前言

在大數據時代，數據采集是開發者的必備技能之一，而Python憑借其簡潔的語法和豐富的庫（如requests、BeautifulSoup）成為爬蟲開發的首選語言。本文將從零開始，帶你一步步構建一個簡單的網頁數據采集系統，爬取目標網站的數據并保存為CSV文件。無論是新手還是有經驗的開發者，都能從中收獲實用技巧。歡迎在評論區分享你的爬蟲經驗！

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一、準備工作

1.1 環境配置

確保已安裝Python 3.x，并準備以下庫：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

1.2 選擇目標網站

本文以爬取「博客園」（https://www.cnblogs.com）熱門文章標題和鏈接為例。注意：爬蟲需遵守目標網站的robots.txt協議，避免違反法律或道德規范。

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二、爬蟲實現步驟

2.1 獲取網頁內容

使用requests發送GET請求，獲取目標網頁的HTML源碼：

import requestsurl = "https://www.cnblogs.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)
if response.status_code == 200:print("頁面獲取成功！")
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

Tips：添加User-Agent模擬瀏覽器請求，避免被網站屏蔽。

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2.2 解析HTML

使用BeautifulSoup提取熱門文章的標題和鏈接：

from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
# 定位文章列表區域（根據博客園HTML結構）
articles = soup.select(".post-item .post-item-title a")data = []
for article in articles:title = article.text.strip()link = article["href"]data.append({"title": title, "link": link})

解析說明：

• .post-item-title a是博客園熱門文章的CSS選擇器，可通過瀏覽器開發者工具（F12）查看具體結構
• 若目標網站結構不同，可調整選擇器

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2.3 數據保存

將爬取結果保存為CSV文件：

import pandas as pddf = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("cnblogs_hot_articles.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print("數據已保存至cnblogs_hot_articles.csv")

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三、完整代碼示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd# 發送請求
url = "https://www.cnblogs.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)if response.status_code == 200:# 解析HTMLsoup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")articles = soup.select(".post-item .post-item-title a")data = []for article in articles:title = article.text.strip()link = article["href"]data.append({"title": title, "link": link})# 保存數據df = pd.DataFrame(data)df.to_csv("cnblogs_hot_articles.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")print("數據已保存至cnblogs_hot_articles.csv")
else:print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")

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四、優化與擴展

4.1 反爬應對策略

• 隨機延時：使用time.sleep(random.uniform(1, 3))避免頻繁請求
• 代理IP：引入代理池（如requests的proxies參數）

4.2 動態頁面處理

對于JavaScript渲染的頁面，可使用：

• selenium模擬瀏覽器操作
• playwright支持多瀏覽器自動測試

4.3 數據可視化擴展

from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as pltwords = " ".join(df["title"]).split()
word_freq = Counter(words).most_common(10)
plt.bar([w[0] for w in word_freq], [w[1] for w in word_freq])
plt.show()

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五、注意事項

1. 法律合規：嚴格遵循robots.txt協議
2. 性能優化：大規模爬取時建議使用多線程/異步庫（如asyncio）
3. 異常處理：添加完善的try-except機制

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六、總結

通過本文實踐，我們掌握了從網頁請求到數據存儲的完整爬蟲開發流程。建議后續嘗試：

• 爬取電商商品數據（如京東/淘寶）
• 構建分布式爬蟲系統
• 結合機器學習進行數據分析

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互動環節

1. 你在項目中用過哪些Python爬蟲庫？有什么推薦？
2. 遇到過最有趣的爬蟲挑戰是什么？
3. 分享你的第一個爬蟲項目經歷！

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