Python爬虫讲解（超详细）

Python爬虫是一种通过编写程序自动从互联网上获取数据的技术。下面是Python爬虫的详解：
 

爬虫的基本原理

        爬虫的基本原理是通过模拟浏览器的行为，访问目标网站，并获取目标页面中的数据。Python爬虫可以使用requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库或正则表达式等工具来解析HTML、XML等格式的文档，在提取所需数据时结合相关Python库和算法进行数据清洗、存储、分析等操作。

常见爬虫流程

（1）发送HTTP请求

通过Python的requests库发送HTTP请求，并设置请求头部信息，模拟用户访问目标页面的行为。

（2）解析HTML文档

使用BeautifulSoup或者其他解析库对HTML文档进行解析，获取目标数据。

（3）数据清洗

通常情况下，爬取的数据存在一定的杂乱和错误，需要进行数据清洗，保证数据质量。

（4）存储数据

爬取到的数据需要存储在本地或者数据库中，方便后续进行数据分析、处理等操作。

Python爬虫常用库介绍

（1）Requests：一个Python第三方库，可以处理HTTP请求和响应。

（2）BeautifulSoup：一个Python的HTML/XML解析器库，可以快速解析页面中的元素。

（3）Scrapy：一个Python爬虫框架，具有高效、快速的爬取速度、数据处理和管理等特点。

（4）Selenium：一个自动化测试工具，可以模拟用户操作浏览器来访问网站并获取所需数据。

Python爬虫注意事项

在使用Python爬虫时，需要遵守下列规则：

（1）尊重网站所有者的权益，不要对目标站点进行恶意攻击或破坏；

（2）爬取的数据不得用于商业目的，且必须说明数据来源，并保证不会泄露用户隐私信息；

（3）避免频繁地发送请求，否则可能被服务器判定为恶意攻击，并被禁止访问。可以通过设置合理的请求头、请求频率和使用IP池等方式降低风险。

总之，Python爬虫是一种非常有用和强大的技术工具，但在使用过程中需要遵守相关规则和法律法规。

举个python 的例子

       1： 一个简单的Python爬虫例子就是从网站上爬取新闻标题以及发布日期等信息。以下是一个基本的代码示例：
 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'http://news.sina.com.cn/'
req = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')
 
for news in soup.select('.news-item'):
    title = news.select('a')[0].text
    date = news.select('.time')[0].text
    print('标题：', title)
    print('日期：', date)

        此段代码使用Python中的requests请求库和BeautifulSoup解析库，将新浪新闻首页的HTML文档下载并解析。然后通过CSS选择器选取新闻条目，并从中提取标题和日期信息。最后，将结果打印出来。这个例子是一个非常基础的Python爬虫例子，可以根据需要进行扩展和改进。
 

        2:Python爬虫例子是从淘宝网上爬取商品信息，例如商品名称、价格、销量和评价等。以下是一个基本的代码示例：

 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'https://s.taobao.com/search?q=python编程书'
params = {
    'imgfile': '',
    'js': '1',
    'q': 'python编程书',
    'stats_clicksearch': '1',
    'initiative_id': 'staobaoz_20220901',
}
 
resp = requests.get(url, params=params)
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
 
# 找到所有商品列表
items = soup.find_all('div', {'class': 'item J_MouserOnverReq  ')
 
for item in items:
    # 获取商品名
    title = item.find('div', {'class': 'title'}).text.strip()
 
    # 获取价格
    price = item.find('strong').text
 
    # 获取销量
    sales = item.find('div', {'class': 'deal-cnt'}).text.replace('笔', '')
 
    # 获取评价数量
    comment = item.find('div', {'class': 'star'}).find_all('span')[3].text[:-1]
 
    print('【名称】：{}, 【价格】：{}, 【销量】：{}, 【评价】：{}'.format(title, price, sales, comment))

        此段代码使用Python中的requests请求库和BeautifulSoup解析库，通过向淘宝发送带有查询关键字的HTTP GET请求，并传递查询参数，然后获取返回的HTML页面。 然后根据CSS类选择器选取商品信息，包括商品名称、价格、销量和评价等，并打印出来。需要注意的是，网站反爬虫机制会阻止Python爬虫获得完整页面，因此可能需要实现动态IP代理池、随机请求头等功能来绕过验证。