如何入门 Python 爬虫?

很多人一上来就要爬虫,其实没有弄明白要用爬虫做什么,最后学完了却用不上。

大多数人其实是不需要去学习爬虫的,因为工作所在的公司里有自己的数据库,里面就有数据来帮助你完成业务分析。

什么时候要用到爬虫呢?

当工作中没有你需要的数据,你必须要从上网搜集一些数据时,这时候就可以利用爬虫模拟浏览器打开网页,获取网页中我们想要的那部分数据,从而提高工作效率。

另外构建自动化表格也是可以用爬虫做到的,也就是通过爬虫搜集特定数据,然后自动保存到Excel中实现自动化表格的构建。

不管是构建爬虫,还上自动化表格,这其中爬虫所要做的包括4步流程(下图),模拟浏览器发起请求(获取代码)->获取响应内容(获取爬到的内容)->解析内容(从爬到的内容里面提取有用的数据)->保存数据(把爬到的数据保存到数据库或Excel文件)中。

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实现爬虫的工具有有两种,一种是傻瓜式的爬虫工具,这种工具通过可视化界面就可以操作,上手快。另一个种是通过Python编程来爬虫,这种需要一定的学习成本。

傻瓜式的爬虫工具

1.后羿

官网:http://houyicaiji.com

打开官网后点击下图“文档中心”有入门教程。

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2.集搜客

官网:http://gooseeker.com
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通过编程来爬虫涉及到的知识特别多,很多人因为学习爬虫知识点的步骤不对,导致从入门到放弃。下面是学习Python爬虫的整体步骤,从整体上先有个认知:

1.学习爬虫就好比做菜,首先要学会基本的Python语法知识,熟悉食谱,才能心中有数,做好烹饪。

2.相比于厨师的菜刀,Python爬虫常用到的几个重要内置库urllib, http等,则是我们我们爬虫无往不利的利器,它们可以帮我们下载网页。

3.厨师烹饪前对食材的熟悉是基本的要求,而对于爬虫来说,正则表达式re、BeautifulSoup(bs4)、Xpath(lxml)等网页解析工具的学习,也是基本要求,只有学会它们,我们才能知道特定网站的规则,成功爬取其中数据。

4.熟悉了食谱,了解了食材,有了菜刀,我们就可以开始一些简单的网站爬取,了解爬取数据过程。这时候你已经是入门爬虫了。

而如果你不仅仅满足于烹饪简单食材,想继续精进爬虫,那么你可以开始下面步骤的学习,它们是成为爬虫大神的必经之路:

5.了解爬虫的一些反爬机制,header,robot,时间间隔,代理ip,隐含字段等 。

6.学习一些特殊网站的爬取,解决登录、Cookie、动态网页等问题 。

7.了解爬虫与数据库的结合,如何将爬取数据进行储存 。

8.学习应用Python的多线程、多进程进行爬取,提高爬虫效率 。

9.学习爬虫的框架,Scrapy、PySpider等 。

10.学习分布式爬虫(数据量庞大的需求)

学习Python爬虫的渠道推荐有优快云,BiliBili,知乎。这些网站有很多免费优质的资源,可以帮助你快速入门爬虫学习。

Python 针对 Excel 有很多的第三方库可以用,比如 xlwings、xlsxwriter、xlrd、xlwt、pandas、xlsxwriter、win32com、xlutils 等等。

这些库可以很方便地实现对Excel文件的增删改写、格式修改等,当然并不推荐你全部都去尝试一下,这样时间成本太大了。使用 xlwings、 xlrd和 xlwt这两个就够了,基本能解决 Excel 自动化表格的所有问题。

xlwing 不光可以读写Excel ,还能进行格式调整、VBA 操作,非常强大且易于使用。

这是关于xlwing官方教程(https://www.xlwings.org)里面有着丰富的实例教学视频,不过里面是英文讲解。

需要提醒的是,爬虫作为获取数据的技术手段之一,由于部分数据存在敏感性,如果不能甄别哪些数据是可以爬取,哪些会触及法律,可能下一位上新闻的主角就是你。所以你要格外注意。

对于如何界定爬虫的合法性,可以从三个角度考虑,分别是采集途径、采集行为、使用目的。

1.通过什么途径爬取数据,这个是最需要重视的一点。总体来说,未公开、未经许可、且带有敏感信息的数据,不管是通过什么渠道获得,都是一种不合法的行为。

所以在采集这类比较敏感的数据时,最好先查询下相关法律法规,特别是用户个人信息、其他商业平台的信息 等这类信息,寻找一条合适的途径。

2.使用技术手段应该懂得克制,如果爬虫会导致其他公司服务器和业务造成干扰甚至破坏的行为,这种行为是不能有的。

3.数据使用目的同样是一大关键,就算你通过合法途径采集的数据,如果对数据没有正确的使用,同样会存在不合法的行为。常见的违规行为有:不遵循数据许可协议,超出约定的使用;出售个人信息;不正当商业行为等。

最后提醒,如果不是必须要用到爬虫,能不爬就别爬。

关于Python的技术储备

如果你是准备学习Python或者正在学习,下面这些你应该能用得上:

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② 100多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析
③ 100多个Python实战案例,学习不再是只会理论
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一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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二、Python课程视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

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三、Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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四、Python漫画教程

用通俗易懂的漫画,来教你学习Python,让你更容易记住,并且不会枯燥乏味。
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五、互联网企业面试真题

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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<think> 首先,用户的问题是:“我想获取快速学会Python爬虫的方法 请问快速学会Python爬虫的方法”。这是一个直接的查询,关于快速上手Python爬虫。 从系统级指令中,我需要: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户提供了几个引用: - 引用[1]: 关于Python爬虫的7大技巧,包括GET和POST方法。 - 引用[2]: 70个Python爬虫练手实例。 - 引用[3]: URL去重方法,使用哈希表。 - 引用[4]: 14大技巧,包括BeautifulSoup解析。 这些引用是站内引用,但指令说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 用户上一次的问题是我的初始设置,是关于快速排序的示例,但在这个上下文中,用户是直接问爬虫方法,所以我需要基于这些引用构建响应。 用户的问题焦点是“快速学会Python爬虫的方法”,所以我应该提供简明扼要的指南,整合引用中的信息。 结构化我的回答: 1. **介绍**:简要说明什么是Python爬虫以及快速入门的关键。 2. **核心方法**:列出关键的步骤或技巧,基于引用。 - 从引用[1]:基本抓取网页(GET和POST)。 - 从引用[4]:解析HTML(如BeautifulSoup)。 - 从引用[3]:URL去重(重要技巧)。 - 提及引用[2]中的练习实例。 3. **步骤式指南**:提供一个清晰的、逐步的方法。 4. **添加引用**:在回答中自然地添加引用标识,例如在提到特定技巧时。 5. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题部分,格式如示例。 确保回答用中文。 关键点提取: - 快速上手:从基础开始。 - 技巧:GET/POST请求(requests库),HTML解析(BeautifulSoup),URL去重(哈希表)。 - 实践:70个练习实例(引用[2])。 - 其他技巧:处理Cookie(引用[4])。 构建回答大纲: 1. **开头**:定义什么是爬虫,并强调快速入门的关键。 2. **主要技巧**: - 基本抓取:使用requests库发送请求。 - HTML解析:使用BeautifulSoup。 - URL去重:使用哈希算法。 - 其他:如处理Cookie、用户代理等。 3. **推荐资源**:提及70个练手实例进行实践。 4. **结束**:鼓励实践。 5. **生成相关问题**:例如,如何优化爬虫?常见错误?应用场景? 添加引用:例如,在提到GET方法时,添加[^1];在提到URL去重时,添加[^3];在提到BeautifulSoup时,添加[^4];在提到实例时,添加[^2]。 最后,生成相关问题部分,格式如:"§§相关问题§§" 后跟问题列表。 响应结构: - 使用中文。 - 清晰分段。 - 避免数学表达式,除非必要(这里可能不需要,因为是爬虫主题)。 - 确保LaTeX语法正确(如果有公式,但爬虫中较少)。 - 自然地融入引用。 </think> ### 快速学会Python爬虫的方法 Python爬虫是一种自动化获取网页数据的技术,它涉及发送HTTP请求、解析HTML内容和管理数据。为了帮助你快速上手,我将基于关键的站内引用,为你梳理一个简明、实用的学习路径。核心是掌握基本工具和常用技巧,通过实践快速提升。以下是分步骤的方法: #### 1. **掌握基础抓取技能(核心)** - **GET请求**:用于获取网页内容,Python的`requests`库是首选。例如,发送一个简单的GET请求来抓取网页: ```python import requests url = "http://www.example.com" response = requests.get(url) print(response.text) # 输出网页内容 ``` [^1] - **POST请求**:适用于需要提交表单的页面(如登录)。例如: ```python import requests url = "http://abcde.com" form_data = {'name': 'abc', 'password': '1234'} response = requests.post(url, data=form_data) print(response.text) # 查看响应内容 ``` [^1] - **关键技巧**:从简单网站开始(如静态页面),避免复杂反爬机制。初学者应在10分钟内完成第一个抓取脚本。 #### 2. **学习HTML解析与数据提取** - 网页内容通常是HTML格式,使用`BeautifulSoup`库高效解析: ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析HTML title = soup.title.string # 提取标题 print(f"网页标题: {title}") ``` [^4] - **重点**:聚焦CSS选择器或XPath来定位元素(如`soup.select('div.class-name')`),这能快速提取特定数据(如新闻标题或价格)。 #### 3. **实现URL去重(高级优化)** - 爬虫中常遇到重复URL,可使用哈希算法(如MD5)高效去重: ```python import hashlib def remove_duplicates(url_list): s = set() # 使用集合存储唯一URL的哈希值 unique_urls = [] for url in url_list: if isinstance(url, str): url = url.encode('utf-8') # 确保URL是字节类型 md5_url = hashlib.md5(url).hexdigest() # 计算MD5哈希 if md5_url not in s: s.add(md5_url) unique_urls.append(url) return unique_urls ``` [^3] - **为什么重要**:这能防止无限循环,提升爬虫效率。建议在初期项目中就加入此逻辑。 #### 4. **实践与进阶技巧** - **立即动手**:引用[2]提供了70个Python爬虫练手实例,覆盖从基础到高级场景(如电商数据抓取)。建议每天完成1-2个实例,快速积累经验。[^2] - **其他关键技巧**: - **处理Cookie**:用于保持会话(如登录状态),使用`requests.Session()`。[^4] - **错误处理**:添加超时和异常捕获(如`try-except`块),避免脚本崩溃。 - **学习资源**:免费在线教程(如官方文档)+ 参考引用[4]的14大技巧,整体学习周期可缩短到1-2周。 #### 总结建议 快速学会的关键是“动手优先”!从简单项目开始(如抓取一个新闻网站),逐步添加功能(去重、解析)。平均每天投入1小时,你可以在7天内掌握基础。记住,实践比理论更重要——引用[2]的实例库是绝佳起点。[^2] 如果遇到问题,可搜索社区或回头参考这些技巧。
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