Python爬虫：Requests与Beautiful Soup库详解

前言

在当今数据驱动的时代，网络爬虫成为了获取网络信息的重要工具。Python作为最流行的爬虫语言之一，拥有丰富的库支持。今天我们就来介绍两个最基础也最强大的爬虫库：Requests和Beautiful Soup，并补充关于lxml解析器和Requests Session的内容。

一、Requests库：让HTTP请求变得简单

Requests是一个优雅而简单的HTTP库，它让发送HTTP请求变得非常简单，比Python内置的urllib库更加人性化。

安装Requests

在开始之前，我们需要先安装Requests库：

pip install requests

基本GET请求

import requests# 发送GET请求
response = requests.get('https://www.example.com')# 查看响应状态码
print(response.status_code)  # 200表示成功# 查看网页内容
print(response.text)

常用方法和属性

1. response.status_code：HTTP请求的返回状态
2. response.text：返回内容的文本形式
3. response.content：返回内容的二进制形式
4. response.json()：如果返回内容是JSON格式，可以直接解析为字典
5. response.headers：查看响应头信息

带参数的GET请求

params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.get('https://httpbin.org/get', params=params)
print(response.url)  # 查看实际请求的URL

POST请求示例

data = {'username': 'test', 'password': '123456'}
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data=data)
print(response.text)

设置请求头

有些网站会检查请求头，我们可以模拟浏览器访问：

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)

使用Session保持会话

Requests的Session对象可以跨请求保持某些参数，比如cookies，还可以为请求方法提供缺省数据。

import requests# 创建一个Session对象
s = requests.Session()# 设置公共的请求头
s.headers.update({'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})# 登录请求（假设这是一个登录接口）
login_data = {'username': 'user', 'password': 'pass'}
s.post('https://example.com/login', data=login_data)# 后续请求会自动携带cookies
response = s.get('https://example.com/dashboard')
print(response.text)# Session也可以设置请求参数默认值
s.params = {'token': 'abc123'}
# 这个请求会自动加上?token=abc123
response = s.get('https://example.com/api/data')

Session的主要优势：

1. 保持cookies，模拟用户登录状态
2. 可以设置默认headers和params
3. 重用TCP连接，提高请求效率
4. 保持会话级别的设置

二、Beautiful Soup：HTML解析利器

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航、查找、修改文档的方式。

安装Beautiful Soup和lxml

pip install beautifulsoup4 lxml

为什么选择lxml解析器？

lxml是一个高性能的HTML/XML解析器，相比Python内置的html.parser：

1. 速度更快
2. 容错能力更强
3. 支持复杂的XPath查询
4. 更接近现代浏览器的解析方式

基本用法（使用lxml解析器）

from bs4 import BeautifulSoup
import requests# 获取网页内容
response = requests.get('https://www.example.com')
html_content = response.text# 创建Beautiful Soup对象，指定使用lxml解析器
soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')# 打印美化后的HTML
print(soup.prettify())

常用方法

1. 标签选择

# 获取第一个<title>标签
print(soup.title)# 获取<title>标签的内容
print(soup.title.string)# 获取第一个<a>标签
print(soup.a)# 获取所有<a>标签
all_links = soup.find_all('a')
for link in all_links:print(link.get('href'))

2. 通过属性查找

# 查找id为"link1"的元素
link = soup.find(id="link1")
print(link)# 查找所有class为"item"的div
items = soup.find_all('div', class_='item')
for item in items:print(item.text)

3. CSS选择器

# 选择所有class为"article"的div下的h2标题
titles = soup.select('div.article h2')
for title in titles:print(title.text)

4. XPath选择器（lxml特有）

虽然Beautiful Soup主要支持CSS选择器，但配合lxml我们可以使用XPath：

from lxml import etree# 将Beautiful Soup对象转换为lxml的etree
tree = etree.HTML(str(soup))# 使用XPath选择元素
results = tree.xpath('//div[@class="article"]//h2/text()')
for result in results:print(result)

实际示例：爬取简单新闻标题（使用lxml解析器）

import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 发送请求
url = 'https://news.sina.com.cn/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get(url, headers=headers)# 解析HTML，使用lxml解析器
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')# 提取新闻标题 - 这里的选择器需要根据实际网页结构调整
news_titles = soup.select('.news-item h2 a')
for i, title in enumerate(news_titles[:10], 1):print(f"{i}. {title.text.strip()}")

三、Requests和Beautiful Soup配合使用

让我们看一个完整的例子，爬取豆瓣电影Top250，使用Session和lxml解析器：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import timedef scrape_douban_top250():# 创建Session对象s = requests.Session()headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}s.headers.update(headers)for start in range(0, 250, 25):url = f'https://movie.douban.com/top250?start={start}'try:response = s.get(url)response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功# 使用lxml解析器soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')items = soup.select('.item')for item in items:title = item.select_one('.title').textrating = item.select_one('.rating_num').textprint(f"电影: {title} | 评分: {rating}")# 礼貌性延迟time.sleep(2)except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"请求失败: {e}")breakscrape_douban_top250()

四、注意事项

1. 遵守robots.txt：在爬取任何网站前，先检查其robots.txt文件，了解哪些内容允许爬取
2. 设置延迟：在循环请求中添加time.sleep(2)等延迟，避免给服务器造成压力
3. 异常处理：网络请求可能会失败，添加try-except块处理异常
4. 用户代理：合理设置User-Agent，模拟浏览器行为
5. 合法性：确保你的爬虫行为符合法律法规和网站的使用条款
6. 解析器选择：
   • 对于简单任务，html.parser足够
   • 对于复杂或大型HTML文档，推荐使用lxml
   • 如果需要处理不规范HTML，可以尝试html5lib（但速度较慢）

五、总结

本文介绍了Python爬虫的两个基础库：

1. Requests：

   • 简单易用的HTTP请求库
   • Session对象可以保持cookies和会话状态
   • 支持各种HTTP方法和参数设置

2. Beautiful Soup：

   • 强大的HTML/XML解析库
   • 配合lxml解析器性能更佳
   • 提供多种查找和遍历文档树的方法

两者的配合使用流程通常是：

1. 使用Requests获取网页内容
2. 使用Beautiful Soup解析和提取数据
3. 对提取的数据进行处理和存储

随着需求的复杂化，你可能还需要学习：

1. Scrapy框架：更强大、更专业的爬虫框架
2. Selenium：处理JavaScript渲染的页面
3. 正则表达式：更灵活的数据提取方式

最后记住，爬虫虽好，但要合法合规使用哦！

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