Python爬虫入门实例：Python7个爬虫小案例（附源码）

引言

随着互联网的快速发展，数据成为了新时代的石油。Python作为一种高效、易学的编程语言，在数据采集领域有着广泛的应用。本文将详细讲解Python爬虫的原理、常用库以及实战案例，帮助读者掌握爬虫技能。

一、爬虫原理

爬虫，又称网络爬虫，是一种自动获取网页内容的程序。它模拟人类浏览网页的行为，发送HTTP请求，获取网页源代码，再通过解析、提取等技术手段，获取所需数据。

1. HTTP请求与响应过程

爬虫首先向目标网站发送HTTP请求，请求可以包含多种参数，如URL、请求方法（GET或POST）、请求头（Headers）等。服务器接收到请求后，返回相应的HTTP响应，包括状态码、响应头和响应体（网页内容）。

2. 常用爬虫技术

（1）请求库：如requests、aiohttp等，用于发送HTTP请求。
（2）解析库：如BeautifulSoup、lxml、PyQuery等，用于解析网页内容。
（3）存储库：如pandas、SQLite等，用于存储爬取到的数据。
（4）异步库：如asyncio、aiohttp等，用于实现异步爬虫，提高爬取效率。

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二、Python爬虫常用库

1. 请求库

（1）requests：简洁、强大的HTTP库，支持HTTP连接保持和连接池，支持SSL证书验证、Cookies等。
（2）aiohttp：基于asyncio的异步HTTP网络库，适用于需要高并发的爬虫场景。

2. 解析库

（1）BeautifulSoup：一个HTML和XML的解析库，简单易用，支持多种解析器。
（2）lxml：一个高效的XML和HTML解析库，支持XPath和CSS选择器。
（3）PyQuery：一个Python版的jQuery，语法与jQuery类似，易于上手。

3. 存储库

（1）pandas：一个强大的数据分析库，提供数据结构和数据分析工具，支持多种文件格式。
（2）SQLite：一个轻量级的数据库，支持SQL查询，适用于小型爬虫项目。

接下来将分享7个Python爬虫的小案例，帮助大家更好地学习和了解Python爬虫的基础知识。以下是每个案例的简介和源代码：

1. 爬取豆瓣电影Top250

这个案例使用BeautifulSoup库爬取豆瓣电影Top250的电影名称、评分和评价人数等信息，并将这些信息保存到CSV文件中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 请求URL
url = ‘https://movie.douban.com/top250’
# 请求头部
headers = {
‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36’
}

# 解析页面函数
def parse_html(html):
soup = BeautifulSoup(html, ‘lxml’)
movie_list = soup.find(‘ol’, class_=‘grid_view’).find_all(‘li’)
for movie in movie_list:
title = movie.find(‘div’, class_=‘hd’).find(‘span’, class_=‘title’).get_text()
rating_num = movie.find(‘div’, class_=‘star’).find(‘span’, class_=‘rating_num’).get_text()
comment_num = movie.find(‘div’, class_=‘star’).find_all(‘span’)[-1].get_text()
writer.writerow([title, rating_num, comment_num])

# 保存数据函数
def save_data():
f = open(‘douban_movie_top250.csv’, ‘a’, newline=‘’, encoding=‘utf-8-sig’)
globa