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接下来, 本文会针对怎样开启编撰一个爬虫, 从毫无起源之处着手, 进行详尽的阐释, 哪怕是那些压根儿就未曾触碰过编程的友人, 也能够领会。
一、爬虫的基本流程
发送请求：爬虫向目标网页发送请求,获取网页内容.
解析网页：从返回的网页内容中提取你需要的信息.
提取出的信息, 要保存到文件或者数据库之中, 为的是后续能够进行分析数据, 从而实现保存数据。
二、常用爬虫库
在中,有两个非常流行的库用于爬虫开发：
1. 安装库
首先,你需要安装这两个库.在命令行中执行以下命令：
pip install requests beautifulsoup4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
三、简单爬虫示例
接下来,我们会编写一个简单的爬虫,从一个网页上获取数据.
1. 获取网页内容
首部步骤是运用库去取得网页的内容, 我们将获取百度首页当作例证。
import requests
# 发送请求获取网页内容
url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
# 打印网页内容
print(response.text)
解释：
运行后,你会看到大量的HTML代码,这就是百度首页的内容.
2. 解析网页内容
将网页内容获取之后, 我们得运用库去解析HTML, 进而提取出我们所需求的信息, 随后我们对百度首页的标题展开解析。
from bs4 import BeautifulSoup
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取标题
title = soup.title.text
print('网页标题:', title)
解释：
输出：
makefile
网页标题: 百度一下,你就知道
3. 提取更多信息
我们接着去提取网页里的链接, 也就是标签当中的href属性, 其用处极大, 诸如你希望抓取某网站上全部文章链接这种情况。
# 获取所有的标签
links = soup.find_all('a')
# 打印所有链接
for link in links:
href = link.get('href')
print(href)
解释： 四、爬虫的分类 1. 简单爬虫（静态网页）
若网页为静态的, 那么所有的数据径直在HTML代码里显现, 这般的网页是最为易于爬取的, 上述这个例子便是相当典型的一个静态网页爬虫程序。
2. 动态爬虫（处理生成的内容）
有些网页的数据并非直接呈现于HTML之中, 而是借助动态生成的方式得来。针对这类网页, 需要运用更为复杂的处理方式, 通常情况下, 我们会选用这样的库去模拟浏览器的操作行为。
安装 :
pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
能够如同真实用户那般与网页展开交互, 甚至于能够进行点击按钮、滚动页面之类的操作。比如说在面临要爬取动态生成的数据这种情况时, 我们能够借助其来实现网页的加载。
示例：
from selenium import webdriver
# 设置浏览器驱动路径
driver = webdriver.Chrome()
# 打开网页
driver.get('https://www.example.com')
# 获取网页标题
print(driver.title)
# 关闭浏览器
driver.quit()
3. 爬虫框架（）
要是你有大规模数据爬取的需求之时, 能够运用专门的爬虫框架, 它是个强大的爬虫框架, 具备异步、高效的特性, 适宜用来搭建复杂的爬虫。
安装 :
pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
五、爬虫常见问题及解决方案 1. 网页反爬机制
有些网站, 不是允许爬虫去访问的, 一般是会借助检测请求头, 或者IP地址, 来防止爬虫进行访问的。为了能够绕过这样的限制, 我们是能够伪装成正常用户的。
解决方法：添加请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
2. 延迟访问
某个网站要是被频繁访问, 就极有可能会触发反爬机制, 而我们能够借助设置延迟的方式, 去避免出现这种问题。
import time
# 延迟2秒后发送下一个请求
time.sleep(2)
3. 代理IP
如果网站通过检测IP地址限制访问,我们可以使用代理IP.
proxies = {
'http': 'http://10.10.1.10:3128',
'https': 'https://10.10.1.10:1080',
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)
六、保存数据
获取所需信息后, 往往要把数据留存下来, 常见的留存办法是存至CSV文件或者数据库里。
1. 保存到CSV文件
import csv
# 保存数据到CSV文件
with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['标题', '链接']) # 写入表头
for link in links:
writer.writerow([link.text, link.get('href')])
2. 保存到数据库
可以使用 或其他数据库,将数据保存到数据库中.
import sqlite3
# 连接数据库（如果不存在会自动创建）
conn = sqlite3.connect('data.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建表
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS links (title TEXT, href TEXT)')
# 插入数据
for link in links:
cursor.execute('INSERT INTO links (title, href) VALUES (?, ?)', (link.text, link.get('href')))
# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
conn.close()
七、总结
爬虫的基本流程：发送请求,解析网页,提取并保存数据.
常用库： 用于发送请求, 用于解析HTML.
进阶的技术是, 处理动态网页的时候需要用到, 而大规模进行爬取的话能使用, 框架。
防范反爬, 要借助伪装请求头这种办法, 还要运用设置延迟的举措, 并且采用使用代理IP这类形式去避开反爬机制。
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