当前位置：首页 > article >正文

python-爬虫入门指南

article 2024/11/27 1:07:23

前言：由于个人负责的运维组，其中有个同事每回在某个项目发版更新后，需手动在k8s容器平台web界面上复制出几百个微服务的名称以及镜像版本等信息，用来更新微服务清单，个人决定抽时间写个爬虫脚本自动完成手动执行的任务。由于公司信息需保密，这里介绍个简单入门的爬虫脚本做为范例。

Python爬虫：通常指的是使用Python语言编写的网络爬虫程序。网络爬虫（Web crawler）是一种自动化的程序，用于在互联网上浏览和检索信息。爬虫可以访问网站，获取网页内容，然后从这些内容中提取有用的数据。以下是Python爬虫的一些基本概念和组成部分：

请求网页：使用HTTP库（如requests）向目标网站发送请求，获取网页内容。
解析内容：解析获取到的网页内容，通常使用HTML解析库（如BeautifulSoup或lxml）来提取所需的数据。
数据提取：从解析后的内容中提取有用的信息，如文本、链接、图片等。
存储数据：将提取的数据保存到文件、数据库或其他存储系统中。
遵守规则：尊重网站的robots.txt文件，遵守网站的爬虫政策，避免对网站造成不必要的负担。
用户代理：模拟浏览器行为，设置用户代理（User-Agent），以避免被网站识别为爬虫。
处理重定向：处理HTTP重定向，确保爬虫能够正确地跟踪到最终的网页地址。
错误处理：处理网络请求中可能出现的各种错误，如超时、连接错误等。
多线程/异步：使用多线程或异步IO（如asyncio库）来提高爬虫的效率。
数据清洗：对提取的数据进行清洗和格式化，以便于后续的分析和使用。
遵守法律：在进行网络爬虫操作时，遵守相关法律法规，不侵犯版权和隐私。

Python爬虫的应用非常广泛，包括但不限于：

数据挖掘：从网页中提取大量数据，用于市场研究、消费者行为分析等。
信息聚合：收集特定主题的信息，构建信息聚合平台。
价格监控：监控电商平台的价格变化，进行价格比较。
新闻监控：收集新闻网站的最新新闻，用于新闻摘要或新闻分析。

Python爬虫的开发需要考虑到效率、准确性和合法性，以确保爬虫程序能够稳定、高效地运行，同时不违反法律法规和网站政策。

抓取豆瓣前250高分电影爬虫脚本（名称、评分、评价人数）：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 请求头部
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}

# 解析页面函数
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')
    for movie in movie_list:
        title = movie.find('div', class_='hd').find('span', class_='title').get_text()
        rating_num = movie.find('div', class_='star').find('span', class_='rating_num').get_text()
        comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].get_text()
        yield {
            '电影名称': title,
            '评分': rating_num,
            '评价人数': comment_num
        }

# 保存数据函数
def save_data():
    with open('douban_movie_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['电影名称', '评分', '评价人数'])
        for i in range(10):
            url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(i * 25)
            response = requests.get(url, headers=headers)
            for item in parse_html(response.text):
                f.write(str(item) + '\n')

if __name__ == '__main__':
    save_data()

执行：

结果：

以下是Python爬虫脚本的逐条讲解：

导入必要的库:
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
```
- requests: 用于发送HTTP请求。
- BeautifulSoup: 从bs4库中导入，用于解析HTML文档。
- csv: 用于写入CSV文件。

设置请求头部:

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}

这里定义了一个字典headers，包含User-Agent，用于模拟浏览器请求，避免被网站识别为爬虫。

定义解析页面的函数:

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')
    for movie in movie_list:
        title = movie.find('div', class_='hd').find('span', class_='title').get_text()
        rating_num = movie.find('div', class_='star').find('span', class_='rating_num').get_text()
        comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].get_text()
        yield {
            '电影名称': title,
            '评分': rating_num,
            '评价人数': comment_num
        }

parse_html函数接收一个HTML字符串作为参数。
使用BeautifulSoup解析HTML，指定lxml作为解析器。
找到所有电影的列表（ol标签，类名为grid_view），然后遍历每个电影的HTML元素（li标签）。
对于每个电影，提取电影名称、评分和评价人数，使用get_text()方法获取文本内容。
使用yield返回一个包含电影信息的字典。

定义保存数据的函数:

def save_data():
    with open('douban_movie_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['电影名称', '评分', '评价人数'])
        for i in range(10):
            url = 'https://movie.douban.com/top250?start='  + str(i * 25)
            response = requests.get(url, headers=headers)
            for item in parse_html(response.text):
                f.write(str(item) + '\n')