编写Python爬虫的基本步骤

admin • 2024-07-30 12:30 • 代码基础 • 阅读 30

大家好，我是考100分的小小码，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说编写Python爬虫的基本步骤,希望您对编程的造诣更进一步.

随着互联网的发展，人们开始对网上信息的需求越来越大。但是，在众多网站中找到所需信息并不是一件容易的事情。因此，网络爬虫应运而生。它能够得到我们需要的信息，而Python作为一门广泛应用的语言，自然成了网络爬虫的首选。

一、爬虫必须用Python编写

Python在网络爬虫领域优势明显。首先，Python对于各种类型的数据（HTML、JSON、XML等）都有完善的解析库，这使得Python可以轻松解析网页和数据。其次，Python语法简洁明了，易于阅读和写作，得益于其缩进格式的特点，代码结构清晰，容易上手。此外，Python拥有丰富的第三方库，例如Requests、BeautifulSoup、Selenium，这些库效率较高，功能齐全，为Python编写网络爬虫提供了强大的支持。

二、网络爬虫需要明确爬取目标

在编写网络爬虫之前，需要明确爬虫的目标。这包括要爬取的网站、需要爬取的数据和所需的数据格式等。明确了目标之后，才能在爬取过程中筛选所需数据，同时也能够有效提高爬取数据的效率。

三、网络爬虫需要了解反爬机制

在爬取数据的过程中，我们也需要留意反爬机制。这些机制可用于保护网站免受爬虫攻击。常用的反爬机制包括页面重定向、IP封锁、限速等。为了避免被反爬，我们可以使用代理IP并设置合适的网页访问间隔，以确保爬虫不被系统检测到。

四、网络爬虫需要设定爬虫规则

在编写网络爬虫时，我们需要明确的是爬虫规则。这包括爬虫的运行模式、爬虫的访问频率、爬虫的数据存储方式等。最好还应设定爬虫的异常处理机制，以便在出现错误时及时解决问题。

五、网络爬虫需要存储数据

对于获取的数据，我们需要将其存储到数据库或本地文件中。常见的数据存储方式包括MySQL、MongoDB、CSV、Excel等。选择合适的存储方式需要考虑数据量、数据格式、数据种类等因素。

例子代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

#定义访问网页函数
def get_page(url):
    try:
        r = requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""

#定义信息提取函数
def extract_info(html):
    info_list = []
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    for tr in soup.find_all('tr')[1:]:
        td = tr.find_all('td')
        info = {
            'rank': td[0].text.strip(),
            'name': td[1].text.strip(),
            'type': td[2].text.strip(),
            'score': td[3].text.strip(),
            'year': td[4].text.strip()
        }
        info_list.append(info)
    return info_list

#定义数据存储函数
def save_data(info_list):
    with open('movies.csv', 'a', encoding='utf-8', newline='') as csv_file:
        writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=['rank', 'name', 'type', 'score', 'year'])
        # 检测是否为新建文件，是的话写入表头
        if csv_file.tell() == 0:
            writer.writeheader()

        for info in info_list:
            writer.writerow(info)

#定义爬虫主程序
def main():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    depth = 2
    for i in range(depth):
        #拼接URL
        url_with_page = url + '?start=' + str(i * 25) + '&filter='
        #访问网页
        html = get_page(url_with_page)
        #提取数据
        info_list = extract_info(html)
        #存储数据
        save_data(info_list)
    print('Done!')

if __name__ == '__main__':
    main()

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