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Python爬虫之怎么使用BeautifulSoup和Requests抓取网页数据

时间:2024-7-17 16:57     作者:韩俊     分类: Python


这篇文章主要介绍了Python爬虫之怎么使用BeautifulSoup和Requests抓取网页数据的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python爬虫之怎么使用BeautifulSoup和Requests抓取网页数据文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。

一、简介

网络爬虫的实现原理可以归纳为以下几个步骤:

    发送HTTP请求:网络爬虫通过向目标网站发送HTTP请求(通常为GET请求)获取网页内容。在Python中,可以使用requests库发送HTTP请求。

    解析HTML:收到目标网站的响应后,爬虫需要解析HTML内容以提取有用信息。HTML是一种用于描述网页结构的标记语言,它由一系列嵌套的标签组成。爬虫可以根据这些标签和属性定位和提取需要的数据。在Python中,可以使用BeautifulSoup、lxml等库解析HTML。

    数据提取:解析HTML后,爬虫需要根据预定规则提取所需的数据。这些规则可以基于标签名称、属性、CSS选择器、XPath等。在Python中,BeautifulSoup提供了基于标签和属性的数据提取功能,lxml和cssselect可以处理CSS选择器和XPath。

    数据存储:爬虫抓取到的数据通常需要存储到文件或数据库中以备后续处理。在Python中,可以使用文件I/O操作、csv库或数据库连接库(如sqlite3、pymysql、pymongo等)将数据保存到本地文件或数据库。

    自动遍历:许多网站的数据分布在多个页面上,爬虫需要自动遍历这些页面并提取数据。遍历过程通常涉及到发现新URL、翻页操作等。爬虫可以在解析HTML时寻找新的URL,将它们添加到待爬取队列中,并继续执行上述步骤。

    异步和并发:为了提高爬虫效率,可以使用异步和并发技术来同时处理多个请求。在Python中,可以使用多线程(threading)、多进程(multiprocessing)、协程(asyncio)等技术实现并发爬取。

    反爬虫策略与应对:许多网站采取了反爬虫策略,如限制访问速度、检测User-Agent、验证码等。为了应对这些策略,爬虫可能需要使用代理IP、模拟浏览器User-Agent、自动识别验证码等技巧。在Python中,可以使用fake_useragent库生成随机User-Agent,使用Selenium等工具模拟浏览器操作。

二、网络爬虫的基本概念

网络爬虫,又称网页蜘蛛、网络机器人,是一种自动从互联网上抓取网页信息的程序。爬虫通常按照一定的规则,访问网页并提取有用的数据。

三、Beautiful Soup 和 Requests 库简介

Beautiful Soup:一个用于解析 HTML 和 XML 文档的 Python 库,它提供了一种简单的方法来提取网页中的数据。

Requests:一个简单易用的 Python HTTP 库,用于向网站发送请求并获取响应内容。

四、选择一个目标网站

本文将以维基百科的某个页面为例,抓取页面中的标题和段落信息。为简化示例,我们将爬取 Python 语言的维基百科页面(https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)。

五、使用 Requests 获取网页内容

首先,安装 Requests 库:

pip install requests

然后,使用 Requests 向目标网址发送 GET 请求,并获取网页的 HTML 内容:

import requests
 
url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)"
response = requests.get(url)
html_content = response.text

六、使用 Beautiful Soup 解析网页内容

安装 Beautiful Soup:

pip install beautifulsoup4

接下来,使用 Beautiful Soup 解析网页内容,并提取所需数据:

from bs4 import BeautifulSoup
 
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
 
# 提取标题
title = soup.find("h2", class_="firstHeading").text
 
# 提取段落
paragraphs = soup.find_all("p")
paragraph_texts = [p.text for p in paragraphs]
 
# 打印提取到的数据
print("Title:", title)
print("Paragraphs:", paragraph_texts)

七、提取所需数据并保存

将提取到的数据保存到文本文件中:

with open("wiki_python.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(f"Title: {title}
")
    f.write("Paragraphs:
")
    for p in paragraph_texts:
        f.write(p)
        f.write("
")

标签: python

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