初学Python爬虫

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前言

在当今信息爆炸的时代，互联网上的数据呈指数级增长，如何高效地获取、处理和分析这些数据成为一项重要的技能。网络爬虫（Web Crawler）作为一种自动化数据采集工具，能够帮助我们快速地从海量网页中提取有价值的信息，广泛应用于搜索引擎、数据分析、市场调研、舆情监控等领域。

学习爬虫技术不仅能提升我们的编程能力，还能培养数据思维，为后续的数据挖掘、机器学习等方向奠定基础。然而，爬虫开发并非简单的“请求-解析”过程，它涉及HTTP协议、HTML解析、反爬机制应对、数据存储等多个技术点，同时还需遵守相关法律法规，合理合法地使用爬虫技术。

本教程将从基础概念入手，逐步介绍爬虫的核心技术，并结合实际案例，帮助读者掌握爬虫开发的完整流程。无论你是编程初学者，还是希望提升数据采集能力的开发者，都可以通过本教程系统地学习爬虫技术，并将其应用于实际项目中。

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一、 爬虫的初识

1.1 什么是爬虫

如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，那一台计算机上的数据便是蜘蛛网上的一个猎物，而爬虫程序就是一只小蜘蛛，沿着蜘蛛网抓取自己想要的数据

• 解释1: 通过一个程序，根据url(http://www.taobao.com)进行爬取网页，获取有用信息

• 解释2: 使用程序模拟浏览器，去向服务器发送请求，获取响应信息

1.2 爬虫的核心

• 爬取网页:爬取整个网页 包含了网页中所有得内容

• 解析数据:将网页中你得到的数据 进行解析

• 难点:爬虫和反爬虫之间的博弈(数据获取与数据保护之间的对抗)

1.3 爬虫的用途

• 数据分析/人工数据集

• 社交软件冷启动(新平台没有足够的人流，使用爬虫爬去其他类似于(微博)等的用户数据，来吸引用户下载)

• 舆情监控(一些灾情信息等数据的获取)

• 竞争对手监控(不同购物平台，爬取对方相同物品的价格，来适当降低价格，吸引用户购买#)

1.4 爬虫分类

• 通用爬虫（不常用）：抓取系统重要组成部分，抓取的是一整张页面的数据。

• 聚焦爬虫：建立在通用爬虫的基础上，抓取的是页面中特定的局部内容。

• 增量式爬虫：检测网站中数据更新的情况，只抓取网站中最新更新的数据。

1.5 爬虫带来的风险

• 爬虫干扰了被访问网站的正常运营

• 爬虫抓取了受到法律保护的特定类型的数据或信息

1.6. 反爬手段

1.7 爬虫网络请求

请求过程: 客户端，指web浏览器向服务器发送请求

请求分为四部分:

• 请求网址 --request url

• 请求方法 --request methods

• 请求头 – request header

• 请求体 – request body

可以通过F12查看请求响应

1.8 爬虫基本流程

• 确认目标:目标url:www.baidu.com
• 发送请求: 发送网络请求，获取到特定的服务端给你的响应
• 提取数据:从响应中提取特定的数据jsonpath/xpath/re
• 保存数据:本地(html、json、txt)、数据库

注意: 获取到的响应中，有可能会提取到还需要继续发送请求的ur1，可以拿着解析到的url继续发送请求

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二、urllib库初识

2.1 http和https协议

概念和区别

http协议:超文本传输协议，默认端口号是80

• 超文本:不仅仅限于文本，还包括图片、音频、视频

• 传输协议:指使用共用约定的固定格式来传递转换成字符串的超文本内容

https协议: http+ ssl(安全套接字层)默认端口号是443

• 带有安全套接字层的超文本传输协议

• ssl对传输的内容进行加密

https比http更安全，但是性能更低

2.2 编码解码的使用

图片、视频、音频需要以bytes类型的格式来存储

# 编码--encode() 将str转变为对应的二进制
str = '周杰伦'
print(str.encode())# 解码--decode() 将二进制转为str
str = b'\xe5\x91\xa8\xe6\x9d\xb0\xe4\xbc\xa6'
print(str.decode())

2.3 urllib的基本使用

# 前提：获取数据的前提要联网！！！！# 需求：使用urllib获取百度首页的源码# 1. 导入urllib包（不用安装）
import urllib.request# 1.定义一个url（就是需要访问的地址）
url = 'http://www.baidu.com'# 2.模拟浏览器向服务器发送请求
# response包含页面源码和响应头信息等等
response = urllib.request.urlopen(url)# 3.获取响应中的页面源码（只要源码）
# read方法返回的是带b的二进制的数据
content = response.read()# 4.打印数据
# print(content) 二进制# 5.该编码格式(解码 decode方法)
# decode的默认解码就是utf-8 因而也可以省略参数
print(content.decode('utf-8'))

2.4 一个类型六个方法

# 基础操作
import urllib.requesturl = 'http://www.baidu.com'response = urllib.request.urlopen(url)# 一个类型和六个方法# 判断类型
# <class 'http.client.HTTPResponse'>
# print(type(response))# read()方法是单字节的读取数据（速度慢）
# content = response.read()
# 表示只读5个字节
# content = response.read(5)
# print(content)# readline()方法 读取一行（速度快）
# content = response.readline()
# print(content)# readlines()方法 读取所有行
# content = response.readlines()
# print(content)# 返回状态码 200表示成功 证明逻辑是对的
print(response.getcode())# 返回url地址
print(response.geturl())# 返回状态信息和响应头
print(response.getheaders())

2.5 下载网页数据

# 可以下载文件/音频/视频.....
# 适用于批量下载import urllib.requesturl_page = 'http://baidu.com'# 使用urlretrieve()方法
# 第一个参数是url地址，第二个参数是保存的文件名
# 返回的是html文件，所以后缀写html
# urllib.request.urlretrieve(url_page, 'baidu.html')# 下载图片
url_img = 'https://tse1-mm.cn.bing.net/th/id/OIP-C.hMxUTa_ah0EEEKjzMrcKZgHaJF?w=204&h=318&c=7&r=0&o=7&cb=iwp1&dpr=1.1&pid=1.7&rm=3.jpg'
urllib.request.urlretrieve(url_img, 'img.jpg')# 下载视频（mp4）不再演示

2.6 带单个参数的页面抓取（get请求）

import urllib.request
import urllib.parse# url = "http://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=%E8%94%A1%E5%BE%90%E5%9D%A4"
# url = "http://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=蔡徐坤"
# 需要将中文进行编码 导入quote即可
name = urllib.parse.quote("蔡徐坤")
# print(name)# 将%E8%94%A1%E5%BE%90%E5%9D%A4 转化为 蔡徐坤
# 使用unquote即可
# rename = urllib.parse.unquote(name)
# print(rename)# 可以用户自己输入名字进行修改name
url = "http://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=" + name
response = urllib.request.urlopen(url)
content = response.read().decode()
print(content)

2.7 定制request使用ua反爬

再来了解一下ua反爬

user Agent中文名为用户代理，简称 UA，它是一个特殊字符串头，使得服务器能够识别客户使用的操作系统及版本、CPU 类型、浏览器及版本、浏览器渲染引、浏览器语言、浏览器插件等。

通俗的讲： ua能使得浏览器认为是请求不来自我们的爬虫程序，而是来自浏览器本身

import urllib.request
import urllib.parsename = urllib.parse.quote("蔡徐坤")url = "https://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=" + name
# 定制request
header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/135.0.0.0 Safari/537.36'
}
request = urllib.request.Request(url=url, headers=header)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode()
print(content)

2.8 多字段的字符转码

# 当url为多个参数的时候进行转码
import urllib.parse
import urllib.request# http://www.baidu.com/s?wd=周杰伦&sex=男# 必须用字典才可以
data = {"wd": "周杰伦","sex": "男"
}a = urllib.parse.urlencode(data)
# print(a)
# 获取网页源码
url = "https://www.baidu.com/s?" + a
# print(url)
header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/135.0.0.0 Safari/537.36'
}
request = urllib.request.Request(url=url, headers=header)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode()
print(content)

2.9 post请求的使用

import json
import urllib.request
import urllib.parseurl = 'https://fanyi.baidu.com/sug'# 构建post请求的数据 字典形式
data = {'kw': 'translate'
}
# post请求必须添加编码 转变为二进制的数据
data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')
# print(data)
request = urllib.request.Request(url = url, data = data)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode('utf-8')
print(content)
# 获取的数据是json格式 字符串被编码了，转化为字典字符串正常显示
obj = json.loads(content)
print(obj,type(obj))

2.10 异常处理

import urllib.request
url = 'http://www.baidu.com1'
try:response = urllib.request.urlopen(url)print(response.read().decode('utf-8'))
except urllib.error.URLError:print("发送错误")

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三、 requests请求的使用

上面单纯使用urllib的方式，显然麻烦了不少，并且不易于理解，那么有没有更简单更容易上手的方法呢，有的兄弟有的，可以直接使用requests的方式。

3.1 下载requests包

方式一：使用命令行安装

1. 打开命令行cmd（win + R）
2. 输入pip -V 查看pip是否正常安装（python正常安装的情况下，pip自动安装）
3. 输入 pip install requests（默认国外地址，安装较慢，这里使用国内地址）

 pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 等待安装成功提示即可

方式二：使用pycharm直接安装

在右下脚找到python软件包，搜索requests下载安装即可（也可以使用国内地址进行安装）

Tip: 可以使用pip uninstall 包名 来卸载指定的包。

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总结

通过本教程的学习，我们系统地掌握了网络爬虫的基本原理和关键技术。从HTTP请求、HTML解析，到动态页面渲染、反爬策略应对，再到数据的清洗与存储，我们一步步构建了一个完整的爬虫知识体系。

爬虫技术不仅仅是一种数据采集手段，更是连接互联网世界与数据分析的桥梁。掌握爬虫技能后，我们可以高效地获取所需数据，为商业分析、学术研究、自动化运维等场景提供强大的数据支持。

然而，爬虫开发并非没有边界。在实践过程中，我们必须遵守目标网站的robots.txt协议，尊重版权和隐私，避免对服务器造成过大压力。同时，随着反爬技术的不断升级，爬虫开发者也需要持续学习，灵活应对各种挑战。

未来，随着人工智能和大数据的发展，爬虫技术将继续演进，与自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等技术结合，创造更大的价值。希望读者能够在本教程的基础上，进一步探索爬虫的高级应用，如分布式爬虫、智能解析等，不断提升自己的技术能力。

数据驱动未来，爬虫赋能探索！ 🚀