Python爬虫：原理与实战_自动爬取信息实现方案

引言

        在当今的信息时代，互联网上的数据如同浩瀚的海洋，充满了无尽的宝藏。Python爬虫作为一种高效的数据抓取工具，能够帮助我们轻松地获取这些数据，并进行后续的分析和处理。本文将深入探讨Python爬虫的原理，并结合实战案例，帮助读者快速掌握爬虫技术。

一、Python爬虫原理

1、爬虫是什么？

如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。

从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用；

2、爬虫的基本流程

Python爬虫的核心原理是通过模拟浏览器的行为，自动访问目标网站，并抓取其中的数据。这个过程主要包括以下几个步骤：

1. 发送请求：使用Python中的第三方库（如requests）向目标网站发送HTTP请求，获取网页的HTML代码。
2. 解析网页：利用Python的解析库（如BeautifulSoup、lxml等）对获取的HTML代码进行解析，提取出所需的数据。
3. 存储数据：将解析得到的数据存储到本地文件、数据库或其他存储介质中，以便后续分析和处理。

用户获取网络数据的方式：

方式1：浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面

方式2：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中

爬虫要做的就是方式2。

1、发起请求

使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request

Request包含：请求头、请求体等 

Request模块缺陷：不能执行JS 和CSS 代码

2、获取响应内容

如果服务器能正常响应，则会得到一个Response

Response包含：html，json，图片，视频等

3、解析内容

解析html数据：正则表达式（RE模块），第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等

解析json数据：json模块

解析二进制数据:以wb的方式写入文件

4、保存数据

数据库（MySQL，Mongdb、Redis）

文件

接下来，我们将通过一个实战案例来演示如何使用Python爬虫抓取目标网站的数据。

3、客户端HTTP请求格式

        在网络传输中HTTP协议非常重要，该协议规定了客户端和服务器端请求和应答的标准。HTTP协议能保证计算机正确快速地传输超文本文档，并确定了传输文档中的哪一部分，以及哪一部分内容首先显示（如文本先于图形）等。
根据HTTP协议的规定，客户端发送了一个HTTP请求到服务器的请求消息，由请求行、请求头部、空行以及请求数据四个部分组成。

下面结合一个典型的HTTP请求示例，详细介绍HTTP请求信息的各个组成部分：

Get https://www.baidu.com/ HTTP/1.1
Host: www.baidu.com
Connection: keep-alive
Upgrade-Insecure-Requests: 1
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,/;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7
Referer: https://www.baidu.com/link?url=8vUrPYDUaSkXWxUEOlT8QhvB5kMr1o6I27EP0NJICmG&wd=&eqid=e69078350001654000000003641051fc
Accept-Encoding: gzip, deflate, br
Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9
Cookie: BIDUPSID=498703BAB592E42B1A4200A2F69121AD; PSTM=1657099499; MCITY=-291%3A; BAIDUID=498703BAB592E42BC6776C4114ED28E6:SL=0:NR=10:FG=1; BD_UPN=12314753; BDUSS=J5OEFjZ3pBb05tR3QxNUo0TEVJdjVpYzQ5Q2FORC04TnlrMHhFYkhRMnNKeGxrRVFBQUFBJCQAAAAAAQAAAAEAAAAXv8pawrfIy73U1qpUYQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKya8WOsmvFjLT; BDUSS_BFESS=J5OEFjZ3pBb05tR3QxNUo0TEVJdjVpYzQ5Q2FORC04TnlrMHhFYkhRMnNKeGxrRVFBQUFBJCQAAAAAAQAAAAEAAAAXv8pawrfIy73U1qpUYQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKya8WOsmvFjLT;

（1）请求行
第一行为请求行，包含了请求的方法，URL地址和协议版本。GET是请求方法，https：//www.baidu.com是URL地址，HTTP/1.1指定了协议版本。
不同的请求方法含义不同，如下：

 其中GET和POST请求最常用，区别在于：

GET是从服务器上获取指定页面信息，POST是向服务器提交数据并获取页面信息。

GET请求参数都显示在URL上，服务器根据该请求所包含URL中的参数来产生响应内容。由于请求参数都暴露在外，所以安全性不高。

POST请求参数在请求体中，消息长度没有限制而且采取隐式发送，通常用来向HTTP服务器提交量比骄大的数据（如请求中包含许多参数或者文件上传的操作）POST请求的参数不在URL中，而在请求体中，在安全性方面比GET请求要高。

（2）请求报头
请求行下是若干个请求报头，下面介绍常用的请求报头及含义：

Host（主机和端口号）：指定被请求的资源的Internet主机和端口号，对应网址URL中的Web名称和端口号，通常属于URL的Host部分。
Connection(连接类型）：表示客户端与服务端的连接类型。
Upgrade-Insecure-Requests(升级为HTTPS请求）：表示升级不安全的请求，会在加载HTTP资源时自动替换成HTTPS请求，让浏览器不再显示HTTPS页面中的HTTP请求警报。HTTPS时以安全为目标的HTTP通道，所以在HTTPS承载的页面上不允许出现HTTP请求，一旦出现就会提示或报错。
User-Agent(浏览器名称）：表示客户端身份的名称，通常页面会根据不同的User-Agent信息自动做出适配，甚至返回不同的响应内容。
Accept(传输文件类型）：指浏览器或其他客户端可以接受的MIME(Multipurpose Internet Mail Extensions,多用途因特网邮件扩展)文件类型，服务器可以根据他判断并返回适当的文件格式
Referer(页面跳转来源）：表明产生请求的网页来自于哪个URL，用户是从该Referer页面访问到当前请求的页面。这个属性可以用来跟踪Web请求来自哪个页面，是从什么网站下载下来的，有时下载某网站的图片时，需要对应的Referer，否则是无法下载图片，那是因为做了防盗链。原理就是根据Referer去判断URL是否是本网站的地址，如果不是，则拒绝，如果是，就可以下载。

4. 服务器HTTP响应格式

HTTP响应报文由四部分组成，分别是状态行，响应报头，空行和响应正文。

响应状态码
响应状态码由3位数字组成，其中第一位数字定义了响应的类别，有5种可能取值，常见的响应状态码如下：
100~199：表示服务器成功接收部分请求，要求客户端继续提价奥其余请求才能完成整个处理过程。
200~299：表示服务器成功接受请求并已完成整个处理过程。常用的状态码为200（表示OK，请求成功）。
200~399：为完成请求，客户需进一步细化请求。例如，请求的资源已经移动到一个新的地址。常用状态码包括302（表示所请求的页面已经临时转移至新的URL）、307和304（表示使用缓存资源）。
400~499：客户端的请求有错误，常用状态码包括404（表示服务器无法找到被请求的页面）和403（表示服务器拒绝访问，权限不够）。
500~599：服务器端出现错误，常用的状态码为500（表示请求未完成，服务器遇到不可预知的情况）。
 

二、Python爬虫实战

2、实战案例：抓取豆瓣电影Top250榜单

1. 发送请求

首先，我们需要向豆瓣电影Top250榜单的URL发送请求，获取网页的HTML代码。这里我们使用requests库来实现：

import requests  
  
url = 'https://movie.douban.com/top250'  
headers = {  
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}  
response = requests.get(url, headers=headers)  
html = response.text

2. 解析网页

接下来，我们需要对获取的HTML代码进行解析，提取出电影榜单的数据。这里我们使用BeautifulSoup库来实现：

from bs4 import BeautifulSoup  
  
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')  
movie_list = soup.find_all('div', class_='item')  
  
for movie in movie_list:  
    title = movie.find('span', class_='title').text  
    info = movie.find('p').text.strip().split('\n')  
    rating_num = float(movie.find('span', class_='rating_num').text)  
    print(f'标题：{title}')  
    print(f'信息：{info}')  
    print(f'评分：{rating_num}')  
    print('----')

3. 存储数据

最后，我们可以将解析得到的数据存储到本地文件中，以便后续分析和处理：

with open('douban_top250.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:  
    for movie in movie_list:  
        title = movie.find('span', class_='title').text  
        info = movie.find('p').text.strip().split('\n')  
        rating_num = float(movie.find('span', class_='rating_num').text)  
        f.write(f'标题：{title}\n')  
        f.write(f'信息：{info}\n')  
        f.write(f'评分：{rating_num}\n')  
        f.write('----\n')

三、注意事项与总结

在使用Python爬虫时，我们需要注意以下几点：

1. 遵守robots.txt协议：在爬取网站数据时，要遵守目标网站的robots.txt协议，避免对网站造成不必要的负担。
2. 设置合理的请求频率和间隔时间：为了避免对目标网站造成过大的压力，我们需要设置合理的请求频率和间隔时间。
3. 处理反爬虫机制：一些网站会采用反爬虫机制来防止数据被抓取，我们需要采取相应的措施来绕过这些机制。
4. 尊重数据版权：在爬取和使用数据时，要尊重数据的版权和隐私，避免侵犯他人的权益。

总结来说，Python爬虫是一种强大的数据抓取工具，通过掌握其原理和实战技巧，我们可以轻松地获取互联网上的数据，并进行后续的分析和处理。然而，在使用爬虫时，我们也需要遵守相关的规定和注意事项，确保数据的合法性和安全性。