python爬虫入门教程(非常详细),超级简单的Python爬虫保姆教程_python 网页爬虫

1、什么是爬虫

爬虫指的是一种自动化程序，能够模拟人类在互联网上的浏览行为，自动从互联网上抓取、预处理并保存所需要的信息。
爬虫运行的过程一般是先制定规则（如指定要抓取的网址、要抓取的信息的类型等），紧接着获取该网址的HTML源代码，根据规则对源代码进行解析和抽取，最后进行处理和保存。

爬虫在实际应用中广泛使用，如搜索引擎、大数据分析、交易数据采集等领域，都需要用到爬虫技术来实现信息的定向采集和处理。

2、爬虫基本流程

爬虫的基本工作流程通常包括以下几个步骤：

(1) 制定爬虫规则：定义要抓取数据的网站、数据类型、抓取深度、时间间隔等。

(2) 抓取页面：程序模拟浏览器访问需抓页面的URL，获取页面的HTML源代码并返回。

(3) 解析页面：利用HTML解析器解析HTML页面，提取出所需数据，如文本、图片、链接等。

(4) 保存数据：将抓取到的数据存储到数据库、文件或内存中。

(5) 循环迭代：对下一个页面重复执行上述步骤，直到完成所有指定的网页抓取任务。

整个流程可以用Python编写爬虫程序实现相关操作。其中常用的Python爬虫框架包括Scrapy、BeautifulSoup、Requests等。

3、http协议 请求与响应

在Python中进行网络编程通常都是通过HTTP协议，主要涉及请求与响应两部分。

（1）请求部分：Python程序发送HTTP请求的基本流程包括以下步骤：

• 导入requests库：requests库是Python标准库中的一个HTTP库，提供了大量HTTP处理方法。导入该库后，可以使用它的get、post等方法发送HTTP请求。
• 构造请求参数：请求参数包括请求URL、请求头、请求体等。其中请求头一般包含User-Agent、Cookie、Referer等信息。
• 发送请求：使用requests库的get、post等方法，传入请求参数，然后向目标网站发起请求。
• 处理响应结果：一般包括响应头、状态码和响应体三个部分。响应头一般包括服务器类型、响应时间等信息。状态码则表示该请求的状态，如200表示请求成功，404表示页面丢失等。响应体包括HTML、XML、JSON等一些格式的数据。

（2）响应部分：Python程序接收HTTP请求（也就是要爬虫抓取的网页）之后，目标网站会返回一个HTTP响应，主要涉及以下部分：

• 响应头：一般包括服务器类型、响应时间等信息。
• 状态码：表示该请求的状态，如200表示请求成功，404表示页面丢失等。
• 响应体：包括HTML、XML、JSON等一些格式的数据。

Python中可以使用requests库的content、text等属性获取响应内容，并对其进行解析和处理。常用的HTML解析器有BeautifulSoup、PyQuery等。

4、常用的爬虫框架

(1) Scrapy：一个开源的、高层次、基于python的爬虫框架。它具有高效的原生爬取速度、简洁的抓取代码、快速的调试能力，以及完善的扩展接口。同时，Scrapy还集成了强大的数据处理和存储组件，支持自定义数据处理管道和存储方式，方便用户将爬虫得到的数据传输到不同的数据源中。

(2) BeautifulSoup：一个Python库，用于从HTML和XML文档中提取信息。有助于将复杂HTML文档转换为易处理的Python对象。它支持在解析格式不规范的HTML代码时自动修复和包容错误。

(3) PyQuery：一个对文档进行解析和处理的Python类库。它使用类似于jQuery的语法，并支持CSS选择器，非常适合用于抽取HTML文档中的数据。

(4) Requests：一个Python HTTP客户端库，能够方便、高效地向目标URL发送HTTP/1.1请求。它支持HTTP代理、持久连接、基本/摘要认证等功能。

(5) Selenium：一个集成测试工具，它能够对网站进行自动化运行测试用例，支持多种浏览器驱动程序，可挂载到CI/CD平台上，也可用于爬取网页数据。

这些框架各具优缺点，具体使用需要根据自己的需求选择最适合的框架。

5、python 爬虫常用第三方工具

(1) requests：是 Python 标准库中的一个 HTTP 库，提供了大量 HTTP 处理方法，包括请求和响应的内容管理，会话维护，SSL/TLS 验证，代理支持和对 URL 带块和编码的自动识别和重编码

(2) BeautifulSoup：是一种用于解析 HTML 和 XML 文档的 Python 库。它通常用于从网络爬取的 Web 页面中提取数据，也支持解析复杂的 HTML 树结构。

(3) Scrapy：是 Python 爬虫框架中的灵魂，提供了基于协程/异步操作的高效率爬取方法，完善的支持多线程/分布式爬取和高度的自由度实现扩展和多样化定制等功能。

(4) Selenium: 是一种 Web 测试工具，它支持行为驱动测试和测试自动化。Selenium 使用 WebDriver API 直接控制浏览器进行模拟人的操作，从而实现模拟执行浏览器行为操作。

(5) pyquery：与 jQuery 类似的查询库 IPython：交互式编程环境

除此之外，Python 还有许多其他的第三方库和工具，如 Pymysql、Pymongo、redis 和 pandas 等。这些工具都可用于爬取，处理和存储数据。

6、分布式爬虫

分布式爬虫是指将一个爬虫任务分散到多个节点上运行，从而提高爬虫速度和效率的技术。分布式爬虫的优点包括：

• 可以同时爬取多个网站和页面，提高抓取速度；
• 可以通过多节点负载均衡的方式提高抓取效率；
• 可以实现高可用性，当一个节点出现故障时，任务可以自动切换到其他节点上运行。

常用的分布式爬虫框架包括Scrapy-Redis、Distributed Spider等，它们基于Redis或Zookeeper等分布式数据存储工具，实现了Scrapy爬虫框架的分布式扩展。这些框架允许多个节点同时运行爬虫，接收任务和執行任務，从而实现了分布式抓取的目的。

在使用分布式爬虫时，需要注意以下问题：

• 数据一致性：多个节点同时抓取同一网站时，需要保证数据一致性，避免重复爬取和数据不完整的问题。
• 反爬机制：要避免因抓取频率过高或IP被屏蔽等原因而被目标网站封禁的情况，在使用代理IP和降低抓取频率等方面需要反爬策略。
• 数据存储：需要选择合适的数据存储方式，避免大量数据存储导致瓶颈问题。

分布式爬虫需要更多的技术和维护工作，但在面对大规模数据抓取或高并发的情况下，是提高效率、降低成本的重要手段。

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