Python爬蟲：開啟數據抓取的奇幻之旅（一）

一、爬蟲初印象：揭開神秘面紗?

二、工欲善其事：前期準備?

（一）Python 環境搭建?

1.下載 Python 安裝包：?

2.運行安裝程序：?

3.配置環境變量（若自動添加失敗）：?

（二）開發工具推薦?

1.PyCharm：?

2.Jupyter Notebook：?

（三）必備庫安裝?

1.requests 庫：?

2.BeautifulSoup4 庫：?

3.Scrapy 框架：?

4.Selenium 庫：?

三、爬蟲原理剖析：探尋內在機制?

（一）發起請求?

（二）獲取響應?

（三）解析內容?

（四）保存數據?

一、爬蟲初印象：揭開神秘面紗?

在互聯網這個廣袤無垠的信息宇宙中，數據如同繁星般璀璨繁多。而 Python 網絡爬蟲，就像是一位神秘而強大的 “數據探險家”，能夠按照既定規則，自動穿梭于網絡世界，抓取我們所需的數據。?

從定義上來說，網絡爬蟲是一種自動化程序，它模仿人類在瀏覽器中的操作行為，向網頁服務器發送請求，獲取網頁內容，并對這些內容進行解析和提取，從而獲取有價值的數據。你可以把它想象成一個勤勞的小蜜蜂，在萬維網這個大花園里，不知疲倦地采集著 “數據花蜜”。?

Python 作為當下最熱門的編程語言之一，在爬蟲領域有著無可比擬的優勢。首先，Python 的語法簡潔明了，就像一本通俗易懂的故事書，即使是編程小白也能輕松上手。相比其他編程語言，Python 代碼量更少，結構更加清晰，這使得開發者能夠更快速地編寫和調試爬蟲程序，大大提高了開發效率。例如，在 Python 中，使用requests庫發送一個 HTTP 請求只需要短短一行代碼：response = requests.get(url)，簡潔高效，一目了然。?

其次，Python 擁有豐富的爬蟲庫和框架，這些強大的工具就像是給爬蟲配備了各種神奇的裝備，讓它在數據抓取的道路上如虎添翼。比如BeautifulSoup庫，它可以輕松地解析 HTML 和 XML 文檔，提取出我們需要的數據，就像一把精準的手術刀，能夠在復雜的網頁結構中準確地 “切割” 出所需信息；Scrapy框架則提供了更高級的功能，如分布式爬取、自動處理請求隊列、中間件機制等，使得我們可以構建大規模、高性能的爬蟲系統。?

此外，Python 還具備強大的數據處理和分析能力，這對于爬蟲獲取到的數據后續處理非常關鍵。借助Pandas和NumPy等庫，我們可以對爬取到的數據進行清洗、篩選、聚合和可視化等操作，將原始數據轉化為有價值的信息，為數據分析和決策提供有力支持。而且，Python 擁有龐大的開發者社區和豐富的資源，當我們在開發爬蟲過程中遇到問題時，可以很容易地在社區中尋求幫助，借鑒其他開發者的經驗和解決方案。?

二、工欲善其事：前期準備?

（一）Python 環境搭建?

在正式開啟 Python 網絡爬蟲之旅前，我們首先得搭建好 Python 運行環境，這就好比為爬蟲打造一個堅固的 “戰車”。?

1.下載 Python 安裝包：?

打開瀏覽器，訪問 Python 官方網站（https://www.python.org/downloads/ ）。在下載頁面，你會看到不同版本的 Python 可供選擇。強烈推薦下載最新的穩定版本，因為新版本通常會修復一些舊版本的漏洞，并且增加了新的功能。如果你不確定選擇哪個版本，一般來說，選擇帶有 “Python 3.x” 字樣的版本即可，目前 Python 3.10 及以上版本都是不錯的選擇。根據你的操作系統（Windows、Mac OS 或 Linux），點擊相應的下載鏈接。例如，在 Windows 系統下，你可以選擇 “Windows installer (64-bit)” 下載 64 位的安裝包，如果你的電腦是 32 位系統，則選擇 “Windows installer (32-bit)” 。?

2.運行安裝程序：?

下載完成后，找到下載的安裝包，通常是一個以.exe結尾的文件，雙擊運行它。在安裝向導界面，你會看到一些選項，務必勾選 “Add Python 3.x to PATH” 選項，這一步至關重要，它會自動將 Python 添加到系統的環境變量中，這樣我們就可以在命令行中直接使用 Python 命令了。然后點擊 “Install Now” 進行默認安裝，如果你想自定義安裝路徑，也可以選擇 “Customize installation” 來自行指定安裝位置。安裝過程可能需要一些時間，請耐心等待。?

3.配置環境變量（若自動添加失敗）：?

雖然在安裝時勾選 “Add Python 3.x to PATH” 選項會自動配置環境變量，但有時可能會出現意外情況導致配置失敗。這時，我們就需要手動配置環境變量。?

在 Windows 系統中，右鍵點擊 “此電腦”，選擇 “屬性”，然后點擊 “高級系統設置”，在彈出的窗口中點擊 “環境變量” 按鈕。在 “系統變量” 中找到 “Path” 變量，點擊 “編輯”，在彈出的編輯環境變量窗口中，點擊 “新建”，將 Python 的安裝路徑添加進去。例如，如果你的 Python 安裝在 “C:\Python310”，就將 “C:\Python310” 和 “C:\Python310\Scripts” 添加到 Path 變量中（注意：如果你的安裝路徑不同，請根據實際情況修改）。添加完成后，一路點擊 “確定” 保存設置。?

在 Mac OS 系統中，打開 “終端” 應用，編輯.bash_profile文件（如果沒有該文件，可以創建一個）。在終端中輸入nano ~/.bash_profile，然后在文件中添加export PATH="/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/bin:$PATH"（同樣，這里的路徑要根據你實際安裝的 Python 版本和路徑進行修改），保存并退出文件（按Ctrl+X，然后按Y，最后按Enter）。最后，在終端中輸入source ~/.bash_profile使配置生效。?

完成以上步驟后，打開命令行（Windows 下按Win+R，輸入cmd并回車；Mac OS 下打開 “終端”），輸入python --version，如果顯示出你安裝的 Python 版本號，恭喜你，Python 環境搭建成功！?

（二）開發工具推薦?

擁有了 Python 環境，還需要一款稱手的開發工具，就像戰士需要一把鋒利的寶劍一樣。以下兩款工具在 Python 爬蟲開發中備受青睞：?

1.PyCharm：?

PyCharm 是由 JetBrains 公司開發的一款專門針對 Python 的集成開發環境（IDE），功能強大到超乎想象，堪稱 Python 開發者的 “瑞士軍刀”。它擁有智能代碼補全功能，當你輸入代碼時，它能自動提示可能的函數、變量和方法，大大提高了編碼效率，就像有一個貼心的小助手在旁邊隨時提醒你一樣。比如，當你輸入requests.ge，它會自動提示requests.get方法，你只需按下回車鍵就能快速完成輸入。?

它還具備強大的代碼分析和調試工具。在調試爬蟲程序時，你可以設置斷點，逐行執行代碼，觀察變量的值和程序的執行流程，輕松找出代碼中的問題。而且，PyCharm 支持多種 Python 框架和庫，對于爬蟲開發中常用的requests、BeautifulSoup等庫都有很好的支持，讓你可以無縫集成各種工具進行開發。此外，它還提供了豐富的插件市場，你可以根據自己的需求安裝各種插件，進一步擴展其功能。?

PyCharm 適用于各種規模的項目開發，無論是小型的個人爬蟲項目，還是大型的企業級數據采集系統，它都能游刃有余地應對。對于初學者來說，它友好的界面和詳細的提示信息也能幫助快速上手。?

2.Jupyter Notebook：?

Jupyter Notebook 是一個開源的交互式計算環境，它以一種獨特的方式展示代碼和結果，就像是一個可以實時交互的筆記本。在 Jupyter Notebook 中，你可以將代碼、文本、圖像、數學公式等多種元素組合在一個文檔中，并且可以逐行運行代碼，立即看到結果，這種交互式的體驗非常適合快速驗證想法、進行數據分析和可視化，以及教學演示。?

例如，在進行爬蟲開發時，你可以先在 Jupyter Notebook 中編寫一小段代碼來測試網頁請求是否成功，然后逐步添加代碼進行數據解析和提取，每一步的結果都能直觀地展示出來，方便你隨時調整和優化代碼。它還支持多種編程語言，不過我們主要使用它來進行 Python 編程。?

Jupyter Notebook 特別適合數據科學和機器學習領域的項目，以及需要頻繁進行代碼測試和探索性開發的場景。它的分享和協作功能也非常強大，你可以將整個 Notebook 文件分享給他人，他人可以直接在自己的環境中打開并運行，方便團隊之間的交流和合作。?

（三）必備庫安裝?

Python 的強大離不開各種豐富的庫，對于網絡爬蟲來說，以下幾個庫是必不可少的 “秘密武器”：?

1.requests 庫：?

requests 庫是 Python 中最常用的 HTTP 請求庫，它的使命就是讓 HTTP 請求變得簡單而優雅。使用它，你可以輕松地發送各種類型的 HTTP 請求，如 GET、POST、PUT、DELETE 等，就像給網頁服務器發送一封簡單的信件一樣容易。例如，使用requests.get(url)就可以向指定的url發送一個 GET 請求，獲取網頁的內容，代碼如下：

import requestsurl = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:print(response.text)
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

安裝 requests 庫非常簡單，打開命令行，輸入pip install requests即可完成安裝。如果你的網絡連接較慢，可能需要設置一下超時時間，比如pip --default-timeout=100 install requests 。?

2.BeautifulSoup4 庫：?

BeautifulSoup4（簡稱bs4）是一個用于解析 HTML 和 XML 文檔的庫，它就像一把神奇的手術刀，能夠將復雜的網頁結構解析成一個易于操作的樹形結構，讓你可以輕松地提取出所需的數據。比如，你可以使用它來查找網頁中的所有鏈接、提取特定標簽的內容等。?

以下是一個簡單的示例，使用BeautifulSoup4解析 HTML 文檔并提取所有鏈接：

from bs4 import BeautifulSouphtml = """
<html>
<head><title>示例網頁</title>
</head>
<body><a href="https://www.example1.com">鏈接1</a><a href="https://www.example2.com">鏈接2</a>
</body>
</html>
"""soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
links = soup.find_all('a')
for link in links:print(link.get('href'))

安裝BeautifulSoup4庫同樣使用 pip 命令：pip install beautifulsoup4 。此外，還需要安裝一個解析器，常用的解析器有lxml和html.parser，可以通過pip install lxml或pip install html.parser來安裝。?

3.Scrapy 框架：?

Scrapy 是一個功能強大的爬蟲框架，它為我們提供了一套完整的爬蟲解決方案，就像一個裝備精良的戰斗團隊，能夠幫助我們高效地構建大型、復雜的爬蟲系統。Scrapy 具有分布式爬取的能力，可以利用多臺計算機同時進行數據采集，大大提高了爬取效率；它還自帶了自動處理請求隊列、中間件機制等功能，使得爬蟲的管理和擴展更加方便。?

使用 Scrapy 框架，你需要定義爬蟲類，指定要爬取的網站、解析規則等。以下是一個簡單的 Scrapy 爬蟲示例：

import scrapyclass ExampleSpider(scrapy.Spider):name = 'example'start_urls = ['https://www.example.com',]def parse(self, response):for item in response.css('div.item'):yield {'title': item.css('h2.title::text').get(),'link': item.css('a::attr(href)').get(),}

安裝 Scrapy 框架：pip install scrapy 。?

4.Selenium 庫：?

Selenium 庫主要用于自動化測試，但在爬蟲領域也有著重要的應用。它可以模擬人類在瀏覽器中的操作，如點擊按鈕、輸入文本、滾動頁面等，這對于一些需要交互才能獲取數據的網站非常有用。比如，有些網站的數據是通過 JavaScript 動態加載的，使用普通的爬蟲庫無法直接獲取，這時就可以借助 Selenium 庫來驅動瀏覽器，模擬用戶操作，從而獲取到完整的數據。?

使用 Selenium 庫需要先安裝瀏覽器驅動，例如 Chrome 瀏覽器需要下載 ChromeDriver。以下是一個使用 Selenium 打開網頁并獲取標題的示例：

from selenium import webdriverdriver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.example.com')
print(driver.title)
driver.quit()

安裝 Selenium 庫：pip install selenium 。?

三、爬蟲原理剖析：探尋內在機制?

（一）發起請求?

當我們使用爬蟲獲取網頁數據時，首先要做的就是發起請求，這就好比我們去朋友家拜訪，需要先敲敲門詢問是否可以進入。爬蟲通過 HTTP 協議向目標網站的服務器發送請求，請求中包含了很多信息，如請求的網址（URL）、請求方法（GET、POST 等）、請求頭（Headers）等。?

其中，URL 就像是朋友家的地址，明確告訴爬蟲要訪問哪個網頁；請求方法則決定了我們以何種方式與服務器 “交流”，GET 方法通常用于獲取網頁的基本信息，就像我們簡單地詢問朋友家里的情況；POST 方法則更像是帶著禮物去朋友家，它可以向服務器發送一些數據，比如登錄表單中的用戶名和密碼等。請求頭則包含了更多關于請求的細節信息，例如我們使用的瀏覽器類型、操作系統等，這些信息就像是我們去朋友家時的自我介紹，讓服務器能夠更好地 “了解” 我們的請求。?

以使用requests庫發送 GET 請求為例，代碼如下：

import requestsurl = 'https://www.example.com'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

在這段代碼中，我們定義了要訪問的url，并設置了headers，模擬了一個 Chrome 瀏覽器的請求頭，然后使用requests.get()方法發送請求，服務器會根據這個請求返回相應的內容。?

（二）獲取響應?

當爬蟲發送請求后，服務器會對這個請求進行處理，并返回一個響應（Response）。這個響應就像是朋友從房間里遞給我們的東西，里面包含了我們請求的網頁內容。響應內容可能是 HTML 格式的文本，這就像是一份詳細的房屋布局圖，描述了網頁的結構和展示內容；也可能是 JSON 格式的數據，更像是一份簡潔的物品清單，以一種結構化的方式存儲著數據；還可能是二進制數據，比如圖片、視頻等，就像朋友給我們的一些實體物品。?

在 Python 中，使用requests庫發送請求后，我們可以通過response對象來獲取響應的各種信息。例如，通過response.status_code可以獲取響應的狀態碼，200 表示請求成功，就像朋友愉快地開門迎接我們；404 表示頁面未找到，意味著我們找錯了地址；500 表示服務器內部錯誤，就像是朋友家里出了點狀況。通過response.text可以獲取響應的文本內容（如果是 HTML 頁面，就是頁面的源代碼），通過response.json()可以將 JSON 格式的響應內容解析為 Python 的字典或列表對象。?

以下是獲取響應內容并判斷狀態碼的示例代碼：

import requestsurl = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)if response.status_code == 200:print("請求成功，網頁內容如下：")print(response.text)
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

（三）解析內容?

獲取到響應內容后，我們需要從中提取出我們真正需要的數據，這就好比從朋友給的東西里挑選出我們感興趣的物品。解析網頁內容有多種方法，常用的有正則表達式、BeautifulSoup、XPath 等。?

1.正則表達式：正則表達式是一種強大的文本匹配工具，它使用特定的字符和規則來描述文本模式。在解析網頁時，我們可以用正則表達式來匹配 HTML 文本中的特定內容。例如，要提取網頁中所有的鏈接，可以使用類似r'href=["\'](.*?)["\']'的正則表達式。不過，正則表達式的語法相對復雜，對于復雜的網頁結構，編寫和調試正則表達式可能會比較困難，就像是在一堆雜亂的物品中尋找特定的東西，需要花費一些心思。?

以下是使用正則表達式提取網頁鏈接的示例代碼：

import re
import requestsurl = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)if response.status_code == 200:pattern = re.compile(r'href=["\'](.*?)["\']')links = pattern.findall(response.text)for link in links:print(link)
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

2.BeautifulSoup：BeautifulSoup 是一個專門用于解析 HTML 和 XML 文檔的庫，它將復雜的文檔結構轉化為一個易于操作的樹形結構，就像把一堆雜亂的物品整理成一個有序的貨架，我們可以方便地從中找到所需的東西。使用 BeautifulSoup，我們可以通過標簽名、屬性等方式輕松地查找和提取數據。比如，使用soup.find_all('a')可以找到網頁中所有的<a>標簽，即鏈接標簽；使用soup.find('div', class_='content')可以找到 class 為content的<div>標簽，提取其中的內容。?

以下是使用 BeautifulSoup 提取網頁鏈接的示例代碼：

from bs4 import BeautifulSoup
import requestsurl = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')links = soup.find_all('a')for link in links:print(link.get('href'))
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

3.XPath：XPath 是一種用于在 XML 和 HTML 文檔中定位節點的語言，它通過路徑表達式來選取文檔中的元素，就像在一個地圖上通過坐標來找到特定的地點。例如，//a表示選取所有的<a>標簽，//div[@class='content']表示選取 class 為content的<div>標簽。XPath 在處理復雜的網頁結構時非常強大，能夠準確地定位到我們需要的數據節點。?

以下是使用 XPath 提取網頁鏈接的示例代碼：

from lxml import etree
import requestsurl = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)if response.status_code == 200:html = etree.HTML(response.text)links = html.xpath('//a/@href')for link in links:print(link)
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

（四）保存數據?

解析出所需的數據后，我們需要將這些數據保存起來，以便后續使用，這就像是把挑選好的物品妥善存放起來。數據可以保存為多種格式，常見的有文本文件、CSV 文件、數據庫等。?

1.保存為文本文件：將數據保存為文本文件是最基本的方式，適合保存一些簡單的數據，比如提取的網頁標題、文本內容等。使用 Python 的內置函數open()可以創建一個文本文件，并使用write()方法將數據寫入文件。?

以下是將提取的網頁標題保存為文本文件的示例代碼：

from bs4 import BeautifulSoup
import requestsurl = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')title = soup.title.stringwith open('title.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(title)
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

2.保存為 CSV 文件：CSV（Comma-Separated Values）文件是一種常用的表格數據格式，適合保存結構化的數據，比如從網頁中提取的商品列表、新聞列表等。使用 Python 的csv庫可以方便地將數據保存為 CSV 文件。?

以下是將提取的商品信息保存為 CSV 文件的示例代碼：

import csv
from bs4 import BeautifulSoup
import requestsurl = 'https://www.example.com/products'
response = requests.get(url)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')products = []for product in soup.find_all('div', class_='product'):name = product.find('h2', class_='product-name').text.strip()price = product.find('span', class_='product-price').text.strip()products.append([name, price])with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(['商品名稱', '價格'])writer.writerows(products)
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

3.保存到數據庫：如果數據量較大或者需要進行復雜的數據查詢和管理，將數據保存到數據庫是更好的選擇。常見的數據庫有 MySQL、MongoDB 等。以 MySQL 為例，使用pymysql庫可以連接 MySQL 數據庫，并將數據插入到數據庫表中。?

以下是將提取的用戶評論保存到 MySQL 數據庫的示例代碼：

import pymysql
from bs4 import BeautifulSoup
import requestsurl = 'https://www.example.com/comments'
response = requests.get(url)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')comments = []for comment in soup.find_all('div', class_='comment'):author = comment.find('span', class_='comment-author').text.strip()content = comment.find('p', class_='comment-content').text.strip()comments.append((author, content))conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test')cursor = conn.cursor()for comment in comments:sql = "INSERT INTO comments (author, content) VALUES (%s, %s)"cursor.execute(sql, comment)conn.commit()cursor.close()conn.close()
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")