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以下是 Python3 编写网络爬虫的简明教程,包含基础步骤和示例代码:
一、常用工具库
- 请求库
O requests:简单易用的 HTTP 请求库
O aiohttp:异步 HTTP 客户端(适合高性能爬虫)
- 解析库
O BeautifulSoup:HTML/XML 解析库
O lxml:支持 XPath 的高性能解析库
O parsel:Scrapy 内置的选择器库
- 框架
O Scrapy:专业的爬虫框架
O Selenium:浏览器自动化工具(应对动态网页)
二、基础爬虫示例
示例1:使用 requests + BeautifulSoup
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 1. 发送请求
url = 'https://example.com'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 模拟浏览器头
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8' # 设置编码
# 2. 解析内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text # 获取标题
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a')] # 获取所有链接
# 3. 保存结果
with open('output.txt', 'w') as f:
f.write(f"标题: {title}\n链接: {', '.join(links)}")
示例2:使用 XPath 解析(lxml)
python
from lxml import etree
import requests
url = 'https://example.com'
html = requests.get(url).text
tree = etree.HTML(html)
# 使用XPath提取数据
results = tree.xpath('//div[@class="content"]/text()')
print(results)
三、高级技巧
- 处理动态内容
python
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://dynamic-site.com')
dynamic_content = driver.find_element_by_class_name('data').text
driver.quit()
- 应对反爬措施
O 使用代理IP:
python
proxies = {'http': 'http://10.10.1.10:3128'}
requests.get(url, proxies=proxies)
O 随机请求头:使用 fake_useragent 库生成
O 设置请求延迟:time.sleep(random.uniform(1,3))
- 异步爬虫
python
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()
urls = ['https://site1.com', 'https://site2.com']
tasks = [fetch(url) for url in urls]
results = asyncio.run(asyncio.gather(*tasks))
四、注意事项
- 遵守规则
O 检查网站的 robots.txt(如:
https://example.com/robots.txt)
O 尊重网站设定的 Crawl-delay
- 异常处理
python
try:
response = requests.get(url, timeout=5)
response.raise_for_status() # 检查HTTP错误
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"请求失败: {e}")
- 数据存储
O 文件:CSV、JSON
O 数据库:MySQL、MongoDB
O 云存储:AWS S3
五、推荐学习路径
- 掌握 HTTP 协议基础
- 学习 HTML 结构/XPath 语法
- 熟悉常见反爬机制及应对策略
- 了解数据库存储基础
- 学习分布式爬虫设计(Scrapy-Redis)
建议从简单静态页面开始练习,逐步过渡到复杂项目。可使用官方文档(如 Scrapy 文档)作为参考。
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