网络爬虫的基本原理是什么？
网络爬虫的基本原理主要涉及以下几个关键步骤：
- 确定目标 URL
- 首先需要明确要爬取的网页地址（URL）。这可以是一个单独的网页，也可以是一个网站的起始页面（例如网站首页）。例如，如果要爬取某新闻网站的新闻内容，就可以将该网站的首页 URL 作为起始点。这个 URL 就像是爬虫的导航地图的起点，指引爬虫开始探索数据的旅程。
- 发送 HTTP 请求
- 爬虫会根据确定的目标 URL 发送 HTTP（超文本传输协议）请求。这个请求类似于用户在浏览器中输入网址后浏览器向服务器发送的请求。HTTP 请求主要包含请求方法（最常见的是 GET 和 POST）、请求头和请求体。
- 请求方法
- GET 请求：主要用于从服务器获取资源，如网页内容、图片等。它将请求参数包含在 URL 中，通过发送 GET 请求，爬虫可以获取网页的源代码。例如，当要获取一个网页的新闻文章时，发送 GET 请求可以获取包含文章内容、标题、作者等信息的 HTML 页面。
- POST 请求：通常用于向服务器提交数据，比如用户登录信息、表单数据等。不过在简单的网页内容爬取场景中，GET 请求用得更多。
- 请求头（Headers）：请求头包含了许多关于请求的附加信息，如用户代理（User - Agent）、接受的内容类型（Accept）等。设置合理的请求头很重要，因为它可以模拟真实用户的浏览器行为。例如，将用户代理设置为常见的浏览器标识（如 “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36”），可以让服务器认为请求是来自真实浏览器，而不是爬虫，从而避免被一些网站封禁。
- 请求体（Body）：对于 GET 请求，一般没有请求体；而对于 POST 请求，请求体包含了要提交给服务器的数据。
- 接收 HTTP 响应
- 服务器在收到爬虫发送的 HTTP 请求后，会返回一个 HTTP 响应。响应主要包括状态码、响应头和响应体。
- 状态码：它表示请求的处理结果。常见的状态码有 200（表示请求成功，服务器成功返回请求的资源）、404（表示未找到请求的资源，即网页不存在）、301（表示资源被永久移动到新的 URL）等。爬虫会根据状态码来判断是否继续处理响应内容。如果状态码是 200，就可以对响应体进行数据提取；如果是 404，可能会跳过该 URL 并记录错误。
- 响应头：包含了服务器返回的关于资源的信息，如内容类型（Content - Type，例如 “text/html; charset=UTF - 8” 表示返回的是 HTML 文本，编码是 UTF - 8）、内容长度（Content - Length）等。这些信息可以帮助爬虫更好地处理响应体。
- 响应体：这是服务器返回的实际内容，通常是网页的源代码（对于 HTML 页面），或者是图片、文件等其他资源。对于网页爬取来说，响应体中的 HTML 源代码是爬虫后续进行数据提取的基础。
- 解析网页内容
- 一旦获取了网页的源代码（响应体），就需要对其进行解析，以提取有用的数据。解析方法有多种：
- 正则表达式（Regex）：这是一种强大的文本处理工具。通过编写特定的正则表达式模式，可以从网页源代码中匹配并提取符合模式的数据。例如，如果要提取网页中所有的电话号码，可以编写一个匹配电话号码格式（如 “\d {3}-\d {4}-\d {4}”）的正则表达式，在网页源代码中查找匹配的字符串。不过，正则表达式对于复杂的 HTML 结构解析可能会比较繁琐。
- 基于 HTML 解析器的方法
- BeautifulSoup：这是一个 Python 库，它可以将网页源代码解析为一个树形结构（文档对象模型 - DOM），方便通过标签、属性等方式来定位和提取数据。例如，可以使用 BeautifulSoup 找到所有的
<a>标签来获取网页中的链接，或者找到<div class="article - content">这样的标签来提取文章内容。 - lxml：它是一个高性能的 XML 和 HTML 解析库，支持 XPath 语法。XPath 是一种在 XML 和 HTML 文档中定位节点的语言。通过 XPath 表达式，如 “//div [@class='article - content']” 可以精确地定位到包含文章内容的
<div>标签，然后提取其中的文本或其他元素。
- BeautifulSoup：这是一个 Python 库，它可以将网页源代码解析为一个树形结构（文档对象模型 - DOM），方便通过标签、属性等方式来定位和提取数据。例如，可以使用 BeautifulSoup 找到所有的
- 数据提取和存储
- 解析网页后，就可以提取出所需的数据，如网页中的文字信息、图片链接、表格数据等。提取的数据可以存储在本地文件（如文本文件、CSV 文件、JSON 文件）或数据库（如关系型数据库 MySQL、PostgreSQL，非关系型数据库 MongoDB）中。
- 本地文件存储
- 文本文件：可以简单地将提取的数据以一定的格式（如每行一条数据）写入文本文件。例如，将从网页中提取的文章标题逐行写入一个
.txt文件。 - CSV 文件：适合存储表格形式的数据。如果从网页中提取了一个表格，比如产品价格表，可以将表格中的行和列数据按照 CSV 格式（逗号分隔值）存储到
.csv文件中，方便后续使用电子表格软件进行查看和处理。 - JSON 文件：对于具有复杂结构的数据（如包含多个键值对的数据对象）非常有用。例如，将包含文章标题、作者、内容等多个属性的新闻数据存储为 JSON 格式，方便在不同的编程语言之间进行数据交换和处理。
- 文本文件：可以简单地将提取的数据以一定的格式（如每行一条数据）写入文本文件。例如，将从网页中提取的文章标题逐行写入一个
- 数据库存储
- 关系型数据库：通过建立表结构，将提取的数据按照表的字段定义插入到数据库中。例如，在 MySQL 数据库中，为新闻数据创建一个包含标题、作者、发布日期、内容等字段的表，然后将从网页中提取的新闻数据按照相应的字段插入到表中。
- 非关系型数据库：以 MongoDB 为例，它以文档（类似 JSON 对象）的形式存储数据。可以将从网页中提取的完整数据对象直接插入到 MongoDB 的集合中，这种存储方式更加灵活，适合处理数据结构不固定的数据。
- 跟进链接（可选步骤）
- 许多网站的内容是通过多个页面链接在一起的。在提取完一个网页的数据后，爬虫可以从该网页中查找并提取其他链接，然后对这些新的链接重复上述发送请求、接收响应、解析内容等步骤，从而实现对整个网站或多个相关网页的爬取。例如，在新闻网站中，从一篇新闻文章的页面可以找到相关新闻的链接，进而继续爬取这些相关新闻的内容。