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标题: 15分钟学 Python 第35天 ：Python 爬虫入门（一） [打印本页]

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作者: 去皮卡多    时间: 2024-10-8 02:07
标题: 15分钟学 Python 第35天 ：Python 爬虫入门（一）
Day 35 : Python 爬虫简介

1.1 什么是爬虫？

网页爬虫（Web Crawler）是主动访问互联网并提取所需信息的程序。爬虫的重要功能是模仿用户通过浏览器访问网页的操作，从而实现对网页内容的批量访问与信息提取。它们广泛应用于数据收集、市场研究、搜索引擎、社交媒体分析等多个领域。
爬虫的定义与应用

网页爬虫是一种程序，其功能是主动抓取和检索互联网信息。它的工作过程通常分为以下几个步调：
步调形貌发送哀求通过网络哀求（HTTP/HTTPS协议）访问网页获取响应服务器返回网页的HTML文档解析数据提取需要的信息（如文本、图片链接等）存储数据将提取的信息生存到当地或数据库中 常见的爬虫应用场景包罗：

• 搜索引擎：Google、Bing等通过爬虫获取网页信息以建立索引。
  
• 数据分析：通过抓取社交媒体数据，分析用户举动和趋势。
  
• 价格监控：电商网站的商品价格跟踪与比较。
  
• 新闻聚合：从多个新闻网站抓取并汇总新闻信息。
  

爬虫的工作原理

一个标准的爬虫体系工作流程如下所示：

• 发送哀求：用户指定的目的URL，爬虫通过HTTP协议发送哀求以获取网页内容。
  
• 获取响应：目的服务器处理处罚哀求并返回响应，通常包罗HTML文档。
  
• 解析数据：爬虫使用诸如BeautifulSoup、lxml等工具解析网页，提取所需的数据。
  
• 存储数据：将解析后的数据存储到当地文件或数据库中，供后续使用。
  
• 重复操作：根据需求，爬虫可以遍历多个页面，继续提取数据。
  

下面是一个爬虫工作流程的简化示意图：

1. +------------------+
2. |   发送请求      |
3. | (requests.get()) |
4. +--------+---------+
5.          |
6.          v
7. +------------------+
8. |   获取响应      |
9. | (response.text)  |
10. +--------+---------+
11.          |
12.          v
13. +------------------+
14. |   解析网页内容  |
15. | (BeautifulSoup)  |
16. +--------+---------+
17.          |
18.          v
19. +------------------+
20. |   提取数据      |
21. | (soup.find())    |
22. +--------+---------+
23.          |
24.          v
25. +------------------+
26. |   存储数据      |
27. | (保存到文件/数据库)|
28. +------------------+

复制代码

1.2 Python 爬虫的上风

Python被广泛以为是编写爬虫的抱负语言，其上风重要包罗：

• 简单易学：Python的语法简洁，得当初学者学习和使用。
  
• 丰富的第三方库：Python拥有众多强大的爬虫库，如：
  
  
  
  • requests：用于发送HTTP哀求并处理处罚响应。
    
  • BeautifulSoup：用于解析HTML/XML文档，提取数据。
    
  • Scrapy：一个强大的爬虫框架，支持调理、数据存储等功能。
    
  • Selenium：用于模仿浏览器操作，抓取动态内容。
    
  
  

示例代码

以下是一个简单的Python爬虫示例，展示如何使用requests库发送GET哀求，并用BeautifulSoup解析获取的网页内容：

1. import requests
2. from bs4 import BeautifulSoup
4. # 目标网站URL
5. url = 'http://example.com'
7. # 发送 GET 请求
8. response = requests.get(url)
10. # 检查响应状态
11. if response.status_code == 200:
12.     # 解析 HTML 内容
13.     soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
14.    
15.     # 提取网页标题
16.     title = soup.title.string
17.     print(f"网页标题: {title}")
18.    
19.     # 提取所有链接
20.     links = soup.find_all('a')
21.     for link in links:
22.         print(f"链接地址: {link.get('href')}, 链接文本: {link.string}")
23. else:
24.     print("请求失败，状态码:", response.status_code)

复制代码

代码解析

• 导入库：使用requests和BeautifulSoup进行哀求和解析。
  
• 发送哀求：使用requests.get()方法获取网页响应。
  
• 状态查抄：如果状态码为200，表现哀求乐成。
  
• 解析网页：使用BeautifulSoup解析响应文本，并提取网页标题和全部链接。
  

代码运行流程图

下面的流程图进一步形貌了爬虫的工作流程，帮助明白各个步调：

1. +------------------+
2. |   发送请求      |
3. | (requests.get()) |
4. +--------+---------+
5.          |
6.          v
7. +------------------+
8. |   获取响应      |
9. | (response.text)  |
10. +--------+---------+
11.          |
12.          v
13. +------------------+
14. |   解析网页内容  |
15. | (BeautifulSoup)  |
16. +--------+---------+
17.          |
18.          v
19. +------------------+
20. |   提取数据      |
21. | (soup.find())    |
22. +--------+---------+
23.          |
24.          v
25. +------------------+
26. |   存储数据      |
27. | (存入文件/数据库)|
28. +------------------+

复制代码

1.3 爬虫的法律与伦理

爬虫的法律法规

在开发和使用爬虫过程中，需要遵循一些法律法规，以确保合规和道德。以下是一些重要的法律考量：

• robots.txt文件：大多数网站会在其根目次下提供robots.txt文件，指示爬虫哪些页面可以访问，哪些不可以。遵循该文件的规范是非常重要的。
  
• 版权标题：未经答应抓取和使用他人网站的内容可能涉及版权侵权，使用时应谨慎。
  
• 数据隐私：收集用户数据时，思量数据隐私法规（如GDPR）至关重要。
  

反爬虫机制

为了掩护网站资源，许多网站会实行反爬虫计谋，包罗：

• IP限定：对频繁哀求的IP实现封禁。
  
• CAPTCHA：通过验证码防止主动访问。
  
• 动态内容：通过JavaScript动态加载内容，平凡的爬虫无法获取。
  

应对计谋

• 公道控制哀求频率：使用time.sleep()控制爬虫哀求的频率，防止高并发对服务器造成压力。
  
• 使用代理：通过VPN或代理服务器更换IP以避免被屏蔽。
  
• 解析动态内容：使用Selenium等工具模仿浏览器操作，以获取动态加载的数据。
  

1.4 学习小结

通过本节内容，我们初步相识了爬虫的根本概念、工作原理及Python语言的上风。学习Python爬虫不但能帮助我们获取大量有用数据，同时也需要关注法律与伦理标题，以确保爬虫的合法性。

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