Python爬虫讲解(超详细)

Python爬虫是一种通过编写程序自动从互联网上获取数据的技术。下面是Python爬虫的详解:
 

爬虫的基本原理

        爬虫的基本原理是通过模拟浏览器的行为,访问目标网站,并获取目标页面中的数据。Python爬虫可以使用requests库来发送HTTP请求,使用BeautifulSoup库或正则表达式等工具来解析HTML、XML等格式的文档,在提取所需数据时结合相关Python库和算法进行数据清洗、存储、分析等操作。


常见爬虫流程

(1)发送HTTP请求

通过Python的requests库发送HTTP请求,并设置请求头部信息,模拟用户访问目标页面的行为。

(2)解析HTML文档

使用BeautifulSoup或者其他解析库对HTML文档进行解析,获取目标数据。

(3)数据清洗

通常情况下,爬取的数据存在一定的杂乱和错误,需要进行数据清洗,保证数据质量。

(4)存储数据

爬取到的数据需要存储在本地或者数据库中,方便后续进行数据分析、处理等操作。


Python爬虫常用库介绍

(1)Requests:一个Python第三方库,可以处理HTTP请求和响应。

(2)BeautifulSoup:一个Python的HTML/XML解析器库,可以快速解析页面中的元素。

(3)Scrapy:一个Python爬虫框架,具有高效、快速的爬取速度、数据处理和管理等特点。

(4)Selenium:一个自动化测试工具,可以模拟用户操作浏览器来访问网站并获取所需数据。


Python爬虫注意事项

在使用Python爬虫时,需要遵守下列规则:

(1)尊重网站所有者的权益,不要对目标站点进行恶意攻击或破坏;

(2)爬取的数据不得用于商业目的,且必须说明数据来源,并保证不会泄露用户隐私信息;

(3)避免频繁地发送请求,否则可能被服务器判定为恶意攻击,并被禁止访问。可以通过设置合理的请求头、请求频率和使用IP池等方式降低风险。

总之,Python爬虫是一种非常有用和强大的技术工具,但在使用过程中需要遵守相关规则和法律法规。


举个python 的例子

       1: 一个简单的Python爬虫例子就是从网站上爬取新闻标题以及发布日期等信息。以下是一个基本的代码示例:
 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://news.sina.com.cn/'
req = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')

for news in soup.select('.news-item'):
    title = news.select('a')[0].text
    date = news.select('.time')[0].text
    print('标题:', title)
    print('日期:', date)

        此段代码使用Python中的requests请求库和BeautifulSoup解析库,将新浪新闻首页的HTML文档下载并解析。然后通过CSS选择器选取新闻条目,并从中提取标题和日期信息。最后,将结果打印出来。这个例子是一个非常基础的Python爬虫例子,可以根据需要进行扩展和改进。
 

        2:Python爬虫例子是从淘宝网上爬取商品信息,例如商品名称、价格、销量和评价等。以下是一个基本的代码示例:

 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://s.taobao.com/search?q=python编程书'
params = {
    'imgfile': '',
    'js': '1',
    'q': 'python编程书',
    'stats_clicksearch': '1',
    'initiative_id': 'staobaoz_20220901',
}

resp = requests.get(url, params=params)
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')

# 找到所有商品列表
items = soup.find_all('div', {'class': 'item J_MouserOnverReq  ')

for item in items:
    # 获取商品名
    title = item.find('div', {'class': 'title'}).text.strip()

    # 获取价格
    price = item.find('strong').text

    # 获取销量
    sales = item.find('div', {'class': 'deal-cnt'}).text.replace('笔', '')

    # 获取评价数量
    comment = item.find('div', {'class': 'star'}).find_all('span')[3].text[:-1]

    print('【名称】:{}, 【价格】:{}, 【销量】:{}, 【评价】:{}'.format(title, price, sales, comment))

        此段代码使用Python中的requests请求库和BeautifulSoup解析库,通过向淘宝发送带有查询关键字的HTTP GET请求,并传递查询参数,然后获取返回的HTML页面。 然后根据CSS类选择器选取商品信息,包括商品名称、价格、销量和评价等,并打印出来。需要注意的是,网站反爬虫机制会阻止Python爬虫获得完整页面,因此可能需要实现动态IP代理池、随机请求头等功能来绕过验证。

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