最近火的Python 爬虫入门方法(新手、小白必看)

本文介绍了Python爬虫入门所需的四个关键步骤:理解爬虫概念、学习Python基础知识、掌握HTML结构、以及发送GET请求和解析HTML。以抓取百度图片为例,详细讲解了基本原理和使用方法。

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想要入门Python 爬虫首先需要解决四个问题

  • 熟悉python编程

  • 了解HTML

  • 了解网络爬虫的基本原理

  • 学习使用python爬虫库

一、你应该知道什么是爬虫?

爬虫到底是什么,网络爬虫,其实叫作网络数据采集更容易理解。就是通过编程向网络服务器请求数据(HTML表单),然后解析HTML,提取出自己想要的数据。

归纳为四大步:

  1. 根据url获取HTML数据

  2. 解析HTML,获取目标信息

  3. 存储数据

  4. 重复第一步

二、python要学习到什么程度

如果你不懂python,那么需要先学习python这门非常easy的语言(相对其它语言而言)。

编程语言基础语法无非是数据类型、数据结构、运算符、逻辑结构、函数、文件IO、错误处理这些,学起来会显枯燥但并不难。

刚开始入门爬虫,你甚至不需要去学习python的类、多线程、模块之类的略难内容。找一个面向初学者的教材或者网络教程,花个十几天功夫,就能对python基础有个三四分的认识了,这时候你可以玩玩爬虫喽!

当然,前提是你必须在这十几天里认真敲代码,反复咀嚼语法逻辑,比如列表、字典、字符串、if语句、for循环等最核心的东西都得捻熟于心、于手。

教材方面比较多选择,我个人在学习中有一些干货资料在这里分享给大家,前者比较系统丰富、后者会更简练。

三、为什么要懂HTML

前面说到过爬虫要爬取的数据藏在网页里面的HTML里面的数据,有点绕哈!

百科里是这样解释HTML的

超文本标记语言(英语:HyperTextMarkupLanguage,简称:HTML)是一种用于创建网页的标准标记语言。HTML是一种基础技术,常与CSS、JavaScript一起被众多网站用于设计网页、网页应用程序以及移动应用程序的用户界面[3]。网页浏览器可以读取HTML文件,并将其渲染成可视化网页。HTML描述了一个网站的结构语义随着线索的呈现,使之成为一种标记语言而非编程语言。

总结一下,HTML是一种用于创建网页的标记语言,里面嵌入了文本、图像等数据,可以被浏览器读取,并渲染成我们看到的网页样子。

所以我们才会从先爬取HTML,再 解析数据,因为数据藏在HTML里。

学习HTML并不难,它并不是编程语言,你只需要熟悉它的标记规则,这里大致讲一下。

HTML标记包含标签(及其属性)、基于字符的数据类型、字符引用和实体引用等几个关键部分。

HTML标签是最常见的,通常成对出现,比如<h1></h1>

这些成对出现的标签中,第一个标签是开始标签,第二个标签是结束标签。两个标签之间为元素的内容(文本、图像等),有些标签没有内容,为空元素,如<img>

以下是一个经典的Hello World程序的例子:

<!DOCTYPE html> <html>  <head>    <title>This is a title</title>  </head>  <body>    <p>Hello world!</p>  </body> </html>

HTML文档由嵌套的HTML元素构成。它们用HTML标签表示,包含于尖括号中,如<p>[56]

在一般情况下,一个元素由一对标签表示:“开始标签”<p>与“结束标签”</p>。元素如果含有文本内容,就被放置在这些标签之间。

四、了解python网络爬虫的基本原理

在编写python爬虫程序时,只需要做以下两件事:

  • 发送GET请求,获取HTML

  • 解析HTML,获取数据

五、用python库爬取百度图片

如何用python去爬取百度图片呢?

以下就是详细的源码和步骤:

六、结语

本文用爬取百度图片的案例,讲解了python爬虫的基本原理以及相关python库的使用,这是比较初级的爬虫知识,还有很多优秀的python爬虫库和框架等待后续去学习。

当然,掌握本文讲的知识点,你就已经入门python爬虫了。加油吧,少年!

文章整理不易,还请各位大佬们多多支持~

获取方式:

<think>好的,用户正在寻找Python入门的学习资源和指南,我需要根据之前的引用内容来组织回答。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看有哪些可以直接使用的信息。引用[1]提到学习路线分为四个步骤:基本语法、标准库、第三方库、实践项目,这可以作为结构的基础。引用[2]和[3]则提供了具体的教程和学习技巧,比如详细的入门教程和会的教程。引用[4]虽然主要讲机器学习,但里面提到的工具包如NumPy、Pandas和Anaconda环境搭建对新手也很重要,可能需要提及。 接下来,用户需要新手指南,所以应该分步骤讲解,每个步骤给出资源和学习方法。例如,第一步学习基本语法,可以推荐官方文档和在线教程,同时结合引用[2]中的例子,比如编写折扣计算程序。第二步标准库,可以提到学习哪些常用库,如os、datetime,并引用[1]中的标准库学习部分。 然后,第三方库部分可以引用[4]中的工具包,比如NumPy和Pandas,但也要考虑到新手入门库,比如requests或BeautifulSoup。实践项目部分需要推荐适合初学者的项目,引用[3]中的实战项目建议,如爬虫或数据分析。 学习资源方面,引用[2]提到的详细教程和引用[3]的会教程可以作为推荐资源,同时要加入书籍和社区,比如《Python编程:从入门到实践》和Stack Overflow。学习技巧部分,引用[1]和[3]都提到了制定计划和实践,需要强调这些点。 最后,生成相关问题时要围绕用户可能的后续需求,比如如何选择版本、推荐书籍、练习项目、常见错误等。确保问题覆盖用户可能遇到的下一步问题,帮助他们深入学习。 需要检查是否符合系统级指令,比如数学公式是否正确使用,但用户的问题不涉及数学,可能不需要处理。回答结构要清晰,分步骤和模块,使用引用内容自然融入,并在末尾添加引用标识。确保语言口语化,避免使用Markdown格式,段落间用空行分隔。</think>根据您寻找Python入门学习资源的需求,我将结合主流学习路径和优质资源为您梳理学习框架: ### 一、Python入门学习路径 1. **基础语法阶段(1-2周)** - 掌握变量定义、数据类型(字符串/列表/字典等) - 学习流程控制(条件判断/循环语句) - 理解函数定义与模块化编程 - *推荐资源*:官方文档[《Python Tutorial》](https://docs.python.org/3/tutorial/)[^2]、菜鸟教程Python基础篇 2. **标准库应用(2-3周)** - 文件操作(`os`/`shutil`模块) - 时间处理(`datetime`模块) - 正则表达式(`re`模块) - *实践案例*:用`csv`模块处理表格数据[^1] 3. **第三方库实践(3-4周)** - 数据分析:`Pandas`基础操作 - 可视化:`Matplotlib`绘图 - 网络请求:`requests`库 - *经典项目*:用`BeautifulSoup`实现网页数据抓取[^3] 4. **项目实战(持续阶段)** - 开发计算器/待办事项应用 - 爬取天气数据并可视化 - 参与GitHub开源项目 - *技巧提示*:从50行代码以内的小项目起步[^3] ### 二、精选学习资源 | 资源类型 | 推荐内容 | 特点 | |---------|----------|------| | **在线教程** | 廖雪峰Python教程 | 中文社区公认优质教程[^2] | | **视频课程** | B站《零基础入门学习Python》 | 小甲鱼系列适合零基础 | | **书籍** | 《Python编程:从入门到实践》 | 项目驱动型教材[^1] | | **开发工具** | VS Code + Python插件 | 智能提示/调试支持[^4] | | **练习平台** | LeetCode新手题库 | 算法与语法双提升 | ### 三、关键学习技巧 1. **环境配置**:通过Anaconda管理Python环境,避免版本冲突问题[^4] 2. **代码规范**:初期养成PEP8编码习惯,使用`autopep8`插件自动格式化 3. **调试方法**:掌握`pdb`调试器基础命令(break/step/continue) 4. **效率工具**:Jupyter Notebook快速验证代码片段[^4] ### 四、典型误区规避 1. 避免过早接触机器学习等复杂领域(引用[4]中的高阶内容需有基础再学) 2. 不要盲目追求最新版本,建议使用Python 3.8+稳定版本[^4] 3. 拒绝"复制粘贴式学习",务手动敲写代码
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