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网络爬虫是一种自动化程序，用于从网站抓取数据。Python 凭借其丰富的库和简单的语法，是构建网络爬虫的理想语言。本文将带你从零开始学习 Python 爬虫的基本知识，并实现一个简单的爬虫项目。
1. 什么是网络爬虫？
网络爬虫（Web Crawler）是一种通过网络协议（如 HTTP/HTTPS）获取网页内容，并提取其中有用信息的程序。常见的爬虫用途包括：
- 收集商品价格和评价。
- 抓取新闻或博客内容。
- 统计数据分析。
爬虫工作原理
- 发送 HTTP 请求到目标网站。
- 获取服务器返回的 HTML 页面。
- 解析 HTML 内容，提取所需数据。
- 保存数据以供后续使用。
2. 爬虫的基本工具
在 Python 中，我们可以使用以下工具和库来构建爬虫：
2.1 requests
requests 是一个强大的 HTTP 库，用于发送网络请求，获取网页内容。
安装：
pip install requests示例：
import requests
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
print(response.text) # 打印网页内容2.2 BeautifulSoup
BeautifulSoup 是一个解析 HTML 和 XML 的库，用于从网页中提取数据。
安装：
pip install beautifulsoup4示例：
from bs4 import BeautifulSouphtml = "<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
print(soup.h1.text) # 输出 "Hello, World!"
2.3 pandas
pandas 是一个用于数据处理和分析的库，适合将爬取的数据保存到 CSV 或 Excel。
安装：
pip install pandas示例：
import pandas as pddata = {"Title": ["Example"], "Link": ["https://example.com"]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("output.csv", index=False)
3. 爬虫案例：抓取豆瓣电影排行榜
下面我们将构建一个爬虫，从豆瓣电影的网页抓取电影排行榜。
3.1 准备工作
目标网址： https://movie.douban.com/top250
我们将抓取以下信息：
- 电影名称
- 评分
- 引言
3.2 代码实现
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd# 爬取一个页面的数据
def scrape_page(url):headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36"}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")movies = []for item in soup.find_all("div", class_="item"):title = item.find("span", class_="title").textrating = item.find("span", class_="rating_num").textquote = item.find("span", class_="inq").text if item.find("span", class_="inq") else "N/A"movies.append({"Title": title, "Rating": rating, "Quote": quote})return movies# 主程序：爬取多页
def main():base_url = "https://movie.douban.com/top250?start={}"all_movies = []for i in range(0, 250, 25): # 每页 25 部电影url = base_url.format(i)print(f"Scraping: {url}")movies = scrape_page(url)all_movies.extend(movies)# 保存为 CSV 文件df = pd.DataFrame(all_movies)df.to_csv("douban_top250.csv", index=False)print("Scraping complete! Data saved to douban_top250.csv")if __name__ == "__main__":main()
3.3 代码解析
-
设置请求头： 模拟浏览器访问，避免被反爬机制屏蔽。
-
BeautifulSoup 提取内容： 使用
find和find_all定位 HTML 标签，提取标题、评分和引言。 -
循环抓取多页： 构造分页 URL，逐页爬取。
-
保存为 CSV： 使用 pandas 将数据存储为 CSV 文件。
4. 运行与结果
运行程序后，将生成 douban_top250.csv 文件，内容如下：
5. 注意事项
5.1 遵守爬虫的礼仪
-
合理设置延迟： 在抓取页面时加入适当的延时，避免对服务器造成压力。
-
检查
robots.txt： 访问目标网站的https://example.com/robots.txt查看允许抓取的内容。 -
请求头伪装： 使用
User-Agent模拟浏览器访问。
5.2 反爬机制应对
如果遇到反爬机制，可以尝试：
- 使用代理 IP。
- 处理动态内容（如 JavaScript 加载的页面）。
- 使用更高级的库如
selenium或Playwright。
6. 总结与扩展
通过本文，我们学习了使用 Python 构建基本爬虫的流程，并完成了一个抓取豆瓣电影 Top250 的项目。你可以将爬虫技术扩展到更复杂的应用场景，比如：
- 动态加载数据的网站（如使用
selenium或requests-html）。 - 数据清洗与可视化（结合
pandas和matplotlib）。 - 大规模爬取（结合分布式爬虫框架如
Scrapy）。
在实际应用中，记得遵守法律法规和网站的爬虫协议，合理使用网络爬虫技术！