python爬虫

本文介绍了一个简单的网页爬虫搭建过程,包括确定爬虫结构、模块化编写等步骤,并详细解释了UrlDownloader、UrlParser及DataStore三个核心模块的功能。

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经过一周的尝试,终于把一个能够一直爬取网页的爬虫写出来了。

 

写爬虫之前,要先确定爬虫的结构,在进行模块化的编写;

一个简单爬虫需要什么? 

需要把网页下载下来, 需要把网页中的数据解析出来, 需要把网页内部的链接加入到待爬取的队列中, 然后把数据储存下来!

确定了需要的东西,我们就可以开始编写爬虫了;

首先定义四个模块,DataStore

由于我将url和data全部在数据库中储存着, 这样就可以只需要三个模块完成就可以了,UrlDownloader,  UrlParser, DataStore。

 

好,现在开始编写爬虫。

开始编写主函数, 这是我的主函数SpiderMain;

 

这是我在pycharm里面编写的, 在外部运行的话,不需要


只需要


其中这三个.py文件与主函数在同一文件夹下

开始写三个模块的东西

1.UrlDownloader

其中herder和安装cookie是为了模拟浏览器访问, urllib.request.urlopen这个函数中, 加入的timeout参数是为了规定访问一个网页的最长时间如果还没访问到就直接跳出

 

2.UrlParser


解析器用的是正则表达式和lxml, 关于lxml的安装,这里不说

这个爬虫解析的是百度百科的词条,以及他的描述


爬取别的网页时,编写对应的正则,或者直接用解析器就可以了

3.DataStore


其中__init__()是初始化数据库的参数,  add_new_url是添加一个url, 是爬虫起始的url, add_new_urls

是添加多个url, 此时需要判断待添加的url是否已经爬过,或者说已经添加的待爬取的队列, 如果两者都没有, 加入待爬取的队列

Add_new_data就是把获得的内容存下来, gets_urls_numbers是获取待爬取的url有多少, 太多的话就不用往里面添加了, get_data_numbers是为了获取数据的数量, get_new_url 是从待爬取的url队列中拿出一个,爬取并将它加入到已爬取的队列中, close是关闭数据库

### Python爬虫的学习资源与使用方法 Python爬虫是一种高效的工具,用于自动化的网络信息采集。由于其丰富的库支持以及简洁易懂的语法特性,Python 成为了编写网络爬虫的最佳选择之一[^3]。 #### 学习Python爬虫的基础知识 学习Python爬虫不仅涉及理论知识的理解,还需要通过实际操作来加深印象。在移动设备上也可以轻松完成这些任务,因为手机端的Python环境配置较为简便,可以随时随地进行实践练习[^1]。 #### 推荐的Python爬虫教程列表 以下是几份高质量的Python爬虫教程推荐: - **基础篇** - 《一只小爬虫》[^2] - 《Python与简单网络爬虫的编写》[^2] - **进阶篇** - 《[Python]网络爬虫(五):urllib2的使用细节与抓站技巧》[^2] - 《[Python]网络爬虫(十):一个爬虫的诞生全过程(以山东大学绩点运算为例)》[^2] - **高级功能** - 《Python爬虫——抓取网页并解析HTML》[^2] - 《Python正则表达式指南》[^2] 除了上述具体的文章外,《Python爬虫新手指南及简单实战》也是一份非常适合初学者的内容,其中包含了详细的案例分析和代码演示[^3]。 #### 实践中的关键技术点 当开始构建自己的第一个爬虫项目时,需要注意以下几个方面: 1. 数据请求模块的选择,比如`requests`或内置的`urllib`。 2. HTML页面解析技术的应用,例如BeautifulSoup或者lxml库。 3. 对于复杂的数据提取需求,则可能需要用到正则表达式的辅助[^2]。 下面展示一段简单的爬虫脚本作为参考: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') titles = soup.find_all('h1') for title in titles: print(title.text.strip()) ``` 此段程序展示了如何访问目标网址,并从中提取所有的标题标签内容[^3]。 #### 工具扩展建议 如果计划进一步深入研究大数据量场景下的爬虫应用,那么像Pandas这样的数据分析框架将会非常有用。它可以方便地管理和转换所收集到的信息至结构化形式以便后续统计分析工作[^4]。 --- 相关问题
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