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Python爬虫入门教程：从零到一

Python教程 2024-11-03 859 0

Python因其简洁的语法和强大的库支持，成为了编写网络爬虫的首选语言。本文将带你从零开始，一步步构建一个简单的Python爬虫。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者，都可以跟随本文掌握Python爬虫的基础知识。

环境准备

在开始之前，确保你的计算机上安装了Python环境。推荐使用Python 3.x版本，因为它提供了更好的库支持和性能。你可以通过Python官网下载并安装。

安装必要的库

我们将使用requests库来发送网络请求，BeautifulSoup库来解析HTML文档。打开终端或命令提示符，输入以下命令安装这些库：

Python爬虫入门教程：从零到一

pip install requests
pip install beautifulsoup4

编写第一个爬虫

1. 发送请求

首先，我们需要向目标网站发送请求，并获取其响应。以下是一个简单的例子，我们将请求一个静态网页：

import requests

url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print('请求成功！')
else:
    print('请求失败，状态码：', response.status_code)

2. 解析响应内容

获取到网页内容后，我们需要解析HTML文档。BeautifulSoup是一个强大的库，可以帮助我们完成这项工作：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.prettify())

prettify()方法将HTML代码格式化输出，便于我们查看。

3. 提取所需数据

现在，我们可以从解析后的HTML中提取所需的数据。例如，如果我们想获取所有的标题：

titles = soup.find_all('h1')
for title in titles:
    print(title.get_text())

进阶技巧

1. 处理JavaScript渲染的页面

有些网站的内容是通过JavaScript动态加载的，对于这种情况，我们可以使用Selenium库来模拟浏览器行为：

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
html = driver.page_source
driver.quit()

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

2. 遵守Robots协议

在爬取网站数据时，我们应该遵守网站的robots.txt文件规定，尊重网站的爬虫政策。

3. 异步请求

对于大规模的爬虫项目，异步请求可以提高效率。aiohttp是一个支持异步请求的库：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

url = 'http://example.com'
html = asyncio.run(fetch(url))