第3章 我的第一个爬虫程序
paython爬虫课程设计
paython爬虫课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解网络爬虫的基本概念，掌握Python爬虫的基础知识；2. 学习并掌握常用的Python爬虫库，如requests、BeautifulSoup等；3. 了解HTML的基本结构和常用标签，能够分析网页结构提取所需数据；4. 学习数据存储与处理方法，掌握CSV、JSON等数据格式操作。
技能目标：1. 能够运用Python编写简单的爬虫程序，完成数据抓取任务；2. 学会使用爬虫库解析网页，提取目标数据；3. 能够处理常见的数据存储与处理问题，如数据清洗、去重等；4. 能够针对特定需求，设计并实现相应的爬虫策略。
情感态度价值观目标：1. 培养学生的信息素养，提高对网络资源的有效利用能力；2. 增强学生的实际操作能力，培养解决问题的信心和兴趣；3. 培养学生的团队协作精神，学会分享和交流；4. 培养学生遵守网络道德规范，尊重数据版权，合理使用爬虫技术。
课程性质：本课程为Python爬虫的入门课程，旨在让学生掌握爬虫的基本原理和方法，培养实际操作能力。
学生特点：学生具备一定的Python编程基础，对网络爬虫感兴趣，但缺乏实际操作经验。
教学要求：结合课程性质和学生特点，本课程注重理论与实践相结合，以实例为主线，引导学生动手实践，提高解决问题的能力。
在教学过程中，注重分层教学，满足不同层次学生的学习需求。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续深入学习打下坚实基础。
二、教学内容1. 爬虫基本概念与原理：介绍爬虫的定义、作用及分类，分析爬虫的工作流程和基本原理。
- 教材章节：第1章 爬虫基础2. Python爬虫库：学习requests库发送网络请求，BeautifulSoup库解析HTML，lxml库的XPath语法。
- 教材章节：第2章 爬虫库的使用3. 网页结构分析：讲解HTML的基本结构，学习使用开发者工具分析网页，提取目标数据。
- 教材章节：第3章 网页结构分析4. 数据存储与处理：学习CSV、JSON等数据格式的操作，掌握数据清洗、去重等处理方法。
简述网络爬虫工作流程
简述网络爬虫工作流程
一。
网络爬虫这玩意儿，简单来说就是在网上自动抓取信息的小能手。
1.1 首先得有个目标，就像你出门得知道去哪儿一样。
咱得明确要爬取啥样的信息，是新闻、图片还是数据。
比如说，咱要收集美食评价，那这就是咱的目标。
1.2 然后准备好工具，就跟战士上战场得有好武器似的。
这工具就是写好的程序代码，能让爬虫知道咋干活。
二。
2.1 接下来，爬虫就出发啦！它顺着网页的链接，一个接一个地访问。
就像串门儿，这家串完串那家。
2.2 碰到有用的信息，它就赶紧抓回来，存起来。
这就好比在果园里摘果子，挑又大又好的摘。
2.3 这中间也得小心，有的网站可不欢迎爬虫，设了各种障碍，这时候就得想办法巧妙应对，不能硬闯。
三。
3.1 等爬得差不多了，还得整理整理。
把那些乱七八糟的信息梳理清楚，该分类的分类，该筛选的筛选。
3.2 咱就能用上这些辛苦爬来的信息啦，做分析、搞研究，或者提供给需要的人。
网络爬虫的工作就像是一场探险，有目标、有方法、有挑战，最后还能有收获。
只要用得好，那可是能帮咱解决不少问题，发现不少有用的东西！。
python 爬虫常规代码
python 爬虫常规代码Python爬虫常规代码是指用Python编写的用于网页数据抓取和提取的代码。
爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类在网页浏览器中的行为，从而获取所需的信息。
在这篇文章中，我们将一步一步地回答关于Python 爬虫常规代码的问题，帮助读者了解如何编写自己的爬虫程序。
第一步：安装Python和必要的库首先，我们需要安装Python和一些必要的库来编写爬虫代码。
Python 是一种流行的编程语言，可以用于开发各种应用程序，包括爬虫。
对于Python的版本，我们建议使用Python 3.x。
然后，我们需要安装一些常用的爬虫库，例如requests和beautifulsoup4。
可以使用pip命令来安装它们：pip install requestspip install beautifulsoup4第二步：发送HTTP请求在编写爬虫代码之前，我们首先需要发送HTTP请求以获取网页的内容。
这可以使用requests库来实现。
以下是一个简单的例子：pythonimport requestsurl = "response = requests.get(url)if response.status_code == 200:content = response.textprint(content)在这个例子中，我们首先指定了要访问的URL，然后使用requests库的get方法发送一个GET请求。
如果响应的状态码是200，表示请求成功，我们就可以从response对象中获取网页内容，并打印出来。
第三步：解析网页内容获取网页的原始内容后，我们通常需要解析网页，提取所需的信息。
这可以使用beautifulsoup4库来实现。
下面是一个示例：pythonfrom bs4 import BeautifulSoup# 假设content是之前获取的网页内容soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")# 使用soup对象进行解析在这个例子中，我们首先导入了BeautifulSoup类并创建了一个soup对象，该对象将用于解析网页内容。
爬虫作业感悟心得体会(3篇)
第1篇随着互联网的飞速发展，信息已经成为现代社会不可或缺的一部分。
而在这浩瀚的信息海洋中，如何高效地获取和利用数据成为了许多领域的研究热点。
作为计算机科学中的一员，我有幸参与了一次爬虫作业，通过实践体验到了爬虫技术的魅力和挑战。
以下是我对这次爬虫作业的感悟和心得体会。
一、认识爬虫技术在开始爬虫作业之前，我对爬虫技术只有一知半解。
通过这次作业，我对爬虫有了更深入的认识。
爬虫，即网络爬虫，是一种自动抓取互联网信息的程序。
它模拟人类的网络行为，按照一定的规则遍历网页，从中提取所需数据。
爬虫技术广泛应用于搜索引擎、数据挖掘、舆情分析等领域。
二、作业过程1. 确定目标网站在开始爬虫作业之前，我们需要确定目标网站。
这次作业的目标网站是一个知名的新闻网站，旨在获取其最新新闻数据。
2. 分析网站结构为了更好地抓取数据，我们需要分析目标网站的结构。
通过观察网页源代码和浏览器开发者工具，我们了解了网站的URL规则、页面布局和数据存储方式。
3. 编写爬虫程序根据网站结构，我们选择了Python语言编写爬虫程序。
程序主要包括以下几个部分：（1）URL管理器：负责生成待爬取的URL列表，并按顺序分配给爬取器。
（2）爬取器：负责从目标网站获取网页内容，并提取所需数据。
（3）数据存储：将提取的数据存储到数据库或文件中。
4. 避免反爬虫策略在实际爬取过程中，我们发现目标网站采取了一些反爬虫策略，如IP封禁、验证码等。
为了顺利抓取数据，我们采取了以下措施：（1）使用代理IP：通过更换IP地址，降低被封禁的风险。
（2）设置合理的请求频率：避免短时间内大量请求导致IP被封禁。
（3）模拟浏览器行为：使用requests库模拟浏览器头部信息，提高爬取成功率。
三、感悟与心得1. 技术提升通过这次爬虫作业，我熟练掌握了Python语言和爬虫技术。
在编写程序过程中，我学会了如何分析网站结构、提取数据、存储数据等。
此外，我还学会了使用代理IP、设置请求频率等技巧，提高了爬取成功率。
爬虫的四个步骤
爬虫的四个步骤爬虫技术是指利用程序自动化地浏览很多网页，并抓取它们的信息的过程。
爬虫技术在信息爬取、搜索引擎、商业竞争等领域应用广泛。
想要实现一个高效的爬虫程序，需要遵循一定的规范和流程，本文将介绍爬虫的四个步骤，它们是页面抓取、数据提取、数据存储和数据呈现。
第一步：页面抓取页面抓取是爬虫技术的第一步。
抓取的目标是将网站上的所有内容下载到本地，这些内容包括网页、图片、音频和视频等。
页面抓取是爬虫程序中最基本的过程之一，爬虫程序第一次访问目标网站时，会向目标服务器发送请求。
在拿到响应内容后，需要从中解析出有意义的信息，包括HTML源码、页面中的图片、JS文件、CSS文件等。
获取到这些信息后，需要判断响应状态码是否正常，是否符合预期，如果出现错误需要做出相应的处理。
在实现页面抓取过程中，可以使用多种语言和框架。
常用的语言有Python、Java、Node.js，常用的框架有Requests、Scrapy、Puppeteer等。
无论使用什么语言和框架，都需要注意以下几个问题：1. 多线程和协程在进行页面抓取时，需要考虑到性能和效率，如果使用单线程，无法充分利用网络资源，导致程序运行效率低下。
因此，需要采用多线程或协程的方式来处理比较复杂的任务。
多线程可以利用CPU资源，充分发挥计算机的性能。
协程可以利用异步非阻塞技术，充分利用网络资源。
2. 反爬机制在进行页面抓取时，需要考虑到反爬机制。
目标网站可能会采取一些反爬措施，如IP封禁、验证码验证等。
为了克服这些问题，需要采用相应的技术和策略，如IP代理、验证码识别等。
3. 容错处理在进行页面抓取时，需要考虑到容错处理。
爬虫程序可能会因为网络连接问题或者目标网站的异常情况导致程序运行出现异常。
因此，需要实现一些错误处理机制，如重试机制、异常捕获处理机制等。
第二步：数据提取数据提取是爬虫过程中比较重要的一步。
在页面抓取完成之后，需要将页面中有意义的信息提取出来。
网络爬虫软件操作指南
网络爬虫软件操作指南第一章：网络爬虫的基础概念及工作原理网络爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于自动抓取互联网上的信息。
它可以模拟浏览器的行为，访问网页并提取所需的数据。
网络爬虫的工作原理是通过发送HTTP请求获取网页源代码，然后解析源代码，从中提取所需的信息。
第二章：选择适合的网络爬虫软件目前市面上存在众多的网络爬虫软件可供选择。
根据不同的需求和技术能力，可以选择合适的软件进行使用。
常见的网络爬虫软件有：Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等。
选择合适的网络爬虫软件需要考虑其功能、易用性和性能等方面的因素。
第三章：安装和配置网络爬虫软件在使用网络爬虫软件前，需要先进行安装和配置。
首先，下载网络爬虫软件的安装包，并根据软件的安装说明进行安装。
安装完成后，需要进行环境配置，包括设置代理、配置数据库等。
正确的配置可以提高网络爬虫的效率和稳定性。
第四章：编写网络爬虫代码网络爬虫代码可以根据需求自行编写，也可以使用已有的代码作为基础进行修改。
编写网络爬虫代码的时候，需要注意以下几点：选择合适的编程语言、了解目标网站的结构、设置合理的抓取间隔和并发数、处理异常情况等。
良好的编码习惯和规范可以提高代码的可读性和可维护性。
第五章：爬取网页数据爬取网页数据是网络爬虫的核心任务。
在开始爬取之前，需要明确要爬取的数据类型和所在的位置。
可以通过观察网页的源代码和利用浏览器开发者工具等方法找到待抓取的数据。
在爬取过程中，需要注意反爬措施，并采取相应的策略，如设置请求头、使用代理IP等。
第六章：数据处理和存储爬取到的数据需要进行进一步的处理和存储。
处理数据的方式包括数据清洗、数据去重、数据转换等。
可以使用Python提供的数据处理库，如Pandas、NumPy等进行数据的处理。
存储数据的方式有多种选择，如保存为文本文件、存储到数据库中、存储到云平台等。
第七章：定时任务和持续监控定时任务和持续监控是网络爬虫的重要组成部分。
简述爬虫的基本流程
简述爬虫的基本流程爬虫是一种自动获取互联网上信息的技术，它可以模拟人类在网页上的操作，自动提取网页中的数据。
爬虫的基本流程包括以下几个步骤：1. 确定目标：首先，我们需要确定要爬取的目标网站或网页。
可以是一个特定的网站，也可以是多个网站中的一部分。
确定目标后，我们需要分析目标网站的结构和内容。
2. 发送请求：通过网络请求，我们可以向目标网站发送请求，获取网页的内容。
这一步通常使用HTTP协议来实现。
我们可以使用Python的requests库来发送请求，并获取服务器返回的响应。
3. 解析网页：接下来，我们需要解析网页的内容，提取出我们需要的数据。
通常，网页使用HTML来组织和展示内容，我们可以使用Python的BeautifulSoup库来解析HTML，并提取出我们感兴趣的数据。
4. 数据处理：在获取到数据后，我们可能需要对数据进行一些处理，如去除无用的标签、清洗数据等。
这一步可以使用Python的字符串处理函数和正则表达式来完成。
5. 存储数据：最后，我们需要将提取到的数据进行存储，以便后续使用。
可以将数据保存到本地文件中，也可以将数据存储到数据库中。
这一步可以使用Python的文件操作和数据库操作来完成。
在实际应用中，爬虫还需要考虑一些额外的问题，如反爬虫机制、并发请求、数据量过大等。
为了避免被网站封禁，我们可以设置合理的请求头，模拟人类的行为。
为了提高爬取效率，我们可以使用多线程或异步请求来并发发送请求。
对于数据量过大的情况，我们可以使用分布式爬虫来进行处理。
总结起来，爬虫的基本流程包括确定目标、发送请求、解析网页、数据处理和存储数据。
通过这些步骤，我们可以自动获取互联网上的信息，并进行进一步的分析和应用。
爬虫技术在信息获取、数据分析和商业应用等领域都有广泛的应用。
初次尝试python爬虫，爬取小说网站的小说。
初次尝试python爬⾍，爬取⼩说⽹站的⼩说。
本次是⼩阿鹏，第⼀次通过python爬⾍去爬⼀个⼩说⽹站的⼩说。
下⾯直接上菜。
1.⾸先我需要导⼊相应的包，这⾥我采⽤了第三⽅模块的架包，requests。
requests是python实现的简单易⽤的HTTP 库，使⽤起来⽐urllib简洁很多，因为是第三⽅库，所以使⽤前需要cmd安装。
cmd安装⽅式，打开cmd，输⼊以下命令： pip install requests 3.我们现在有了⼩说的链接，这时候就要模拟浏览器发送http的请求： response=requests.get(url)response.encoding='gbk' 4.我们可以尝试获取⽬标⼩说的⽹页源码 html=response.text 我们把它打印出来看下： 有html基础的朋友应该对这些很熟悉。
通过打印我们可以看见⼩说的名字，作者，以及⼩说章节的url。
这时候我们就先通过HTML⽹页源码获取⼩说的名字：title=re.findall(r'<meta property="og:novel:book_name" content="(.*?)"/>',html)[0] 从上⾯的代码我们可以看见是通过正则表达式去匹配的，对正则表达式有疑问的同学可以⾃⾏百度下。
当然不同⽹站的具体⼩说名字可能会放在不同的标签⾥，需要我们打开⽹页源码去看看下。
5.这时候我们也就新建⼀个⽂本⽂件来保存⼩说内容。
fb=open('%s.txt'% title,'w',encoding='utf-8') 这时候我们需要获取⼩说的章节⽬录对应的url，我们还是来观察下⽹页的源码。
我们通过⽕狐浏览器的f12看下⽹页可发现： ⼩说的章节⽬标都在标签<div id='list'>⾥我们通过下⾯的代码获取对应的章节名和url。
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3.1 Python第三方库 3.2 爬虫三大库 3.3 综合示例（一）——爬取北京地 区短租房信息 3.4 综合示例（二）——爬取酷狗 top500
3.1 PYTHON第三方库
3.1.1 3.1.2 3.1.3
Python第三方库的概念 Python第三方库的安装方法 Python第三方库的使用方法
25 26 27 28 29
wb_data = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(wb_data.text,'lxml') tittles = soup.select('div.pho_info > h4') addresses = soup.select('span.pr5') prices = soup.select('#pricePart > div.day_l > span')
2.在pip中安装 在安装Python后，pip也会同时进行安装，我们可以在 命令行cmd中输入： pip --version 如果出现下面提示，则表示pip成功安装： pip 9.0.1 from D:\anaconda\lib\site-packages (python 3.6) 在pip成功安装之后，在命令行cmd中输入以下代码即 可下载第三方库： pip3 install packagename #packagename为安装库的名称，在这里输入pip3 install beautifulsoup4即可下载beautifulsoup4库了。 注意：如果为Python2，pip3改为pip 安装完后有提示： Successfully installed packagename
3.1.3 PYTHON第三方库的使用 方法
当成功安装Python第三方库后，就可通过下面方法 导入并使用第三方库了： import xxxx #xxxx为导入的库名，例如import requests 注意：导入BeautifulSoup库的写法为：from bs4 import BeautifulSoup。
3.4 综合示例（二）——爬取酷 狗TOP500
3.4.1 3.4.2
爬虫思路分析 爬虫代码及分析
3.4.1 爬虫思路分析
3.2 爬虫三大库
3.2.1 3.2.2 3.2.3
Requests库 BeautifulSoup库 Lxml库
3.2.1 REQUESTS库
Requests库官方文档指出：让HTTP服务人类。细心的读者就会发现， Requests库的作用就是请求网站获取网页数据的。让我们从简单的实 例开始，讲解Requests库的使用方法。 import requests res = requests.get('/')#网站为小猪短租 网北京地区网址 print(res) #pycharm中返回结果为<Response [200]>，说明请求网址成功，若为 404,400则请求网址失败。 print(res.text) #pycharm部分结果如图
3.2.3 LXML库
Lxml库是基于libxm12这一个XML解析库的Python 封装。该模块使用C语言编写，解析速度比 BeautifulSoup更快，具体的使用方法在之后的章节 中讲解。
3.3 综合示例（一）——爬取 北京地区短租房信息
3.3.1 3.3.2
爬虫思路分析 爬虫代码及分析
3.3.1 爬虫思路分析
3.下载whl文件 有时候前二者方法安装会出现问题，可能是由于网络原因，也可能 是包的依赖关系而引起的的，这时候就需要手动安装，这种方法最稳妥。 （1）进入/~gohlke/pythonlibs/，搜索lxml库， 点击下载到本地，如图所示。
（2）到命令行输入： pip3 install wheel （3）等待执行完成，成功后在命令行输入： cd D:\python\ku #后面为下载whl文件的路径 （4）最后，在命令行输入： pip3 install lxml-3.7.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl # lxml-3.7.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl是你下载的文件的完整路径名 这样就可以下载库到本地了，通过whl文件，可以自动安装依赖的包。
在PyCharm中安装 （1）打开PyCharm，在菜单栏中选择：File > Defalut Settings。 （2）单击左侧Project Interpreter选项，在窗口右方选择Python环境。 （3）单击“+”号按钮添加第三方库。 （4）输入第三方库名称，选中需下载的库。 （5）勾选Install to users site复选框，然后单击Install Package按 钮。操作过程如图。
3.3.2 爬虫代码及分析
代码如下： 01 from bs4 import BeautifulSoup 02 import requests 03 import time #导入相应的库文件 04 05 headers = { 06 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like 07 Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36' 08 } #加入请求头 09 10 def judgment_sex(class_name): #定义判 断用户性别的函数 11 if class_name == ['member_ico1']: 12 return '女'
42 打印
print(data)
#获取信息并通过字典的信息
43
44 if __name__ == '__main__': #为程序的主入口 45 urls = ['/search-duanzufang-p{}0/'.format(number) for number in 46 range(1,14)] #构造多页url 47 48 49
13 else: 14 return '男' 15 16 def get_links(url): #定义获取详细 页url的函数 17 wb_data = requests.get(url,headers=headers) 18 soup = BeautifulSoup(wb_data.text,'lxml') 19 links = soup.select('#page_list > ul > li > a') #links为url列表 20 for link in links: 21 href = link.get("href") 22 get_info(href) #循环出的url， 依次调用get_info函数 23 24 def get_info(url): #定义获取网页 信息的函数
for single_url in urls: get_links(single_url) time.sleep(2) #循环调用get_links函数 #睡眠2秒
运行的部分结果如图所示。
代码分析： （1）1~3行 导入程序需要的库，Requests库用于请求网页获取网页数据。BeautifulSoup用于解析网 页数据。time库的sleep()方法可以让程序暂停。 （2）5~8行 通过Chrome浏览器的开发者工具，复制User-Agent，用于伪装为浏览器，便于爬虫的稳定 性。 （3）16~22行 定义了get_links()函数，用于获取进入详细页的链接。 （4）24~42行 定义get_info()函数，用于获取网页信息并输出信息。 （5）10~14行 定义judgment_sex()函数，用于判断房东的性别。 10 11 12 13 14 （6）44~49行 为程序的主入口。 def judgment_sex(class_name): if class_name == ['member_ico1']: return '女' else: return '男'
（1）爬取小猪短租北京地区短租房13页的信息，通过手动浏 览，以下为前四页的网址： / /search-duanzufang-p2-0/ /search-duanzufang-p3-0/ /search-duanzufang-p4-0/ 只需更改p后面的数字即可，以此来构造出13页的网址。 （2）本次爬虫在详细页中进行，故先需爬取进入详细页的网 址链接，进而爬取数据。 （3）需要爬取的信息有： 标题、地址、价格、房东名称、 房东性别已经房东头像的链接， 如图所示。
3.2.2 BEAUTIFULSOUP库
BeautifulSoup库是一个非常流行的Python模块。通过 BeautifulSoup库可以轻松的解析Requests库请求的网页， 并把网页源代码解析为Soup文档，以便过滤提取数据。 import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36' } res = requests.get('/',headers=head ers) soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser') #对返回的结果进行解析 print(soup.prettify())