Python爬虫教程:入门爬取网页数据

站长

2023年08月28日 21:11 · 阅读数 23

1.遵守法律法规

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。

2.爬虫的概念

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。 Python爬虫教程:入门爬取网页数据

3.爬虫应用场景

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。

4.爬虫的工作原理和流程

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。

5.爬取网页

想要爬取网页的内容，首先我们需要审查页面元素。以我的博客陆理手记为例，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。

Python爬虫教程:入门爬取网页数据

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 | 陆理手记) 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。

6.BeautifulSoup模块应用

Beautiful Soup 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 中文文档已经写的非常详细，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

7.总结

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。总地来说，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，大家能够更好的理解和应用 python的语法。