Python网络爬虫实战

Python网络爬虫实战：从初学者到高级应用

1. 介绍

• 简要介绍网络爬虫的概念和作用。
• 引入Python作为网络爬虫的首选语言。

2. 环境设置

• 安装Python解释器和相关依赖库（如requests、beautifulsoup、selenium等）。
• 配置开发环境（如使用PyCharm等）。

3. 网络请求

• 使用requests库发送HTTP请求，获取网页内容。
• 处理不同类型的请求（GET、POST等）。
• 处理请求头和cookies。

4. 解析网页内容

• 使用beautifulsoup库解析HTML文档。
• 提取所需的数据，如链接、文本等。
• 使用CSS选择器或XPath定位元素。

5. 数据存储

• 将提取的数据存储到本地文件或数据库。
• 使用适当的数据结构（如字典、列表等）组织数据。

6. 高级应用：动态网页爬取

• 使用selenium库模拟浏览器行为。
• 处理JavaScript渲染的网页。
• 提取动态生成的数据。

7. 防止反爬机制

• 设置合适的请求头，模拟浏览器行为。
• 处理验证码和登录验证。
• 使用IP代理和User-Agent轮换等技术。

8. 实战示例：爬取电商网站商品信息

• 选择目标网站和页面。
• 发送请求并解析网页内容。
• 提取商品信息并存储到数据库。

9. 示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP请求
response = requests.get('https://example.com')
html = response.text

# 解析HTML文档
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 提取网页标题
title = soup.title.text
print('网页标题:', title)

# 提取所有链接
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link['href'])

# 提取特定元素
content = soup.find('div', class_='content')
print('内容:', content.text)

# 数据存储
data = {'title': title, 'content': content.text}

# 存储到文件
with open('data.txt', 'w') as file:
    file.write(str(data))
    
# 存储到数据库（示例使用sqlite）
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('data.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (title TEXT, content TEXT)")
cursor.execute("INSERT INTO data (title, content) VALUES (?, ?)", (title, content.text))
conn.commit()

# 使用selenium爬取动态网页
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com')

# 等待页面加载完成
driver.implicitly_wait(10)

# 提取动态生成的数据
dynamic_data = driver.find_element_by_class_name('dynamic-data').text
print('动态数据:', dynamic_data)

driver.quit()