十分钟带你搞懂Python爬虫

Python爬虫入门实战:网易云音乐评论接口加密参数与反爬应对解析 从网络爬虫的基本概念出发,探讨如何通过Python技术栈应对现代网站常见的接口加密与反爬机制。以真实平台为例,分析HTTP请求中的Headers、Cookie、加密参数等关键要素,并深入拆解AES与RSA混合加密算法的原理与实现。在此基础上,介绍评论数据的分页游标处理、JSON解析与存储方案,同时讨论User-Agent伪装、请求频率控制等风控规避策略。这种实战项目能够帮助初学者理解接口逆向的核心流程,提升从静态网页爬取到动态接口数据采集的工程能力。当遇到带登录态、带签名参数的平台时,本文的weapi签名分 阅读详情

Python爬虫的用处就不需要我多说了吧,今天就来带大家十分钟快速学会Python是如何爬取网页信息的,当然大家在爬取目标网页内容之前一定要遵守该网页的爬虫规则,以免带来不必要的麻烦,因而本次的示例所爬取的网页也是自己的本地网站,但是效果都应该是差不多的,下面我们开始。

1 总体步骤

(1)确定想要进行爬虫的站点,确认合法性(网站的根目录域名后加上/robots.txt可查看)

(2)获取该站点网页的HTML内容

(3)解析站点HTML内容

(4)对解析后的HTML内容进行有规律的清洗和处理

(5)验证爬虫结果

2 具体步骤示例

目标网站:http://localhost:8080

首先我们需要查询下目标网站的robots.txt文件(http://localhost:8080/robots.txt) 在这里插入图片描述 这两行的意思是对任何类型的爬虫(机器人)有效,允许爬取/目录下的内容,一般robots.txt都是由零个或多个User-agent、Allow、Disallow构成的,具体的规则大家可以利用搜索引擎进行补充学习(例如:(baike.baidu.com/item/robots…%25EF%25BC%2589 “https://baike.baidu.com/item/robots%E5%8D%8F%E8%AE%AE/2483797?fromtitle=robots.txt&fromid=9518761&fr=aladdin)%EF%BC%89”)

接下来我们访问目标网站http://localhost:8080,查看其HTML代码 在这里插入图片描述 具体的HTML代码:

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Hello</title>
</head>
<body>
<h1>My WebSite</h1>
<table>
  <tbody>
    <tr>
        <td>A</td>
        <td>B</td>
        <td>C</td>
        <td>D</td>
    </tr>
    <tr>
        <td>E</td>
        <td>F</td>
        <td>G</td>
        <td>H</td>
    </tr>
	</tbody>
  </table>
<ul>
    <li><img src="./images/1.png"></li>
    <li><img src="./images/2.png"></li>
    <li><img src="./images/3.png"></li>
    <li><img src="./images/4.png"></li>
    <li><img src="./images/5.png"></li>
    <li><img src="./images/6.png"></li>
</ul>
</body>
</html>

我们的爬虫目标:

  • 下载该网页的全部图片
  • 获取table下tb的全部内容

Python代码:

from lxml import etree
import requests as requests

# 爬取的目标网站的URL
url = 'http://localhost:8080'

# 获取目标网站的HTML代码
read = requests.get(url)
context = read.text

# 将目标网站HTML代码做转化
resp = etree.HTML(context)
tree = resp.xpath('/html/body/ul/li[*]/img/@src')
tree1 = resp.xpath('/html/body/table/tbody/tr[*]/td/text()')

# 做具体的操作
# 任务1 
for item in tree:
    img_name = str(item).split("/")[2]
    img_url = url + "/images/" + img_name
    save_url = "C:/Desktop/img/" + img_name
    # 保存图片到本地
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'
    }
    r = requests.get(img_url, headers=headers)
    f = open(save_url, 'wb')
    f.write(r.content)
    print(img_name + "  已下载...")
    f.close()
print("---任务1完成---")
# 任务2
for item in tree1:
    print(item)

print("---任务2完成---")

爬取结果:文件成功保存到本地,控制台输出如下 在这里插入图片描述 答疑:

Q1:爬虫相关插件的依赖如何下载?

A1:本次爬虫示例主要使用了两个插件分别为requests和lxml,下载方式:

  • pip install requests
  • pip install lxml

Q2:resp.xpath括号里面的内容如何确定?

A2:XPath的获取方式(Chrome浏览器) 在这里插入图片描述 Q3:headers有什么作用?如何确定?

A3:headers是解决requests请求反爬的方法之一,相当于我们进去这个网页的服务器本身,假装自己本身在爬取数据。获取方式: 在这里插入图片描述

3 总结

好了,全文到这里就接近尾声了,不知道大家是否可以在十分钟内学会,当然前提是懂一些Python的语法哈。再次提醒大家一个很重要的前提就是一定要在合法合规的前提下爬取目标网站,保护个人隐私,这也是互联网行业每一名工程师的职业准则。

其次,本篇文章为了简单的演示导致了功能也比较的简单,真正的爬虫可能要比这复杂的多,学习的方式和路径也有很多种,这就需要大家自己择优而取咯~

over

---------------------------END---------------------------

题外话

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在这里插入图片描述

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⚠️:本文内容仅用于。请遵守目标站点的服务条款与相关法律法规,不得对目标服务造成负担,不得采集、传播个人隐私数据。技术是中性的,边界在你手里。爬虫的入门技术(requests 发请求 + BeautifulSoup 解析)三分钟就能学会。真正区分"会用爬虫"和"会做爬虫的人"的,是这篇我们跑通"请求→解析→存储"的最小闭环,然后重点把"合规与礼貌"这根弦给你绷上。

源码获取 | 运行部署 | 定制二开修改,如果回复不及时请耐心等待,请见谅。 411
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Python_P叔
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