Python爬虫实战入门：手把手教你抓取网页数据（零基础必看）

最新推荐文章于 2025-05-24 10:42:46 发布

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文章标签： python 爬虫开发语言其他

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一、环境准备（5分钟搞定）

安装Python环境咱们直接用Anaconda全家桶（省心！），打开终端输入：

pip install requests beautifulsoup4

这俩库堪称爬虫界的"黄金搭档"（requests负责网络请求，BeautifulSoup解析网页结构）

二、第一个爬虫实例（震惊！10行代码就能抓数据）

以抓取豆瓣电影Top250为例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/top250'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

movies = soup.find_all('div', class_='hd')
for movie in movies[:5]:  # 只取前5条
    title = movie.a.span.text
    print(f"《{title}》")

运行结果你会看到：

《肖申克的救赎》
《霸王别姬》
《阿甘正传》
《泰坦尼克号》
《这个杀手不太冷》

三、数据解析核心技巧（CSS选择器实战）

BeautifulSoup的三大绝招：

find()：找单个元素

first_movie = soup.find('div', class_='hd')

find_all()：抓取同类元素

all_ratings = soup.find_all('span', class_='rating_num')

select()（强烈推荐！）：

# 获取所有电影标题
titles = soup.select('div.hd > a > span:nth-child(1)')

（超级重要）CSS选择器速记口诀：

> 表示直接子元素
.class 选择类名
#id 选择ID
[attribute=value] 属性选择器

四、数据存储实战（两种常用方式）

方案1：保存到txt文件

with open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for title in titles:
        f.write(title.text + '\n')

方案2：保存到CSV（更适合表格数据）

import csv

with open('movies.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['序号', '电影名称', '评分'])
    for index, (title, rating) in enumerate(zip(titles, ratings)):
        writer.writerow([index+1, title.text, rating.text])

五、反爬虫应对技巧（新人必看）

设置请求头（伪装浏览器）：

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

添加延迟（避免被封IP）：

import time
time.sleep(3)  # 每次请求间隔3秒

使用代理IP（进阶玩法）：

proxies = {
    'http': 'http://10.10.1.10:3128',
    'https': 'http://10.10.1.10:1080'
}
requests.get(url, proxies=proxies)

六、常见坑点预警（血泪经验总结）

遇到403错误：说明被网站识别为爬虫 → 检查请求头是否设置
数据抓取为空：网页结构可能有变化 → 用开发者工具重新分析页面
突然无法连接：可能IP被封 → 切换网络/使用代理
中文乱码问题：记得设置正确的编码 → response.encoding = 'utf-8'

七、法律与道德边界（必读！）

✅ 允许爬取：公开数据、不涉及个人隐私
❌ 禁止爬取：需登录才能查看的数据、商业机密
（重要）必须遵守：目标网站的robots.txt协议

八、下一步学习路径

想进阶的童鞋可以研究：

Scrapy框架（企业级爬虫解决方案）
Selenium模拟浏览器（对付JavaScript渲染的页面）
分布式爬虫（提升抓取效率）
验证码破解（慎用！建议优先考虑合法合规方式）

小贴士：新手建议从静态网页开始练手，推荐练习网站：豆瓣电影、维基百科、政府公开数据平台等

结语

爬虫就像互联网世界的"数据矿工"，但记住：技术是把双刃剑！咱们既要享受数据抓取的乐趣，更要遵守网络世界的游戏规则。现在打开你的Python编辑器，开启你的第一个爬虫项目吧！（记得先从简单的网站练手哦~）