在职爬虫工程师，带给大家超简单 Python 爬虫教程

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梦想橡皮擦 发表于 2023/05/26 18:07:12 2023/05/26
【摘要】 本篇 Python 爬虫教程主要讲解以下5部分内容，请按照顺序进行学习。爬虫概述：介绍什么是爬虫，爬虫的目的和应用。爬虫基础知识：介绍爬虫的基本概念，例如网络协议，HTML 结构，CSS 样式表等。Python 爬虫开发：介绍如何使用 Python 进行爬虫开发，包括安装需要的第三方库，爬取网页的方法和如何处理获取的数据。爬虫技巧：介绍如何提高爬虫的效率，例如如何避免 IP 封禁，如何加速爬...

本篇 Python 爬虫教程主要讲解以下5部分内容，请按照顺序进行学习。

  1. 爬虫概述：介绍什么是爬虫，爬虫的目的和应用。
  2. 爬虫基础知识：介绍爬虫的基本概念，例如网络协议，HTML 结构，CSS 样式表等。
  3. Python 爬虫开发：介绍如何使用 Python 进行爬虫开发，包括安装需要的第三方库，爬取网页的方法和如何处理获取的数据。
  4. 爬虫技巧：介绍如何提高爬虫的效率，例如如何避免 IP 封禁，如何加速爬取速度等。
  5. 爬虫实战：介绍如何通过实际案例深入了解爬虫的应用，例如如何爬取新闻网站，如何获取电影评分等。

Python爬虫概述

爬虫（Spider），也称网络爬虫、网页蜘蛛，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

爬虫的目的是自动地抓取网页数据，以实现数据的抓取、组织、存储和分析等目的。

爬虫的应用非常广泛，如数据采集、信息搜索、网站监控等。

爬虫程序可以快速地获取数据，大大节约了人力资源。

此外，爬虫 还可以用于网页数据的分析和统计，便于了解网页数据的变化趋势和用户行为。

image.png

爬虫的目的

爬虫的目的是收集网站上的数据，可以用于分析市场趋势、评估竞争对手、收集销售数据等。

爬虫也可以用于爬取网站的信息，以便进行搜索引擎优化（SEO），改善网站的排名和可访问性。

爬虫可以收集网站内的链接，图像，视频，文字等资源，以便进行整合和分析。

爬虫也可以被用于监控网站以防止数据泄露和保护数据安全。

Python爬虫的应用

Python爬虫的应用非常广泛，可以在数据挖掘、信息采集、数据分析等领域中大量使用。一些常见的应用场景如下：

  • 市场调研：利用爬虫技术收集网上的市场数据，进行市场调研。

  • 数据挖掘：利用爬虫技术从网络中抓取大量数据，用于数据挖掘、分析等。

  • 信息采集：利用爬虫技术采集网络上的新闻、资讯、商品价格等信息。

  • 数据分析：通过爬虫技术收集的数据，进行数据分析，得出有用的信息。

  • 定向广告：利用爬虫技术收集网民的兴趣、偏好等信息，投放定向广告。

  • 品牌监控：通过爬虫技术监控网络上关于某个品牌的讨论情况，及时了解品牌形象。

爬虫基础知识，代码用 Python

认识网页

网页是网络（Internet）上构建的用于显示信息的文件，其主要使用 HTML（超文本标记语言）、CSS（层叠样式表）和 JavaScript 等技术制作。

网页上可以包含文字、图片、视频、音频等多种内容。

人们通过浏览器（例如 Google Chrome、Mozilla Firefox、Safari 等）访问网页并阅读其内容。

网页是网络世界中最常用的内容呈现形式之一。

掌握网页结构

网页结构是指网页的布局和内容组织方式。

网页结构包括了网页的 HTML 代码、CSS 样式、JavaScript 脚本和图像等内容的组织方式。

它是网页呈现的基础，是网页的构建框架。

HTML 代码

HTML (HyperText Markup Language) 是一种用于创建网页的标记语言，通过使用 HTML 标签和属性来定义文档结构和内容。

它是由万维网联盟（W3C）制定并维护的标准。

HTML 文档中的标签和属性定义了文档的标题、段落、链接、图像和其他内容。

这些标记与浏览器协作，以正确呈现网页内容。

下面是一个完整的 HTML代码案例

<!DOCTYPE html>
<html>

<head>
    <title>Example HTML Page</title>
</head>

<body>
    <header>
        <nav>
            <ul>
                <li><a href="#home">Home</a></li>
                <li><a href="#about">About</a></li>
                <li><a href="#contact">Contact</a></li>
            </ul>
        </nav>
    </header>
    <main>
        <section id="home">
            <h1>Welcome to Home</h1>
            <p>This is the home section of the page.</p>
        </section>
        <section id="about">
            <h1>About us</h1>
            <p>Learn more about us.</p>
        </section>
        <section id="contact">
            <h1>Contact Us</h1>
            <p>Get in touch with us.</p>
        </section>
    </main>
    <footer>
        <p>Copyright ©2023 Example Company</p>
    </footer>
</body>

</html>

CSS 样式

CSS（Cascading Style Sheets）是一种用于描述网页（HTML 或 XML）文档的表现样式的语言。

它通过使用样式规则来定义元素的格式，例如颜色，大小，字体，对齐方式等。

CSS 可以通过编写单独的样式表文件或将样式代码嵌入网页代码中，以提高网页的可读性和外观。

CSS 的使用使得网页开发者可以更轻松地为网页定义外观样式，并且更改样式也变得更简单。

JavaScript 脚本

JavaScript 是一种客户端脚本语言，可以向网页添加交互和动态效果。

它可以与 HTML 和 CSS 一起使用，通过操作 HTML 元素和样式，实现网页的动态改变。

JavaScript 能够控制页面的行为，如弹出对话框、检查输入的数据、动态创建图形、以及创建动画效果等。

它是网页开发中非常重要的技术之一。

学习爬虫合法性以及 robots.txt 文件

爬虫的合法性取决于你对网站的爬取行为是否符合网站的相关规定。

一般情况下，网站都会在其首页底部或者在根目录下设置一个 robots.txt 文件，该文件用来告诉搜索引擎和爬虫，哪些内容是允许被爬取的，哪些内容是不允许被爬取的。

如果你对网站内容进行爬取，请先阅读并遵守相关网站的规定。

一般来说，在遵守相关法律法规的前提下，进行合法爬虫是没有问题的。

以下是一个 robots.txt 文件的例子：

User-agent: *
Disallow: /admin/
Disallow: /private/
Allow: /public/

User-agent: Googlebot
Allow: /

User-agent: Bingbot
Disallow: /

该例中，第一行指定了对所有爬虫机器人生效的规则，禁止访问 /admin/ 和 /private/ 路径，但允许访问 /public/ 路径。

第二行和第三行分别对 Googlebot 和 Bingbot 设置了不同的规则，表示允许 Googlebot 访问所有路径，而禁止 Bingbot 访问任何路径。

下图是 CSDN 的 robots.txt 文件。

image.png

Python 爬虫开发

如何使用 Python 进行爬虫开发

Python 爬虫开发是一种使用 Python 进行数据抓取的技术。它通常利用 Python 库，如 requests、Beautiful Soup 和 selenium 等，对网站的 HTML 页面进行请求，并提取需要的信息。

首先，你需要安装 Python 以及它的第三方库。可以使用 pip 安装这些库，例如，安装 requests 库，可以运行以下命令：

pip install requests

其次，你需要编写代码来爬取网页，最常见的方法是使用 requests 库对网站发起请求，并获取网页的 HTML 内容。如果网站使用了动态加载的数据，则可以使用selenium 自动化测试工具获取数据。

包括安装需要的第三方库，爬取网页的方法和如何处理获取的数据。

最后，你需要使用 Beautiful Soup 库或其他解析器，对 HTML 内容进行解析，从中提取需要的信息。获取的数据可以进一步处理，例如存储到数据库中，并以各种方式进行分析和使用。

Python 爬虫开发的过程主要包括以下三个步骤：

  1. 安装第三方库，
  2. 爬取网页并处理数据，
  3. 提取需要的信息。

使用 requests 库请求网站

安装 requests 库

安装 requests 库可以使用 pip 命令：

pip install requests

在使用 requests 库请求网站前，需要先导入该库：

import requests

使用 requests.get(url) 方法可以发送一个 GET 请求到网站，其中 url 为目标网站的 URL。该方法返回一个 Response 对象，包含了网站的响应信息，例如状态码、响应头、响应内容等。

例如，请求百度首页的代码如下：

import requests

response = requests.get('https://www.baidu.com/')
print(response.status_code)
print(response.text)

爬虫的基本原理

爬虫的基本原理是，通过发送 HTTP 请求到网站服务器，获取网页 HTML 源代码，并对其进行分析和处理，以提取所需信息。再次使用 requests 库请求网站，可以通过如下代码实现：

import requests

url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    html_content = response.text
    # 进行 HTML 分析和信息提取

在这个代码中，使用 requests.get 函数发送 GET 请求到 https://www.example.com ，并获取响应。

通过判断 response.status_code 的值是否为 200，可以确定请求是否成功。

如果请求成功，则可以通过 response.text 获取网页 HTML 源代码。

接下来，可以使用各种方法进行 HTML 分析和信息提取。

使用 get 方式抓取数据

使用 get 方式抓取数据，是通过向网站服务器发送 HTTP GET 请求，获取网页数据的方法。

使用 requests 库实现 get 方式抓取数据，可以使用 requests.get() 方法发送 HTTP GET 请求。该方法的第一个参数是网页的 URL，该方法会返回一个 Response 对象，其中存储着服务器返回的数据。

import requests

url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)

# 获取网页源代码
html = response.text

在请求中可以添加参数，例如请求头、请求参数等，以更好的抓取数据。

import requests
url = "https://www.example.com"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36"
}
params = {
    "key": "value"
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

# 获取网页源代码
html = response.text

使用 get 方式抓取数据，适用于请求不需要提交数据的场景，例如获取网页源代码、获取图片、获取视频等。

使用 Beautiful Soup 解析网页

Beautiful Soup 是一个 Python 库，可以解析 HTML 和 XML 文档，方便地提取数据。

它可以解析各种不同的文档类型，包括像 HTML 和 XML 这样的标记语言以及像 lxml 和 html5lib 这样的解析器。

使用 Beautiful Soup 时，可以通过标签名，类名和 ID 等信息来定位元素，并提取相关数据。

它支持多种不同的搜索方法，可以让你快速找到所需的数据，而不需要手动遍历整个文档。

安装 Beautiful Soup 可以通过 pip 安装：

pip install beautifulsoup4。

下面是一段使用 Beautiful Soup 解析网页的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取页面中所有的链接
links = soup.find_all('a')
for link in links:    
	print(link.get('href'))

通过 requests 库发送一个 GET 请求到网页 https://www.example.com ，然后使用 Beautiful Soup 库将该网页的 HTML 文档解析为一个 Beautiful Soup 对象。

接着，我们使用 soup.find_all() 方法获取页面中所有的链接，并通过循环打印出每个链接的 href 属性。

爬虫技巧

  • 避免 IP 封禁：爬取网页时，有些网站可能会对特定 IP 进行封禁，为了避免这种情况，可以使用代理 IP、模拟浏览器等方法。

  • 加速爬取速度：爬取网页的速度可以通过多线程、分布式爬虫等方法进行加速。

  • 设置 User-Agent：爬虫的 User-Agent 可以设置成模拟浏览器的 User-Agent，以增加爬虫的合法性。

  • 分析网页：需要爬取的网页的结构要进行详细分析，以确定如何提取需要的数据。

  • 设置爬虫的频率：避免过于频繁地爬取网页，以免造成服务器的压力。

爬虫实战 Python

爬虫是指自动地抓取网页数据的程序，在数据分析和挖掘方面非常有用。

在Python中，可以使用爬虫框架如Scrapy或是请求库如requests等实现爬虫功能。

下面是一个使用requests库实现爬虫的简单例子：

import requests

url = 'https://www.example.com'

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print("获取页面失败！")

爬虫实战 Python 指的是使用 Python 语言编写爬虫程序，爬取网络上的数据，实现数据采集与清洗的目的。

主要流程包括以下几个步骤：

请求目标网页：通过使用 Python 标准库中的 urllib、requests 等模块，向目标网页发起请求，获取网页源代码。

解析数据：通过使用 BeautifulSoup、pyquery 等第三方库，对网页源代码进行解析，提取出需要的数据。

存储数据：通过使用 CSV、Excel、数据库（如 MySQL、SQLite、MongoDB）等，将提取出的数据存储下来。

反爬技巧：由于大多数网站会针对爬虫进行防护，因此需要通过一些方法来绕过反爬措施，比如设置 User-Agent、代理等。

总结

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