写一个简单的爬虫,可直接复制学习!!

本文提供了一个简单的Python爬虫代码实例,演示如何使用requests库抓取百度首页的数据,适用于初学者快速上手网络爬虫技术。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

简单爬虫直面代码,可直接复制学习

这个代码的作用主要是用来获取到百度首页的数据,只用来供理解学习 真·小白 福利

#todo 首先导包requests,用于爬取数据
import requests
#todo 定义你要爬的网页路径
url = 'https://www.baidu.com/'
#todo 自定义一个请求头数据,’User-Agent‘是模拟一个浏览器的访问,掩盖爬虫
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; 360SE)'
}
#todo 使用requests包的get请求,携带请求的路径和请求头,获取到网页的数据对象,注意现在是一个object对象
html_data_obj = requests.get(url = url,headers = header)
#todo 将object对象请求通过text的方法,将网页数据的object请求 转换成一个 字符串形式
html_data_str = html_data_obj.text
#打印出网页数据字符串
print(html_data_str)

<think>好的,我现在需要帮用户一个Python爬虫代码。首先,用户可能刚接触爬虫,所以我应该从基础开始解释,同时确保代码简单易懂。 用户的需求是“帮我一个py代码 爬虫”,但并没有具体说明要爬取哪个网站。考虑到示例的通用性,我需要选择一个常见的、适合练习的网站,比如豆瓣电影Top250,因为它结构清晰,没有复杂的反爬机制。 接下来,我需要确定使用哪些库。常用的请求库是requests,但有些教程可能会用urllib。不过requests更简单,用户友好。解析库的话,BeautifulSoup和lxml都是选项,但BeautifulSoup对新手更友好,所以选择它。 然后,我要考虑代码的结构。首先发送HTTP请求,获取页面内容,然后解析内容,提取所需数据,最后保存数据。可能需要处理分页,豆瓣Top250有10页,每页25条,所以循环10次,构造不同的URL。 还需要注意headers的设置,添加User-Agent模拟浏览器访问,避免被拒绝。异常处理也是必要的,比如请求失败时的重试或提示。 数据存储部分,用户可能需要保存到CSV文件,所以使用csv模块。同时,为了友好显示,可以打印进度信息,比如当前页码。 在代码中,要注释关键步骤,解释每部分的作用,比如如何找到电影条目,提取标题、评分等信息。此外,提醒用户遵守robots.txt,尊重网站规则,控制请求频率,避免被封IP。 最后,检查代码是否完整,是否有语法错误,确保用户复制后能直接运行。可能需要测试一下代码,确认是否能正确获取数据。 总结步骤: 1. 导入必要的库:requests、BeautifulSoup、csv、time。 2. 定义目标URL和请求头。 3. 循环处理每一页,构造URL参数。 4. 发送请求,检查响应状态。 5. 解析HTML,提取电影信息。 6. 保存数据到CSV文件。 7. 添加延迟,避免过快请求。 8. 处理可能的异常,并给出提示。</think>以下是一个简单的Python爬虫示例,用于爬取豆瓣电影Top250的基本信息。代码包含详细注释,适合初学者学习基础爬虫原理: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv import time # 设置请求头模拟浏览器访问 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' } # 创建CSV文件存储数据 with open('douban_movies.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['排名', '电影名称', '评分', '经典台词', '链接']) # 循环爬取10页数据(每页25条) for page in range(0, 250, 25): url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}' try: response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() # 检查请求状态 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 定位电影条目 items = soup.find_all('div', class_='item') for item in items: # 提取数据 rank = item.find('em').text title = item.find('span', class_='title').text rating = item.find('span', class_='rating_num').text quote = item.find('span', class_='inq').text if item.find('span', class_='inq') else '' link = item.find('a')['href'] # 入CSV writer.writerow([rank, title, rating, quote, link]) print(f'第{page//25+1}页爬取完成') time.sleep(2) # 添加延迟避免被封 except Exception as e: print(f'请求异常:{e}') print("全部数据已保存到 douban_movies.csv") ``` 代码说明: 1. 使用`requests`库发送HTTP请求 2. 通过`BeautifulSoup`解析HTML文档 3. 通过CSS选择器定位元素提取数据 4. 数据存储使用CSV格式文件 5. 添加了2秒延迟防止高频请求 6. 包含基本异常处理 注意事项: 1. 需先安装依赖库:`pip install requests beautifulsoup4` 2. 请遵守网站的robots.txt规则 3. 控制请求频率(本示例已设置2秒延迟) 4. 不可用于商业用途或高频访问 5. 如果网站改版可能需要调整选择器 扩展学习建议: 1. 随机User-Agent生成 2. 代理IP的使用 3. 应对反爬机制(验证码、Cookie验证等) 4. 使用Scrapy框架 5. 异步爬虫技术 请根据实际需求修改目标URL和解析逻辑,注意遵守相关法律法规和网站的使用条款。
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