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一、爬虫到底是什么?(揭开神秘面纱)
简单来说,爬虫就是自动抓取网页信息的程序(就像蜘蛛在网络上爬行收集数据)!!!对于刚接触编程的小伙伴,可能会觉得这个技术很高大上,但其实只要掌握基础语法就能上手(不信?往下看就知道)!
常见应用场景:
- 抓取商品价格做比价
- 收集论文资料
- 批量下载图片/视频
- 监控网站内容更新
- 数据可视化分析(超有趣)
二、必备工具清单(装好这些再出发)
1. Requests库(HTTP请求神器)
pip install requests
这是Python最受欢迎的HTTP库,发送请求只需要一行代码:
response = requests.get('https://www.example.com')
2. BeautifulSoup4(HTML解析专家)
pip install beautifulsoup4
专门对付复杂的HTML结构,支持多种解析器:
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
3. 正则表达式(终极文本处理工具)
虽然有点难,但关键时刻超管用:
import re
pattern = re.compile(r'<title>(.*?)</title>')
三、实战:抓取豆瓣电影Top250(手把手教学)
步骤1:分析网页结构(关键!)
打开豆瓣电影Top250页面,按F12打开开发者工具:
- 发现每页显示25部电影
- 分页参数是start=0/25/50…
- 电影信息都在
<div class="info">
里
步骤2:发送请求(注意伪装浏览器)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
步骤3:解析数据(两种方法任选)
方案A:CSS选择器(推荐新手)
titles = soup.select('div.hd > a > span:nth-child(1)')
方案B:正则表达式(灵活但复杂)
pattern = re.compile(r'<span class="title">(.*?)</span>')
titles = pattern.findall(response.text)
步骤4:存储结果(CSV格式最方便)
import csv
with open('movies.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['排名', '电影名称', '评分', '短评'])
# 循环写入数据...
四、新手必坑指南(血泪经验总结)
1. 反爬机制应对策略
- 随机延迟(别把网站搞崩了)
import random
time.sleep(random.uniform(1, 3))
- 使用代理IP池(重要!)
proxies = {
'http': 'http://10.10.1.10:3128',
'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
2. 常见报错解决方案
- 403 Forbidden → 检查Headers头是否完整
- 连接超时 → 添加try-except块
- 编码错误 → 强制指定response.encoding
3. 道德与法律红线(超级重要!!!)
- 遵守robots.txt协议
- 不抓取敏感/隐私数据
- 控制请求频率(别当服务器杀手)
五、进阶学习路线(从入门到精通)
- 掌握XPath语法 → 处理复杂XML/HTML
- 学习Selenium → 搞定动态加载页面
- 了解Scrapy框架 → 搭建大型爬虫项目
- 研究反反爬策略 → 验证码识别/IP代理
- 学习数据库存储 → MySQL/MongoDB
(实战小技巧)遇到动态渲染页面怎么办?试试这两个组合:
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'lxml')
最后给初学者的建议:先从小规模数据练手,别一上来就想爬百万级数据!遇到问题多查官方文档,善用print()调试输出。爬虫的世界很有趣,但也需要遵守规则哦~