Python爬蟲之怎么使用BeautifulSoup和Requests抓取網頁數據

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一、簡介

網絡爬蟲的實現原理可以歸納為以下幾個步驟：

• 發送HTTP請求：網絡爬蟲通過向目標網站發送HTTP請求（通常為GET請求）獲取網頁內容。在Python中，可以使用requests庫發送HTTP請求。

• 解析HTML：收到目標網站的響應后，爬蟲需要解析HTML內容以提取有用信息。HTML是一種用于描述網頁結構的標記語言，它由一系列嵌套的標簽組成。爬蟲可以根據這些標簽和屬性定位和提取需要的數據。在Python中，可以使用BeautifulSoup、lxml等庫解析HTML。

• 數據提取：解析HTML后，爬蟲需要根據預定規則提取所需的數據。這些規則可以基于標簽名稱、屬性、CSS選擇器、XPath等。在Python中，BeautifulSoup提供了基于標簽和屬性的數據提取功能，lxml和cssselect可以處理CSS選擇器和XPath。

• 數據存儲：爬蟲抓取到的數據通常需要存儲到文件或數據庫中以備后續處理。在Python中，可以使用文件I/O操作、csv庫或數據庫連接庫（如sqlite3、pymysql、pymongo等）將數據保存到本地文件或數據庫。

• 自動遍歷：許多網站的數據分布在多個頁面上，爬蟲需要自動遍歷這些頁面并提取數據。遍歷過程通常涉及到發現新URL、翻頁操作等。爬蟲可以在解析HTML時尋找新的URL，將它們添加到待爬取隊列中，并繼續執行上述步驟。

• 異步和并發：為了提高爬蟲效率，可以使用異步和并發技術來同時處理多個請求。在Python中，可以使用多線程（threading）、多進程（multiprocessing）、協程（asyncio）等技術實現并發爬取。

• 反爬蟲策略與應對：許多網站采取了反爬蟲策略，如限制訪問速度、檢測User-Agent、驗證碼等。為了應對這些策略，爬蟲可能需要使用代理IP、模擬瀏覽器User-Agent、自動識別驗證碼等技巧。在Python中，可以使用fake_useragent庫生成隨機User-Agent，使用Selenium等工具模擬瀏覽器操作。

二、網絡爬蟲的基本概念

網絡爬蟲，又稱網頁蜘蛛、網絡機器人，是一種自動從互聯網上抓取網頁信息的程序。爬蟲通常按照一定的規則，訪問網頁并提取有用的數據。

三、Beautiful Soup 和 Requests 庫簡介

1. Beautiful Soup：一個用于解析 HTML 和 XML 文檔的 Python 庫，它提供了一種簡單的方法來提取網頁中的數據。

2. Requests：一個簡單易用的 Python HTTP 庫，用于向網站發送請求并獲取響應內容。

四、選擇一個目標網站

本文將以維基百科的某個頁面為例，抓取頁面中的標題和段落信息。為簡化示例，我們將爬取 Python 語言的維基百科頁面（https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language）。

五、使用 Requests 獲取網頁內容

首先，安裝 Requests 庫：

pip install requests

然后，使用 Requests 向目標網址發送 GET 請求，并獲取網頁的 HTML 內容：

import requests
 
url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)"
response = requests.get(url)
html_content = response.text

六、使用 Beautiful Soup 解析網頁內容

安裝 Beautiful Soup：

pip install beautifulsoup4

接下來，使用 Beautiful Soup 解析網頁內容，并提取所需數據：

from bs4 import BeautifulSoup
 
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
 
# 提取標題
title = soup.find("h2", class_="firstHeading").text
 
# 提取段落
paragraphs = soup.find_all("p")
paragraph_texts = [p.text for p in paragraphs]
 
# 打印提取到的數據
print("Title:", title)
print("Paragraphs:", paragraph_texts)

七、提取所需數據并保存

將提取到的數據保存到文本文件中：

with open("wiki_python.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(f"Title: {title}\n")
    f.write("Paragraphs:\n")
    for p in paragraph_texts:
        f.write(p)
        f.write("\n")

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