助你掌握Python爬虫技能，避免掉进陷阱

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已于 2023-04-10 16:56:04 修改

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文章标签： python 爬虫开发语言数据分析数据挖掘

于 2023-04-07 15:10:20 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python966/article/details/130012829

本文介绍了Python爬虫的基础知识，包括常用的工具如Requests、BeautifulSoup和Scrapy，爬取流程从分析数据、下载网页、解析内容到提取和储存数据，并分享了防止被禁、处理JavaScript等经验技巧，以及应对常见陷阱的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python爬虫，顾名思义，这是一种使用Python语言编写的爬取网站信息的程序。Python具有简单易学，强大灵活，生态庞大等特点，在数据分析领域中广受欢迎。爬虫技能也是数据分析中不可或缺的一环。笔者将从使用的工具、爬取流程、经验技巧以及常见的陷阱和解决方案等方面，全面讲述Python爬虫的基础知识。希望本文能帮助读者掌握Python爬虫技能，避免掉进一些陷阱。

一、使用的工具

1.1 Python

首先，我们需要了解最重要的工具之一——Python。Python本身就是一种高级语言，可以自然地表示很多任务。从爬虫的角度来看，Python特别强大，因为它有非常好的第三方库（如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等），可以非常容易地模拟网站的行为，获取数据并进行处理。

1.2 Requests

Requests是Python标准库之外最流行的HTTP客户端库。它可以方便地获取网页内容，还能处理HTTP头、Cookie、SSL认证等。可以使用以下命令安装：

pip install requests

1.3 BeautifulSoup

BeautifulSoup是一个解析HTML和XML文档的Python库。它通过把复杂的HTML和XML文档转换为一个复杂的树形结构，使得可以更轻松地获取所需的信息。可以使用以下命令安装：

pip install beautifulsoup4

1.4 Scrapy

Scrapy是一个用于爬取网站并从中提取结构化数据的应用程序框架。它主要用于数据抓取、网站抓取和信息提取等。Scrapy提供了一套灵活的机制，支持你以清晰的、有序的方式对复杂的Web应用程序进行解析。可以使用以下命令安装：

pip install scrapy

以上就是常用的Python爬虫工具，我们可以根据实际需求来选用不同的工具。

二、爬取流程

在了解了使用的工具之后，接下来我们来看一下Python爬虫的基本流程。

2.1 分析数据

在编写代码之前，我们需要了解需要爬取的数据应该放在哪里。在网站的源代码中，我们可以找到数据的位置。

以Python官网的源代码为例，我们可以看到，该网页的主要信息是在<body>标签内。可以在浏览器中打开网站源代码，通过检查元素等方式找到需要的信息的位置。

2.2 下载网页

在确定了需要爬取的数据位置之后，我们需要通过Python获取数据。Requests库提供了一个非常方便的get()方法，可以轻松地获取网页内容。

import requestsurl = 'https://www.python.org'response = requests.get(url)page_content = response.content

使用get()方法获取url对应的网页内容，并将内容保存到page_content变量中。

2.3 解析内容

获取到了网页的HTML代码后，我们需要使用BeautifulSoup库来解析网页内容。

from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser')

使用BeautifulSoup将网页内容解析为HTML格式。

2.4 提取数据

现在，我们已经成功地将网页内容保存到了soup变量中，我们可以调用BeautifulSoup提供的方法，以提取页面中的信息。

title = soup.title.stringprint(title)

这将会输出网页标题。

for link in soup.find_all('a'):    print(link.get('href'))

这将会输出网页中所有链接的URL地址。

2.5 储存数据

最后一步是将数据保存下来，我们可以将数据保存到在不同格式的文件中，例如CSV、JSON或者数据库中。

使用csv库保存到CSV文件。

import csvwith open('python.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file:    writer = csv.writer(file)    writer.writerow(['Name', 'Website', 'Description'])    writer.writerow(['Python', 'https://www.python.org', 'Python is a programming language.'])

使用json库保存到JSON文件。

import jsondata = {    'name': 'Python',    'url': 'https://www.python.org',    'description': 'Python is a programming language.'}with open('python.json', mode='w', encoding='utf-8') as file:    json.dump(data, file)

三、经验技巧

Python爬虫在获取数据时需要一些技巧，下面将介绍一些经验技巧。

3.1 防止被禁

很多网站都设置了反爬虫机制，遇到这种情况，我们就需要通过模拟浏览器行为或者采用代理IP来规避爬虫限制。

3.1.1 模拟浏览器

Requests库默认的User-Agent是Requests，为了更好的模拟浏览器行为，我们需要设置User-Agent字段。

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)

3.1.2 代理IP

使用代理IP可以轻松地绕过反爬虫限制，但需要注意代理IP的可用性和稳定性。

proxy = {  'http': 'http://123.123.123.123:2333',  'https': 'https://123.123.123.123:2333'}response = requests.get(url, proxies=proxy)

3.2 避免重复提交

爬虫在获取数据时需要避免重复提交，因为这样会影响数据的准确性。

可以使用哈希表的方式来记录URL是否已经被爬取。

url_list = ["https://www.python.org", "https://www.baidu.com", "https://www.bing.com", "https://www.python.org"]visited = {}for url in url_list:    if url not in visited:        visited[url] = True        # 爬取逻辑

3.3 处理JavaScript

JavaScript渲染的网站经常会让爬取工作变得更加复杂，这需要一些额外的处理。

我们可以使用Selenium库来处理JavaScript，Selenium可以控制浏览器，让其渲染JavaScript后的HTML并获取页面信息。

from selenium import webdriverdriver = webdriver.Firefox()driver.get(url)driver.titledriver.quit()

3.4 处理Ajax

Ajax技术是一种异步的Web应用程序设计方法，通过JavaScript代码实现与服务器之间的数据交换。Ajax的出现让网页直接更新数据成为了可能，而对于爬虫往往会出现无法获取数据的问题。

可以使用Selenium库或者PyV8库来处理JavaScript代码和渲染页面。

使用PyV8库解析JavaScript：

from PyV8 import JSContextcontext = JSContext()context.enter()context.eval("""        function add(a, b) {            return a + b;        }      """)result = context.eval("add(1, 2)")print(result)context.leave()

3.5 处理错误

在爬虫的过程中，如404错误等错误是不可避免的，我们需要对这些错误进行处理。

try:    response = requests.get(url)        if response.status_code == 200:            # 爬取逻辑    else:            print("请求错误，错误代码：", response.status_code)except requests.exceptions.RequestException as e:          print("请求错误，错误原因：", e)