Python爬虫教程:入门爬取网页数据

2023年 8月 7日 50.0k 0

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

    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。

    陆理手记poycode.cn

    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'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。

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