Python 爬虫基础教程
爬虫的背景与应用
诞生
爬虫（Web Crawling）是自动化程序，用于从互联网上获取信息。爬虫的基本任务是自动访问网站，通过抓取网页内容并提取有用数据来构建数据库、索引或者进行进一步的数据分析。爬虫通常会模拟浏览器的行为，以避免被服务器识别为机器人，并且能够在大规模范围内高效地抓取信息。
爬虫技术最早由搜索引擎开发者提出，目的是自动收集网页信息并将其索引，便于用户搜索时快速检索相关内容。随着互联网的快速发展，网页内容的增长也越来越迅速，手动收集和分析数据的难度增加，爬虫技术逐渐成为获取网络数据的标准方法。
技术原理
爬虫通常通过以下几个步骤实现数据抓取：
- 发送HTTP请求：爬虫向目标网站的服务器发送请求，获取网页的HTML源代码或API数据。
- 解析网页内容：根据页面的结构（如HTML、JSON），爬虫提取有用的信息。常用的解析工具包括BeautifulSoup（用于HTML）、lxml等。
- 数据存储：抓取的数据可以存储在不同的地方，常见的存储方式有CSV、数据库（如MySQL、MongoDB）、NoSQL数据库等。
- 处理反爬机制：为了防止恶意抓取，许多网站会设置反爬机制，如验证码、IP封禁、请求频率限制等。爬虫需要使用一些技巧规避这些限制，如使用代理、模拟浏览器行为、动态延迟等。
例如，有如下网页：
doctype html>
<html lang="en-US">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<title>Simple DOM exampletitle>
head>
<body>
<section>
<img src="/icon.jpg" alt="Logo" width=30%>
<p>
Here we will add a link to the
<a href="https://www.mozilla.org/">Mozilla homepagea>
p>
section>
body>
通过 Python 脚本发送请求获取到 HTML 代码后，通过筛选元素，例如如果需要爬取图片，就对代码中的 img 元素进行筛选，同理段落元素则筛选出 p 元素，这是 BeautifulSoup 的爬取规则。当然原始的方法还有通过正则表达式进行匹配。
其次，爬虫除了下载指定页面内容外，还可以通过访问本页指向的其他地址进行爬取，例如筛选出上文的 a 元素并将 href 属性存入程序中以供接下来爬取，这样就实现了爬虫的自动化。使用者提供的最初的网页被称为根，而爬虫不断爬取页面其他链接的数量称为深度。
详细操作
需求分析
这里以爬取新浪新闻为例，新浪新闻的滚动新闻页面直接可以展示出许多新闻链接，类似于导航，可以作为比较好的根网站。首先通过滚动页面解析出所有的新闻链接，然后对所有链接的新闻进行爬取，并存入本地数据库中。
数据库采用 SQLite，一个小型本地数据库。数据库以一个 db 文件形式存在本地。
请求内容
requests
import requests
url = "https://finance.sina.com.cn/roll/#pageid=384&lid=2519&k=&num=50&page=1"
response = requests.get(url)
print(response.status_code) # 200，表示成功
if response.status_code == 200:
content = response.text
print(content)
可以看到有一部分内容如下，这些链接就是需要爬取的内容网站：
沃尔沃汽车将几乎零成本收购Northvolt电池合资企业股份
小心“李鬼”！你炒的DeepSeek概念股可能是假的
马斯克战胜美国最大工会！美法官拒绝阻止DOGE访问劳工部系统
建设银行上海市金山石化支行被罚40万元：因贷款业务严重违反审慎经营规则
多氟多业绩大额预亏 早年埋下逆势扩产的雷终究还是炸了
selenium
如果只用 Python 的 requests 库进行请求，可能得到原始页面会发现没有任何内容，原因在于网站是通过网页的 JavaScript 脚本进行即时渲染的，只有通过浏览器访问执行了 JS 脚本后才会显示出所有链接，而 request 库直接请求的页面原内容并没有执行 JS 脚本。因此，需要利用 selenium 模拟浏览器访问这个页面来爬取。
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
DRIVER_PATH = "./chromedriver"
def get_driver():
if not os.path.exists(DRIVER_PATH):
driver_path = ChromeDriverManager().install()
shutil.copy(driver_path, DRIVER_PATH)
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument("--headless")
options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
return webdriver.Chrome(service=Service(DRIVER_PATH), options=options)
driver = get_driver()
得到 driver 对象后即可进行爬取：
root_url = "https://news.sina.com.cn/roll/"
driver.get(root_url)
driver.implicitly_wait(5)
content = driver.page_source
筛选内容
正则表达式
观察爬取到的网页的一部分：
https://finance.sina.com.cn/stock/marketresearch/2025-02-09/doc-ineivyah8211991.shtml
也就是说，要将内容中所有形如这个的链接，通过正则表达式将所有像这样的链接筛选出来
# Get news list by regex
pattern = r"https://finance\.sina\.com\.cn/[a-zA-Z0-9/_-]+/doc-[a-zA-Z0-9]+\.shtml"
news_list = re.findall(pattern, content)
BeautifulSoup 筛选
可以看到，所有的链接，都是包含在列表元素 li 下的超链接 a 元素，并且指向的链接是 a 元素的 href 属性，那么就通过 BS 筛选出所有 li下的 a 并获取其属性即可：
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
links = soup.select('li>a')
news_list = []
for link in links:
news_list.append(link.get('href'))
# news_list = [link.get('href') for link in soup.select('li > a') if link.get('href')]
进一步操作
通过上面请求页面并获取网页原内容，并筛选出所需要的信息，基本上已经完成了爬虫的基本功能，接下来的操作思路基本一样。
解析新闻页面
获取了新闻链接后，再逐一访问单独的新闻页面以获取所需要的内容，存入一个字典中，如果需要可以将其存入本地数据库中。
def get_news_content_from_url(url):
"""
Get news content from html content
Record url, title, time and article
:param url
:return: news content_dict
"""
news_dict = {'url': url}
driver.get(url)
content = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')
news_title = soup.select('h1.main-title')[0].text.strip()
news_dict['title'] = news_title
news_time_temp = datetime.datetime.strptime(
soup.select('span.date')[0].text.strip(),
'%Y年%m月%d日 %H:%M'
)
news_time = (news_time_temp
.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
news_dict['time'] = news_time
news_article = soup.select('div#artibody p')
news_article_text = ''
for paragraph in news_article:
news_article_text += paragraph.text.strip()
news_dict['article_text'] = news_article_text
return news_dict
存入数据库
这里使用 SQLite 作为数据库，在存入之前，首先要创建数据库和数据表：
def create_table():
"""
Create a news database while initializing
:return:
"""
conn = sqlite3.connect('news_data.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS news (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
title TEXT NOT NULL,
content TEXT,
published_time TEXT,
url TEXT UNIQUE,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')
conn.commit()
conn.close()
print("Database and table created successfully!")
然后可以将获取的新闻的字典存入数据库中，其中字典的 url 作为键值，检查并避免重复。
def save_news_to_db(news_dict):
"""
Check for duplicate URLs before inserting into the database
"""
conn = sqlite3.connect('news_data.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM news WHERE url = ?', (news_dict['url'],))
exists = cursor.fetchone()[0]
if exists:
print(f"Duplicate URL, skipped: {news_dict['title']}")
else:
cursor.execute('''
INSERT INTO news (title, content, published_time, url)
VALUES (?, ?, ?, ?)
''', (
news_dict['title'],
news_dict['article_text'],
news_dict['time'],
news_dict['url']
))
conn.commit()
print(f"Saved to DB: {news_dict['title']}")
conn.close()