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Python爬虫：结合requests和Cheerio处理网页内容

article 2025/1/15 7:02:46

一、前言

Python因其简洁明了的语法和强大的库支持，成为了编写爬虫程序的首选语言之一。requests库是Python中用于发送HTTP请求的第三方库，它简单易用，功能强大，能够方便地处理各种网络请求。而Cheerio库则是一个用于解析HTML和XML文档的库，它提供了类似于jQuery的接口，使得对网页元素的选择和操作变得极为便捷。将这两个库结合起来，我们可以轻松地实现对网页内容的抓取和解析。

二、环境搭建

在开始编写爬虫程序之前，我们需要先搭建好开发环境。确保你的Python环境已经安装好，并且安装了requests和Cheerio库。如果尚未安装，可以通过pip命令进行安装：

三、requests库的基本使用

requests库提供了多种发送HTTP请求的方法，如get、post、put、delete等，其中get方法是最常用的，用于获取网页内容。下面是一个简单的示例，展示了如何使用requests库发送get请求并获取响应内容：

python

import requests

# 目标网页URL
url = "https://www.example.com"

# 发送get请求
response = requests.get(url)

# 打印响应状态码
print("响应状态码：", response.status_code)

# 打印响应内容
print("响应内容：", response.text)

在上述代码中，我们首先导入了requests库，然后定义了目标网页的URL。接着，我们使用requests.get()方法发送get请求，并将响应对象赋值给变量response。通过response.status_code可以获取响应的状态码，通过response.text可以获取响应的文本内容，即网页的HTML代码。

四、Cheerio库的基本使用

Cheerio库提供了类似于jQuery的选择器和方法，使得我们可以方便地对HTML文档进行解析和操作。首先，我们需要将获取到的网页HTML内容传递给Cheerio对象，然后就可以使用各种选择器和方法来选择和操作网页元素了。下面是一个简单的示例：

python

from cheerio import Cheerio

# 假设html_content是获取到的网页HTML内容
html_content = "<html><body><h1>Hello World!</h1></body></html>"

# 创建Cheerio对象
cheerio = Cheerio(html_content)

# 使用选择器选择元素
h1_element = cheerio("h1")

# 获取元素的文本内容
h1_text = h1_element.text()

# 打印元素的文本内容
print("h1元素的文本内容：", h1_text)

在上述代码中，我们首先从cheerio模块导入了Cheerio类。然后，我们将获取到的网页HTML内容传递给Cheerio对象的构造函数，创建了一个Cheerio实例。接着，我们使用选择器" h1 "选择了页面中的h1元素，并通过text()方法获取了该元素的文本内容。

五、结合requests和Cheerio处理网页内容

现在我们已经了解了requests库和Cheerio库的基本使用方法，接下来我们将结合这两个库来处理一个实际的网页内容。假设我们想要从一个新闻网站上抓取新闻标题和对应的链接，下面是一个完整的示例：

import requests
from cheerio import Cheerio

# 代理服务器信息
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"

# 构建代理字典
proxies = {
    "http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
    "https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
}

# 目标网页URL
url = "https://news.example.com"

# 发送get请求，使用代理
response = requests.get(url, proxies=proxies)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 获取网页HTML内容
    html_content = response.text

    # 创建Cheerio对象
    cheerio = Cheerio(html_content)

    # 使用选择器选择新闻列表项
    news_items = cheerio(".news-item")

    # 遍历新闻列表项
    for item in news_items:
        # 获取新闻标题
        title = item.find(".news-title").text()

        # 获取新闻链接
        link = item.find(".news-link").attr("href")

        # 打印新闻标题和链接
        print("新闻标题：", title)
        print("新闻链接：", link)
        print("------------------------")
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

在上述代码中，我们首先使用requests.get()方法发送get请求获取目标网页的HTML内容。然后，我们检查响应状态码是否为200，表示请求成功。如果请求成功，我们将获取到的HTML内容传递给Cheerio对象，并使用选择器".news-item"选择了页面中的新闻列表项。接着，我们遍历每个新闻列表项，使用find()方法和text()方法获取新闻标题，使用attr()方法获取新闻链接，并将它们打印出来。

六、处理网页中的动态内容

在实际的网页中，有些内容可能是通过JavaScript动态生成的，requests库无法直接获取这些动态内容。这时，我们可以使用Selenium库来模拟浏览器行为，获取动态生成的网页内容。Selenium是一个用于自动化测试的工具，它可以模拟用户在浏览器中的操作，如点击、输入、滚动等。通过Selenium获取到动态内容后，我们仍然可以使用Cheerio库进行解析和处理。

下面是一个使用Selenium和Cheerio处理动态网页内容的示例：

python

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from cheerio import Cheerio

# 设置Selenium WebDriver
service = Service(ChromeDriverManager().install())
driver = webdriver.Chrome(service=service)

# 目标网页URL
url = "https://dynamic.example.com"

# 打开目标网页
driver.get(url)

# 等待页面加载完成
driver.implicitly_wait(5)

# 获取网页HTML内容
html_content = driver.page_source

# 关闭浏览器
driver.quit()

# 创建Cheerio对象
cheerio = Cheerio(html_content)

# 使用选择器选择动态内容
dynamic_content = cheerio(".dynamic-content")

# 获取动态内容的文本
dynamic_text = dynamic_content.text()

# 打印动态内容的文本
print("动态内容的文本：", dynamic_text)

在上述代码中，我们首先使用Selenium的webdriver模块创建了一个Chrome浏览器实例。然后，我们使用driver.get()方法打开目标网页，并通过driver.implicitly_wait()方法设置了一个等待时间，等待页面加载完成。接着，我们使用driver.page_source属性获取了加载完成后的网页HTML内容。之后，我们关闭了浏览器，并将获取到的HTML内容传递给Cheerio对象进行解析。最后，我们使用选择器".dynamic-content"选择了页面中的动态内容，并获取了其文本内容。

七、注意事项

在使用Python爬虫抓取网页内容时，需要注意以下几点：

遵守法律法规：在抓取网页内容之前，要确保你的行为符合相关法律法规。不要抓取涉及版权、隐私等敏感信息的网页内容。
尊重网站协议：查看目标网站的robots.txt文件，了解网站允许抓取的页面和禁止抓取的页面。遵守网站的爬虫协议，不要对网站造成过大压力。
设置合理的请求间隔：在发送请求时，要设置合理的请求间隔，避免对目标网站的服务器造成过大压力。可以通过time.sleep()方法设置请求间隔。
处理异常情况：在爬虫程序中，要添加异常处理机制，处理可能出现的网络请求异常、解析异常等情况。可以通过try-except语句捕获异常并进行处理。
使用代理和伪装：为了避免被目标网站封禁IP地址，可以使用代理服务器发送请求。同时，可以通过设置请求头中的User-Agent等信息，伪装成浏览器发送请求。

八、总结

本文详细介绍了如何结合Python中的requests库和Cheerio库来处理网页内容。通过requests库发送HTTP请求获取网页HTML内容，再使用Cheerio库对HTML内容进行解析和操作，我们可以轻松地提取出所需的网页信息。此外，我们还探讨了如何处理网页中的动态内容，以及在使用爬虫时需要注意的一些事项。希望本文能够帮助你更好地理解和应用Python爬虫技术，高效地获取网络数据。在实际应用中，你可以根据具体的需求和目标网站的特点，灵活地使用这些技术和方法，实现更强大的爬虫功能

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