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本篇文章给大家谈谈python爬取网页有乱码怎么解决,以及Python爬取网页多页数据完整,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
本文介绍Python爬虫入门教程,主要讲解如何使用Python爬取网页数据,包括基本的网页数据抓取、使用代理IP和反爬虫技术。
一、Python爬虫入门
Python是一门非常适合爬虫的编程语言python编程好学吗。它具有简单易学、代码可读性高等优点,而且Python爬虫库非常丰富,使用Python进行爬虫开发非常方便。
我们先来看一个简单的Python爬虫程序,爬取一个网页的标题:
- python
- 复制代码
- import requests
- from bs4 import BeautifulSoup
-
- # 发送HTTP请求
- url = 'http://www.baidu.com/'
- response = requests.get(url)
-
- # 解析HTML文档
- soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
- title = soup.title
-
- # 输出结果
- print('网页标题:', title.string)
在这个程序中,我们使用了requests库来发送HTTP请求,并使用BeautifulSoup库来解析HTML文档。通过这两个库,我们可以轻松地获取网页数据,进而进行数据分析和处理。
二、使用代理IP
有些网站可能会封禁某个IP地址,这时我们需要使用代理IP来隐藏真实IP地址。使用代理IP的方法很简单,只需向requests库的get()或post()方法传递proxies参数即可。
下面是一个使用代理IP的Python爬虫程序,爬取一个网站的代理IP:
- python
- 复制代码
- import requests
- from bs4 import BeautifulSoup
-
- # 设置代理IP
- proxies = {
- 'http': 'http://127.0.0.1:8080',
- 'https': 'http://127.0.0.1:8080'
- }
-
- # 发送HTTP请求
- url = 'http://www.zdaye.cn/freeproxy.html'
- response = requests.get(url, proxies=proxies)
-
- # 解析HTML文档
- soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
- trs = soup.select('.table tbody tr')
-
- # 输出结果
- for tr in trs:
- tds = tr.select('td')
- ip = tds[0].string
- port = tds[1].string
- print('{}:{}'.format(ip, port))

在这个程序中,我们设置了一个代理IP,然后使用requests库发送HTTP请求,传递了proxies参数。接着我们解析HTML文档,使用BeautifulSoup库找到了代理IP,并输出了结果。
三、反爬虫技术
有些网站为了防止被爬虫抓取,会采取一些反爬虫技术,如设置限流、验证码等。为了绕过这些反爬虫技术,我们需要使用一些技巧。
我们可以通过设置间隔时间来减小对目标网站的压力,缓解反爬虫措施带来的影响。代码实现如下:
- python
- 复制代码
- import requests
- import time
-
- # 发送HTTP请求
- url = 'http://www.baidu.com/'
- while True:
- response = requests.get(url)
- print(response.text)
- time.sleep(5) # 每隔5秒钟发送一次请求
在这段代码中,我们使用了time库来让程序等待5秒钟,然后再继续发送HTTP请求。
有些网站会根据User-Agent来判断是否是爬虫程序,我们可以通过随机User-Agent的方法,来让我们的爬虫程序更难被发现。代码实现如下:
- python
- 复制代码
- import requests
- from fake_useragent import UserAgent
-
- # 获取随机User-Agent
- ua = UserAgent()
- headers = {
- 'User-Agent': ua.random
- }
-
- # 发送HTTP请求
- url = 'http://www.baidu.com/'
- response = requests.get(url, headers=headers)
- print(response.text)
在这段代码中,我们使用了fake_useragent库来生成随机的User-Agent,然后将其设置到HTTP请求的headers中。
有些网站会根据用户的Cookies来判断是否是爬虫程序,我们可以通过获取网站的Cookies,然后将其设置到我们的爬虫程序中,来伪装成正常用户。代码实现如下:
- python
- 复制代码
- import requests
-
- # 发送HTTP请求
- url = 'http://www.baidu.com/'
- response = requests.get(url)
-
- # 获取Cookies
- cookies = response.cookies
-
- # 设置Cookies
- headers = {
- 'Cookies': cookies
- }
-
- # 发送HTTP请求
- url = 'http://www.baidu.com/'
- response = requests.get(url, headers=headers)
- print(response.text)

在这段代码中,我们先发送HTTP请求获取了网站的Cookies,然后将其设置到HTTP请求的headers中。
四、总结
本文介绍了Python爬虫入门教程,主要讲解了如何使用Python爬取网页数据,使用代理IP和反爬虫技术等技巧。通过学习本文,您可以轻松地掌握Python爬虫开发的基本技巧,从而更加高效地进行数据采集和处理。
这里给大家分享一份Python全套学习资料,包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等,都是我自己学习时整理的,希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助!
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