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Python爬虫实战：从零到一构建数据采集系统

article 2025/2/22 11:12:52

文章目录

- 前言
- 一、准备工作
- - 1.1 环境配置
  - 1.2 选择目标网站
- 二、爬虫实现步骤
- - 2.1 获取网页内容
  - 2.2 解析HTML
  - 2.3 数据保存
- 三、完整代码示例
- 四、优化与扩展
- - 4.1 反爬应对策略
  - 4.2 动态页面处理
  - 4.3 数据可视化扩展
- 五、注意事项
- 六、总结
- 互动环节

前言

在大数据时代，数据采集是开发者的必备技能之一，而Python凭借其简洁的语法和丰富的库（如requests、BeautifulSoup）成为爬虫开发的首选语言。本文将从零开始，带你一步步构建一个简单的网页数据采集系统，爬取目标网站的数据并保存为CSV文件。无论是新手还是有经验的开发者，都能从中收获实用技巧。欢迎在评论区分享你的爬虫经验！

一、准备工作

1.1 环境配置

确保已安装Python 3.x，并准备以下库：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

1.2 选择目标网站

本文以爬取「博客园」（https://www.cnblogs.com）热门文章标题和链接为例。注意：爬虫需遵守目标网站的robots.txt协议，避免违反法律或道德规范。

二、爬虫实现步骤

2.1 获取网页内容

使用requests发送GET请求，获取目标网页的HTML源码：

import requests

url = "https://www.cnblogs.com"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}

response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
    print("页面获取成功！")
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

Tips：添加User-Agent模拟浏览器请求，避免被网站屏蔽。

2.2 解析HTML

使用BeautifulSoup提取热门文章的标题和链接：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
# 定位文章列表区域（根据博客园HTML结构）
articles = soup.select(".post-item .post-item-title a")

data = []
for article in articles:
    title = article.text.strip()
    link = article["href"]
    data.append({"title": title, "link": link})

解析说明：

.post-item-title a是博客园热门文章的CSS选择器，可通过浏览器开发者工具（F12）查看具体结构
若目标网站结构不同，可调整选择器

2.3 数据保存

将爬取结果保存为CSV文件：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("cnblogs_hot_articles.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print("数据已保存至cnblogs_hot_articles.csv")

三、完整代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送请求
url = "https://www.cnblogs.com"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    # 解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    articles = soup.select(".post-item .post-item-title a")
    
    data = []
    for article in articles:
        title = article.text.strip()
        link = article["href"]
        data.append({"title": title, "link": link})
    
    # 保存数据
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv("cnblogs_hot_articles.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
    print("数据已保存至cnblogs_hot_articles.csv")
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

四、优化与扩展

4.1 反爬应对策略

随机延时：使用time.sleep(random.uniform(1, 3))避免频繁请求
代理IP：引入代理池（如requests的proxies参数）

4.2 动态页面处理

对于JavaScript渲染的页面，可使用：

selenium模拟浏览器操作
playwright支持多浏览器自动测试

4.3 数据可视化扩展

from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

words = " ".join(df["title"]).split()
word_freq = Counter(words).most_common(10)
plt.bar([w[0] for w in word_freq], [w[1] for w in word_freq])
plt.show()