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进阶向:Python编写网页爬虫抓取数据

backend 2025/8/12 16:39:14

Python网页爬虫入门指南：从零开始抓取数据

在当今数据驱动的时代，网络爬虫已成为获取公开信息的重要工具。Python凭借其丰富的库和简洁的语法，成为编写网络爬虫的首选语言。本文将详细介绍如何使用Python编写一个基础的网页爬虫。

什么是网页爬虫？

网页爬虫是一种自动化程序，能够模拟人类浏览网页的行为，从网站上提取所需信息。它可以自动访问网页，解析HTML内容，并提取结构化数据。常见的应用场景包括价格监控、新闻聚合、搜索引擎索引等。

爬虫的基本工作原理

网络爬虫的工作流程通常包括以下几个核心步骤：发送HTTP请求获取网页内容、解析HTML文档、提取目标数据、存储处理结果。Python中有多个库可以简化这些操作，其中最常用的是requests和BeautifulSoup组合。

环境准备

开始编写爬虫前，需要安装必要的Python库。建议使用Python 3.6或更高版本，并通过pip安装以下包：

pip install requests beautifulsoup4

requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup4用于解析HTML文档。这两个库组合起来可以处理大多数简单的爬虫任务。

编写第一个爬虫程序

以下是一个基础的爬虫示例，用于从示例网站提取文章标题：

import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl = "http://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')titles = soup.find_all('h2')
for title in titles:print(title.get_text())

这个简单爬虫首先发送GET请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，最后提取所有h2标签的文本内容。

处理更复杂的网页结构

实际网站通常具有更复杂的结构。下面是一个更完整的示例，演示如何提取文章的标题、内容和发布时间：

import requests
from bs4 import BeautifulSoupdef scrape_article(url):response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')article = {'title': soup.find('h1').get_text(),'content': soup.find('div', class_='article-content').get_text(),'date': soup.find('span', class_='publish-date').get_text()}return articlearticle_url = "http://example.com/article"
article_data = scrape_article(article_url)
print(article_data)

处理分页内容

许多网站将内容分布在多个页面上。以下代码展示如何遍历分页内容：

base_url = "http://example.com/articles?page="for page in range(1, 6):  # 假设有5页url = base_url + str(page)response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')articles = soup.find_all('div', class_='article')for article in articles:title = article.find('h3').get_text()print(f"Page {page}: {title}")

遵守robots.txt

在编写爬虫时，必须尊重网站的robots.txt文件。这个文件规定了哪些页面允许爬取。可以使用robotparser模块来检查：

from urllib import robotparserrp = robotparser.RobotFileParser()
rp.set_url("http://example.com/robots.txt")
rp.read()if rp.can_fetch("*", "http://example.com/some-page"):# 允许爬取
else:# 不允许爬取

设置请求头

许多网站会检查请求头来判断访问者是否为真实用户。可以设置合理的请求头来模拟浏览器访问：

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)

处理动态加载内容

对于使用JavaScript动态加载内容的网站，简单的requests库可能无法获取完整内容。这时可以使用selenium：

from selenium import webdriverdriver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://example.com")# 等待动态内容加载
dynamic_content = driver.find_element_by_class_name('dynamic-content')
print(dynamic_content.text)driver.quit()

数据存储

爬取的数据通常需要存储起来供后续分析。可以将数据保存为CSV文件：

import csvdata = [['Title', 'URL'], ['Example', 'http://example.com']]with open('output.csv', 'w', newline='') as file:writer = csv.writer(file)writer.writerows(data)

异常处理

网络请求可能会遇到各种问题，良好的异常处理是关键：

try:response = requests.get(url, timeout=5)response.raise_for_status()
except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"Error fetching {url}: {e}")

遵守法律法规

在编写爬虫时，必须注意遵守相关法律法规和网站的使用条款。避免对服务器造成过大负担，设置合理的请求间隔：

import timetime.sleep(1)  # 每次请求间隔1秒

完整示例代码

以下是一个完整的网页爬虫示例，包含上述所有最佳实践：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import csv
from urllib import robotparser# 检查robots.txt
rp = robotparser.RobotFileParser()
rp.set_url("https://example.com/robots.txt")
rp.read()if not rp.can_fetch("*", "https://example.com"):print("Not allowed to crawl this site according to robots.txt")exit()# 设置请求头
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'
}def scrape_page(url):try:response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)response.raise_for_status()soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')articles = soup.find_all('article')data = []for article in articles:title = article.find('h2').get_text().strip()link = article.find('a')['href']summary = article.find('p').get_text().strip()data.append([title, link, summary])return dataexcept requests.exceptions.RequestException as e:print(f"Error scraping {url}: {e}")return []def main():base_url = "https://example.com/blog?page="all_data = [['Title', 'URL', 'Summary']]for page in range(1, 6):  # 假设爬取5页url = base_url + str(page)print(f"Scraping page {page}...")page_data = scrape_page(url)if page_data:all_data.extend(page_data)time.sleep(1)  # 礼貌爬取# 保存数据with open('blog_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:writer = csv.writer(file)writer.writerows(all_data)print("Scraping completed. Data saved to blog_data.csv")if __name__ == "__main__":main()