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7.3 爬虫基础

本文主要是介绍7.3 爬虫基础,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

在本章节中,我们将讨论 Python 网络编程中的爬虫基础。作为一个完全的初学者,你将学习到爬虫的基本概念、常用库以及如何编写一个简单的爬虫。

7.3 爬虫基础

网络爬虫(Web Crawler),也称为网页蜘蛛(Web Spider),是一种用于自动获取网页内容的程序。爬虫的主要任务是从互联网上抓取网页内容,然后对其进行解析和提取有用的信息。

7.3.1 爬虫流程

爬虫的基本工作流程如下:

  1. 选取初始 URL:爬虫从一个或多个初始 URL 开始抓取网页内容。
  2. 下载网页:通过 HTTP 请求下载网页内容。
  3. 解析网页:解析下载的网页内容,提取所需的信息。
  4. 提取链接:从已解析的网页中提取链接,作为下一步抓取的目标。
  5. 去重:为避免重复抓取相同的网页,需要对提取出的链接进行去重处理。
  6. 递归抓取:将提取出的链接作为新的 URL,重复第 2-5 步,直到满足某种停止条件。

7.3.2 常用库

Python 提供了许多用于网络爬虫的库,包括:

  1. Requests:用于发送 HTTP 请求,获取网页内容。
  2. Beautiful Soup:用于解析 HTML 和 XML 文档,提取信息。
  3. lxml:一个高性能的 HTML 和 XML 解析库。
  4. Scrapy:一个强大的爬虫框架,可以用来构建复杂的爬虫项目。

7.3.3 爬虫示例

以下是一个简单的爬虫示例,用于抓取 quotes.toscrape.com 网站上的名言内容。在这个示例中,我们将使用 Requests 和 Beautiful Soup 库。

首先,确保已安装 Requests 和 Beautiful Soup:

pip install requests beautifulsoup4

编写爬虫代码:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 获取网页内容
url = 'http://quotes.toscrape.com/'
response = requests.get(url)

# 检查 HTTP 状态码
if response.status_code == 200:
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 提取名言内容
    quotes = soup.find_all('div', class_='quote')

    # 打印名言
    for quote in quotes:
        text = quote.find('span', class_='text').text
        author = quote.find('span', class_='author').text
        print(f'{text} — {author}')
else:
    print(f'Failed to download page: {response.status_code}')

运行这段代码,你将看到 quotes.toscrape.com 网站上的名言及其作者。

7.3.4 小结

在这个章节中,我们学习了爬虫的基本概念、常用库以及如何编写一个简单的爬虫。通过这个示例,你应该对 Python 爬虫有了基本的了解。当然,这只是爬虫的入门知识,实际应用中可能会遇到各种复杂情况,例如登录验证、动态加载、反爬策略等。建议你在掌握基础知识后,继续深入学习更高级的爬虫技术。

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