Python爬虫：开启数据抓取的奇幻之旅（一）
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一、爬虫初印象：揭开神秘面纱
二、工欲善其事：前期准备
（一）Python 环境搭建
1.下载 Python 安装包：
2.运行安装程序：
3.配置环境变量（若自动添加失败）：
（二）开发工具推荐
1.PyCharm：
2.Jupyter Notebook：
（三）必备库安装
1.requests 库：
2.BeautifulSoup4 库：
3.Scrapy 框架：
4.Selenium 库：
三、爬虫原理剖析：探寻内在机制
（一）发起请求
（二）获取响应
（三）解析内容
（四）保存数据
一、爬虫初印象：揭开神秘面纱
在互联网这个广袤无垠的信息宇宙中，数据如同繁星般璀璨繁多。而 Python 网络爬虫，就像是一位神秘而强大的 “数据探险家”，能够按照既定规则，自动穿梭于网络世界，抓取我们所需的数据。
从定义上来说，网络爬虫是一种自动化程序，它模仿人类在浏览器中的操作行为，向网页服务器发送请求，获取网页内容，并对这些内容进行解析和提取，从而获取有价值的数据。你可以把它想象成一个勤劳的小蜜蜂，在万维网这个大花园里，不知疲倦地采集着 “数据花蜜”。
Python 作为当下最热门的编程语言之一，在爬虫领域有着无可比拟的优势。首先，Python 的语法简洁明了，就像一本通俗易懂的故事书，即使是编程小白也能轻松上手。相比其他编程语言，Python 代码量更少，结构更加清晰，这使得开发者能够更快速地编写和调试爬虫程序，大大提高了开发效率。例如，在 Python 中，使用requests库发送一个 HTTP 请求只需要短短一行代码：response = requests.get(url)，简洁高效，一目了然。
其次，Python 拥有丰富的爬虫库和框架，这些强大的工具就像是给爬虫配备了各种神奇的装备，让它在数据抓取的道路上如虎添翼。比如BeautifulSoup库，它可以轻松地解析 HTML 和 XML 文档，提取出我们需要的数据，就像一把精准的手术刀，能够在复杂的网页结构中准确地 “切割” 出所需信息；Scrapy框架则提供了更高级的功能，如分布式爬取、自动处理请求队列、中间件机制等，使得我们可以构建大规模、高性能的爬虫系统。
此外，Python 还具备强大的数据处理和分析能力，这对于爬虫获取到的数据后续处理非常关键。借助Pandas和NumPy等库，我们可以对爬取到的数据进行清洗、筛选、聚合和可视化等操作，将原始数据转化为有价值的信息，为数据分析和决策提供有力支持。而且，Python 拥有庞大的开发者社区和丰富的资源，当我们在开发爬虫过程中遇到问题时，可以很容易地在社区中寻求帮助，借鉴其他开发者的经验和解决方案。
二、工欲善其事：前期准备
（一）Python 环境搭建
在正式开启 Python 网络爬虫之旅前，我们首先得搭建好 Python 运行环境，这就好比为爬虫打造一个坚固的 “战车”。
1.下载 Python 安装包：
打开浏览器，访问 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/ ）。在下载页面，你会看到不同版本的 Python 可供选择。强烈推荐下载最新的稳定版本，因为新版本通常会修复一些旧版本的漏洞，并且增加了新的功能。如果你不确定选择哪个版本，一般来说，选择带有 “Python 3.x” 字样的版本即可，目前 Python 3.10 及以上版本都是不错的选择 。根据你的操作系统（Windows、Mac OS 或 Linux），点击相应的下载链接。例如，在 Windows 系统下，你可以选择 “Windows installer (64-bit)” 下载 64 位的安装包，如果你的电脑是 32 位系统，则选择 “Windows installer (32-bit)” 。
2.运行安装程序：
下载完成后，找到下载的安装包，通常是一个以.exe结尾的文件，双击运行它。在安装向导界面，你会看到一些选项，务必勾选 “Add Python 3.x to PATH” 选项，这一步至关重要，它会自动将 Python 添加到系统的环境变量中，这样我们就可以在命令行中直接使用 Python 命令了。然后点击 “Install Now” 进行默认安装，如果你想自定义安装路径，也可以选择 “Customize installation” 来自行指定安装位置。安装过程可能需要一些时间，请耐心等待。
3.配置环境变量（若自动添加失败）：
虽然在安装时勾选 “Add Python 3.x to PATH” 选项会自动配置环境变量，但有时可能会出现意外情况导致配置失败。这时，我们就需要手动配置环境变量。
在 Windows 系统中，右键点击 “此电脑”，选择 “属性”，然后点击 “高级系统设置”，在弹出的窗口中点击 “环境变量” 按钮。在 “系统变量” 中找到 “Path” 变量，点击 “编辑”，在弹出的编辑环境变量窗口中，点击 “新建”，将 Python 的安装路径添加进去。例如，如果你的 Python 安装在 “C:Python310”，就将 “C:Python310” 和 “C:Python310Scripts” 添加到 Path 变量中（注意：如果你的安装路径不同，请根据实际情况修改）。添加完成后，一路点击 “确定” 保存设置。
在 Mac OS 系统中，打开 “终端” 应用，编辑.bash_profile文件（如果没有该文件，可以创建一个）。在终端中输入nano ~/.bash_profile，然后在文件中添加export PATH="/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/bin:$PATH"（同样，这里的路径要根据你实际安装的 Python 版本和路径进行修改），保存并退出文件（按Ctrl+X，然后按Y，最后按Enter）。最后，在终端中输入source ~/.bash_profile使配置生效。
完成以上步骤后，打开命令行（Windows 下按Win+R，输入cmd并回车；Mac OS 下打开 “终端”），输入python --version，如果显示出你安装的 Python 版本号，恭喜你，Python 环境搭建成功！
（二）开发工具推荐
拥有了 Python 环境，还需要一款称手的开发工具，就像战士需要一把锋利的宝剑一样。以下两款工具在 Python 爬虫开发中备受青睐：
1.PyCharm：
PyCharm 是由 JetBrains 公司开发的一款专门针对 Python 的集成开发环境（IDE），功能强大到超乎想象，堪称 Python 开发者的 “瑞士军刀”。它拥有智能代码补全功能，当你输入代码时，它能自动提示可能的函数、变量和方法，大大提高了编码效率，就像有一个贴心的小助手在旁边随时提醒你一样。比如，当你输入requests.ge，它会自动提示requests.get方法，你只需按下回车键就能快速完成输入。
它还具备强大的代码分析和调试工具。在调试爬虫程序时，你可以设置断点，逐行执行代码，观察变量的值和程序的执行流程，轻松找出代码中的问题。而且，PyCharm 支持多种 Python 框架和库，对于爬虫开发中常用的requests、BeautifulSoup等库都有很好的支持，让你可以无缝集成各种工具进行开发。此外，它还提供了丰富的插件市场，你可以根据自己的需求安装各种插件，进一步扩展其功能。
PyCharm 适用于各种规模的项目开发，无论是小型的个人爬虫项目，还是大型的企业级数据采集系统，它都能游刃有余地应对。对于初学者来说，它友好的界面和详细的提示信息也能帮助快速上手。
2.Jupyter Notebook：
Jupyter Notebook 是一个开源的交互式计算环境，它以一种独特的方式展示代码和结果，就像是一个可以实时交互的笔记本。在 Jupyter Notebook 中，你可以将代码、文本、图像、数学公式等多种元素组合在一个文档中，并且可以逐行运行代码，立即看到结果，这种交互式的体验非常适合快速验证想法、进行数据分析和可视化，以及教学演示。
例如，在进行爬虫开发时，你可以先在 Jupyter Notebook 中编写一小段代码来测试网页请求是否成功，然后逐步添加代码进行数据解析和提取，每一步的结果都能直观地展示出来，方便你随时调整和优化代码。它还支持多种编程语言，不过我们主要使用它来进行 Python 编程。
Jupyter Notebook 特别适合数据科学和机器学习领域的项目，以及需要频繁进行代码测试和探索性开发的场景。它的分享和协作功能也非常强大，你可以将整个 Notebook 文件分享给他人，他人可以直接在自己的环境中打开并运行，方便团队之间的交流和合作。
（三）必备库安装
Python 的强大离不开各种丰富的库，对于网络爬虫来说，以下几个库是必不可少的 “秘密武器”：
1.requests 库：
requests 库是 Python 中最常用的 HTTP 请求库，它的使命就是让 HTTP 请求变得简单而优雅。使用它，你可以轻松地发送各种类型的 HTTP 请求，如 GET、POST、PUT、DELETE 等，就像给网页服务器发送一封简单的信件一样容易。例如，使用requests.get(url)就可以向指定的url发送一个 GET 请求，获取网页的内容，代码如下：
import requests
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
print(response.text)
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
安装 requests 库非常简单，打开命令行，输入pip install requests即可完成安装。如果你的网络连接较慢，可能需要设置一下超时时间，比如pip --default-timeout=100 install requests 。
2.BeautifulSoup4 库：
BeautifulSoup4（简称bs4）是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的库，它就像一把神奇的手术刀，能够将复杂的网页结构解析成一个易于操作的树形结构，让你可以轻松地提取出所需的数据。比如，你可以使用它来查找网页中的所有链接、提取特定标签的内容等。
以下是一个简单的示例，使用BeautifulSoup4解析 HTML 文档并提取所有链接：
from bs4 import BeautifulSoup
html = """
示例网页
链接1
链接2
"""
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
links = soup.find_all('a')
for link in links:
print(link.get('href'))
安装BeautifulSoup4库同样使用 pip 命令：pip install beautifulsoup4 。此外，还需要安装一个解析器，常用的解析器有lxml和html.parser，可以通过pip install lxml或pip install html.parser来安装。
3.Scrapy 框架：
Scrapy 是一个功能强大的爬虫框架，它为我们提供了一套完整的爬虫解决方案，就像一个装备精良的战斗团队，能够帮助我们高效地构建大型、复杂的爬虫系统。Scrapy 具有分布式爬取的能力，可以利用多台计算机同时进行数据采集，大大提高了爬取效率；它还自带了自动处理请求队列、中间件机制等功能，使得爬虫的管理和扩展更加方便。
使用 Scrapy 框架，你需要定义爬虫类，指定要爬取的网站、解析规则等。以下是一个简单的 Scrapy 爬虫示例：
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = 'example'
start_urls = [
'https://www.example.com',
]
def parse(self, response):
for item in response.css('div.item'):
yield {
'title': item.css('h2.title::text').get(),
'link': item.css('a::attr(href)').get(),
}
安装 Scrapy 框架：pip install scrapy 。
4.Selenium 库：
Selenium 库主要用于自动化测试，但在爬虫领域也有着重要的应用。它可以模拟人类在浏览器中的操作，如点击按钮、输入文本、滚动页面等，这对于一些需要交互才能获取数据的网站非常有用。比如，有些网站的数据是通过 JavaScript 动态加载的，使用普通的爬虫库无法直接获取，这时就可以借助 Selenium 库来驱动浏览器，模拟用户操作，从而获取到完整的数据。
使用 Selenium 库需要先安装浏览器驱动，例如 Chrome 浏览器需要下载 ChromeDriver。以下是一个使用 Selenium 打开网页并获取标题的示例：
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.example.com')
print(driver.title)
driver.quit()
安装 Selenium 库：pip install selenium 。
三、爬虫原理剖析：探寻内在机制
（一）发起请求
当我们使用爬虫获取网页数据时，首先要做的就是发起请求，这就好比我们去朋友家拜访，需要先敲敲门询问是否可以进入。爬虫通过 HTTP 协议向目标网站的服务器发送请求，请求中包含了很多信息，如请求的网址（URL）、请求方法（GET、POST 等）、请求头（Headers）等 。
其中，URL 就像是朋友家的地址，明确告诉爬虫要访问哪个网页；请求方法则决定了我们以何种方式与服务器 “交流”，GET 方法通常用于获取网页的基本信息，就像我们简单地询问朋友家里的情况；POST 方法则更像是带着礼物去朋友家，它可以向服务器发送一些数据，比如登录表单中的用户名和密码等。请求头则包含了更多关于请求的细节信息，例如我们使用的浏览器类型、操作系统等，这些信息就像是我们去朋友家时的自我介绍，让服务器能够更好地 “了解” 我们的请求。
以使用requests库发送 GET 请求为例，代码如下：
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/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
在这段代码中，我们定义了要访问的url，并设置了headers，模拟了一个 Chrome 浏览器的请求头，然后使用requests.get()方法发送请求，服务器会根据这个请求返回相应的内容。
（二）获取响应
当爬虫发送请求后，服务器会对这个请求进行处理，并返回一个响应（Response）。这个响应就像是朋友从房间里递给我们的东西，里面包含了我们请求的网页内容。响应内容可能是 HTML 格式的文本，这就像是一份详细的房屋布局图，描述了网页的结构和展示内容；也可能是 JSON 格式的数据，更像是一份简洁的物品清单，以一种结构化的方式存储着数据；还可能是二进制数据，比如图片、视频等，就像朋友给我们的一些实体物品。
在 Python 中，使用requests库发送请求后，我们可以通过response对象来获取响应的各种信息。例如，通过response.status_code可以获取响应的状态码，200 表示请求成功，就像朋友愉快地开门迎接我们；404 表示页面未找到，意味着我们找错了地址；500 表示服务器内部错误，就像是朋友家里出了点状况。通过response.text可以获取响应的文本内容（如果是 HTML 页面，就是页面的源代码），通过response.json()可以将 JSON 格式的响应内容解析为 Python 的字典或列表对象。
以下是获取响应内容并判断状态码的示例代码：
import requests
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
print("请求成功，网页内容如下：")
print(response.text)
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
（三）解析内容
获取到响应内容后，我们需要从中提取出我们真正需要的数据，这就好比从朋友给的东西里挑选出我们感兴趣的物品。解析网页内容有多种方法，常用的有正则表达式、BeautifulSoup、XPath 等。
1.正则表达式：正则表达式是一种强大的文本匹配工具，它使用特定的字符和规则来描述文本模式。在解析网页时，我们可以用正则表达式来匹配 HTML 文本中的特定内容。例如，要提取网页中所有的链接，可以使用类似r'href=["'](.*?)["']'的正则表达式。不过，正则表达式的语法相对复杂，对于复杂的网页结构，编写和调试正则表达式可能会比较困难，就像是在一堆杂乱的物品中寻找特定的东西，需要花费一些心思。
以下是使用正则表达式提取网页链接的示例代码：
import re
import requests
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
pattern = re.compile(r'href=["'](.*?)["']')
links = pattern.findall(response.text)
for link in links:
print(link)
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
2.BeautifulSoup：BeautifulSoup 是一个专门用于解析 HTML 和 XML 文档的库，它将复杂的文档结构转化为一个易于操作的树形结构，就像把一堆杂乱的物品整理成一个有序的货架，我们可以方便地从中找到所需的东西。使用 BeautifulSoup，我们可以通过标签名、属性等方式轻松地查找和提取数据。比如，使用soup.find_all('a')可以找到网页中所有的标签，即链接标签；使用soup.find('div', class_='content')可以找到 class 为content的
标签，提取其中的内容。以下是使用 BeautifulSoup 提取网页链接的示例代码：
from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'https://www.example.com' response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.get('href')) else: print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")3.XPath：XPath 是一种用于在 XML 和 HTML 文档中定位节点的语言，它通过路径表达式来选取文档中的元素，就像在一个地图上通过坐标来找到特定的地点。例如，//a表示选取所有的标签，//div[@class='content']表示选取 class 为content的
标签。XPath 在处理复杂的网页结构时非常强大，能够准确地定位到我们需要的数据节点 。以下是使用 XPath 提取网页链接的示例代码：
from lxml import etree import requests url = 'https://www.example.com' response = requests.get(url) if response.status_code == 200: html = etree.HTML(response.text) links = html.xpath('//a/@href') for link in links: print(link) else: print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")（四）保存数据
解析出所需的数据后，我们需要将这些数据保存起来，以便后续使用，这就像是把挑选好的物品妥善存放起来。数据可以保存为多种格式，常见的有文本文件、CSV 文件、数据库等。
1.保存为文本文件：将数据保存为文本文件是最基本的方式，适合保存一些简单的数据，比如提取的网页标题、文本内容等。使用 Python 的内置函数open()可以创建一个文本文件，并使用write()方法将数据写入文件。
以下是将提取的网页标题保存为文本文件的示例代码：
from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'https://www.example.com' response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') title = soup.title.string with open('title.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(title) else: print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")2.保存为 CSV 文件：CSV（Comma-Separated Values）文件是一种常用的表格数据格式，适合保存结构化的数据，比如从网页中提取的商品列表、新闻列表等。使用 Python 的csv库可以方便地将数据保存为 CSV 文件。
以下是将提取的商品信息保存为 CSV 文件的示例代码：
import csv from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'https://www.example.com/products' response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') products = [] for product in soup.find_all('div', class_='product'): name = product.find('h2', class_='product-name').text.strip() price = product.find('span', class_='product-price').text.strip() products.append([name, price]) with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['商品名称', '价格']) writer.writerows(products) else: print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")3.保存到数据库：如果数据量较大或者需要进行复杂的数据查询和管理，将数据保存到数据库是更好的选择。常见的数据库有 MySQL、MongoDB 等。以 MySQL 为例，使用pymysql库可以连接 MySQL 数据库，并将数据插入到数据库表中。
以下是将提取的用户评论保存到 MySQL 数据库的示例代码：
import pymysql from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'https://www.example.com/comments' response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') comments = [] for comment in soup.find_all('div', class_='comment'): author = comment.find('span', class_='comment-author').text.strip() content = comment.find('p', class_='comment-content').text.strip() comments.append((author, content)) conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test') cursor = conn.cursor() for comment in comments: sql = "INSERT INTO comments (author, content) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, comment) conn.commit() cursor.close() conn.close() else: print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
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