Python爬虫实战:从入门到精通

简介: Python是开发网络爬虫的首选语言,因其简洁语法和丰富库如requests, BeautifulSoup, Scrapy。爬虫涉及HTTP交互、HTML解析及法律道德问题。以下是爬取豆瓣电影Top250的步骤:确定目标,分析网站,安装必要库(requests, BeautifulSoup),编写代码抓取电影名称、评分和简介,处理异常并优化,如设置请求间隔、使用代理IP和遵循Robots协议。

网络爬虫,又称为网络蜘蛛或爬虫,是一种自动浏览网页的程序,用于从互联网上收集信息。Python由于其简洁的语法和强大的库支持,成为开发网络爬虫的首选语言。
环境准备
Python安装
必要的库:requests, BeautifulSoup, Scrapy
基础概念
HTTP请求与响应
HTML与CSS选择器
爬虫的法律与道德问题
爬虫开发步骤
确定目标网站和数据
分析网站结构
编写爬虫代码
存储数据
异常处理和优化
实战案例:爬取豆瓣电影Top250
目标分析
豆瓣电影Top250是一个展示当前热门电影的页面,我们的目标是爬取电影名称、评分和简介。
环境搭建

安装必要的库

pip install requests beautifulsoup4
编写爬虫代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_douban_top250():
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 定位电影列表
movies = soup.find_all('div', class_='item')

for movie in movies:
    title = movie.find('span', class_='title').get_text()
    rating = movie.find('span', class_='rating_num').get_text()
    review = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].get_text()

    print(title, rating, review)

if name == 'main':
fetch_douban_top250()
数据存储
将爬取的数据存储到文件或数据库
异常处理
处理网络请求异常
处理数据解析异常
爬虫优化
设置合理的请求间隔
使用代理IP
遵守Robots协议

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