爬虫在获取网页数据时,需要遵守以下几点,以确保不违反法律法规:
不得侵犯网站的知识产权:爬虫不得未经授权,获取和复制网站的内容,这包括文本、图片、音频、视频等。
不得违反网站的使用条款:爬虫在获取网页数据时,需要仔细阅读网站的使用条款和隐私政策,确保不违反其中的规定。
不得干扰网站的正常运行:爬虫不得对网站的服务器、网络带宽等资源造成过大的负荷,以免影响网站的正常运行。
不得抓取敏感信息:爬虫不得抓取涉及政治、宗教、色情等敏感话题的内容,以免触犯相关法律法规。
建立反爬虫机制:网站可以采取反爬虫措施,如设置防爬虫规则、验证码等,爬虫需要根据这些规则进行调整,以确保不被网站封禁。
总之,爬虫需要遵守相关法律法规和网站的使用条款,合理抓取数据,避免侵犯网站的知识产权和干扰网站的正常运行,以确保爬虫的合法性和可持续性。
爬虫是一种自动地获取网页数据并存储到本地的程序。它的主要作用是获取网站上的数据,这些数据可以用于分析、研究、开发等多种目的。爬虫可以帮助我们获取网站上的数据,而不需要人工浏览和抓取。爬虫的分类主要有通用爬虫和聚焦爬虫。通用爬虫是指搜索引擎和大型web服务提供商的爬虫,它们抓取的是一整张页面数据。聚焦爬虫是针对特定网站的爬虫,它们定向的获取某方面数据的爬虫。
爬虫的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:
数据分析和研究:爬虫可以获取网站上的数据,然后进行分析和研究,从而获取有价值的信息。
新闻聚合:爬虫可以抓取多个网站上的新闻内容,并将其整合到一个地方,方便用户查看。
电子商务:爬虫可以抓取网站上的商品信息,并将其整理成报表,方便商家分析和决策。
数据挖掘:爬虫可以抓取网站上的数据,并将其转换成机器可以理解的格式,从而进行数据挖掘和分析。
确定爬虫的目标网站和需要抓取的数据。
编写爬虫的代码,包括爬虫的起始地址、结束地址、请求头、爬取的数据类型等。
运行爬虫程序,将爬虫代码发送到目标网站。
目标网站返回响应数据,爬虫程序将其存储到本地。
爬虫程序对存储的数据进行处理和分析,得到需要的数据。
爬虫程序重复以上步骤,直到爬虫的目标数据被抓取完毕。
举例来说,我们可以使用Python编写一个爬虫程序,用于抓取一个电子商务网站上的商品信息。我们可以使用requests库发送HTTP请求,使用BeautifulSoup库解析HTML响应,然后将抓取的数据存储到本地。这个爬虫程序可以定期运行,从而获取该网站上的商品信息。这些商品信息可以用于分析和研究,从而帮助商家做出更好的决策。
想要爬取网页的内容,首先我们需要审查页面元素。如果想要抓取Python教程分类下所有的文章标题,我们可以先进入分类页进行审查页面元素。
判断网页可抓取后,可以使用之前教程 Python基础教程:requests模块发送http请求提到过的requests模块进行网页请求,请求到网页内容后,再对内容进行解析,提取我们所需要的数据,这里用到的就是BeautifulSoup模块。
Beautiful Soup[3] 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导,可以通过标签名、属性或文本内容搜索和修改网页内容,使用 BeautifulSoup,可以轻松地从复杂的 HTML 或 XML 文档中提取信息,并将其用于 Python 程序中。
pip install bs4
# 安装完成后
from bs4 import BeautifulSoup
下面我们举个简单的例子,以抓取我的博客 陆理手记[4] 中Python分类的文章标题为例
# -*- coding: utf-8
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
resp = requests.get("http://www.poycode.cn/category/coding/python/")
print(resp.status_code)
soup = BeautifulSoup(resp.content)
# 格式化html输出
print(soup.prettify())
# 获取所有class='entry-title'的h2标签
tags = soup.find_all('h2', class_='entry-title')
for tag in tags:
a_tag = tag.find('a')
print('Title:[%s], URL:[%s]' %(tag.text, a_tag['href']))
输出结果:
Title:[Python基础教程:sklearn机器学习入门], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-19/]
Title:[Python基础教程:强大的Pandas数据分析库], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-18/]
Title:[Python基础教程:Matplotlib图形绘制], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-17/]
Title:[Python基础教程:NumPy库的使用], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-16/]
Title:[Python基础教程:Turtle绘制图形], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-15/]
Title:[Python基础教程:使用smtplib发送邮件], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-14/]
Title:[Python基础教程:requests模块发送http请求], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-13/]
Title:[Python基础教程:装饰器], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-12/]
Title:[Python基础教程:多线程编程], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-11/]
Title:[Python基础教程:正则表达式], URL:[http://www.poycode.cn/coding/python/python-basic-tutorial-10/]
上述代码中,首先通过requests库请求python教程的分类页面,获取到整个html文档。然后我们使用BeautifulSoup(html, features='html.parser')
解析该html文档,便能获取到一个BeautifulSoup对象。features 是解析器,有如下几种,这里我们使用Python内置的标准库。
soup_html.find_all('h2', class_='entry-title')
是查找html文档中所有的 class='entry-title'
的 h2
标签,BeautifulSoup提供了许多方便快捷强大的标签搜索功能,这里就不一一介绍,原因是我认为:Beautiful Soup 中文文档已经写得非常详细,如果你需要进行爬虫相关的编程,查阅也是非常方便的。
解析器 | 使用方法 | 优势 | 劣势 |
---|---|---|---|
Python标准库 | |||
BeautifulSoup(markup, “html.parser”) |
| Python的内置标准库
执行速度适中
文档容错能力强 | Python 2.7.3 or 3.2.2)前 的版本中文档容错能力差 |
| lxml HTML 解析器 |
BeautifulSoup(markup, “lxml”)
| 速度快
文档容错能力强 | 需要安装C语言库 |
| lxml XML 解析器 |
BeautifulSoup(markup, [“lxml-xml”])
BeautifulSoup(markup, “xml”)
| 速度快
唯一支持XML的解析器 | 需要安装C语言库 |
| html5lib |
BeautifulSoup(markup, “html5lib”)
| 最好的容错性
以浏览器的方式解析文档
生成HTML5格式的文档 | 速度慢
不依赖外部扩展 |
本文简单介绍了爬虫的基础知识以及需要用的库和方法,并做了非常简单的示例。总的来说,爬虫就是模拟网络请求,并解析、提取出我们想要的数据。爬虫可以帮助我们更快地获取网站上的数据,为工作和生活带来诸多便利。当然,也希望在学习 python 爬虫的过程中,大家能够更好地理解和应用 python的语法。
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