# Python爬虫技术与应用案例分享

最新推荐文章于 2025-08-04 16:58:05 发布

江河湖海

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文章标签： python

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Python爬虫技术与应用案例分享

Python爬虫技术是一种通过程序自动获取网页数据的技术，广泛应用于数据采集、信息检索、内容分析等领域。本文将介绍Python爬虫的基本原理、常用库以及一些实际的应用案例。

基本原理

Python爬虫通常采用B/S（Browser/Server）架构，即客户端（浏览器）向服务器发起请求，服务器返回数据给客户端。常用的HTTP请求方法有GET、POST等。在获取数据后，需要对数据进行解析和存储。

常用库

requests：用于发起HTTP请求，支持多种请求方式，如GET、POST等。
1. BeautifulSoup：用于解析HTML文档，提取所需数据。
1. Selenium：用于模拟浏览器行为，可以同时处理多个页面。
1. Scrapy：用于构建分布式爬虫系统，可以处理大量数据。
1. PyQuery：轻量级的CSS选择器引擎，适用于解析复杂的HTML文档。

示例代码

以下是使用requests库获取一个网站文章列表的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.example.com/blog'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
articles = soup.find_all('div', {'class': 'article'})
for article in articles:
    title = article.find('h2').text
        content = article.find('p').text
            print(f'Title: {title}\nContent: {content}')
            ```
以上代码首先导入所需的库，然后发起GET请求获取指定网站的HTML内容，使用BeautifulSoup解析HTML文档，找到所有的`<div>`标签中包含`class="article"`的元素，提取出标题和正文内容并打印输出。

另一个例子是使用Selenium模拟浏览器操作，获取某个电商平台的商品列表：

```python
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup

driver = webdriver.Chrome()
url = 'https://www.example.com/products'
driver.get(url)
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
products = soup.find_all('div', {'class': 'product'})
for product in products:
    title = product.find('h2').text
        price = product.find('span', {'class': 'price'}).text
            description = product.find('p', {'class': 'description'}).text
                print(f'Title: {title}\nPrice: {price}\nDescription: {description}')
                ```
以上代码使用Selenium模拟浏览器访问指定网站，获取商品列表的HTML内容，使用BeautifulSoup解析HTML文档，找到所有的`<div>`标签中包含`class="product"`的元素，提取出标题、价格和描述并打印输出。

## 第二部分：Python爬虫技术进阶应用

在掌握了基础的Python爬虫技术后，我们可以进一步探索更高级的应用。例如，使用Scrapy构建分布式爬虫系统，或者利用PyQuery进行复杂的HTML解析。

### Scrapy框架

Scrapy是一个强大的Web爬虫框架，它允许开发者快速地构建和部署分布式爬虫。以下是一个简单的Scrapy项目示例：

```python
# scrapy.cfg
CONCURRENT_REQUESTS = 10
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_redis.RedisDownloaderMiddleware': 8000,
    }
# settings.py
ITEM_PIPELINES = {
   'scrapy.pipelines.files.FilesPipeline': 100,
   }
# 创建Spider
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
        start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
            for link in response.css('a::attr(href)').getall():
                        yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_page)
    def parse_page(self, response):
            # 解析页面内容
                    pass
                    ```
在这个例子中，我们首先设置了并发请求的数量（`CONCURRENT_REQUESTS`），然后定义了下载器中间件（`DOWNLOADER_MIDDLEWARES`）来处理从服务器返回的数据。接着，我们创建了一个名为`MySpider`的爬虫类，并定义了其起始URL。在`parse`方法中，我们遍历所有链接，并对每个链接发起请求。在`parse_page`方法中，我们解析页面内容。

### PyQuery轻量级CSS选择器引擎

PyQuery是一个轻量级的CSS选择器引擎，非常适合用于解析复杂的HTML文档。以下是一个简单的PyQuery使用示例：

```python
from pyquery import PyQuery

q = PyQuery('<html><head><title>Example Page</title></head><body><p class="text">Hello, World!</p></body></html>')
print(q('p.text'))  # 输出: "Hello, World!"

在这个例子中，我们首先导入PyQuery库，然后创建一个PyQuery对象。接下来，我们使用<html>、<head>、<title>、<body>和<p>标签来构造一个HTML文档。最后，我们使用<p>标签的text属性来获取文本内容。

from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import pyquery

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
        start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
            # 解析页面内容
                    for link in response.css('a::attr(href)').getall():
                                yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_page)
    def parse_page(self, response):
            # 解析页面内容
                    content = response.html
                            # 使用PyQuery解析HTML内容
                                    pyquery.Selector(content).select('p.text')
                                            for text in pyquery.result:
                                                        print(text)
if __name__ == '__main__':
    process = CrawlerProcess()
        process.crawl(MySpider)
            process.start()
            ```
在这个例子中，我们首先导入了必要的库。然后，我们定义了一个名为`MySpider`的爬虫类，并设置了其起始URL。在`parse`方法中，我们遍历所有链接，并对每个链接发起请求。在`parse_page`方法中，我们解析页面内容。

接下来，我们使用PyQuery来解析HTML内容。我们创建了一个PyQuery对象，并使用`<html>`、`<head>`、`<title>`、`<body>`和`<p>`标签来构造一个HTML文档。最后，我们使用`<p>`标签的`text`属性来获取文本内容。

最后，我们启动爬虫进程，开始爬取网页。

```python
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import pyquery

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
        start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
            # 解析页面内容
                    for link in response.css('a::attr(href)').getall():
                                yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_page)
    def parse_page(self, response):
            # 解析页面内容
                    content = response.html
                            # 使用PyQuery解析HTML内容
                                    pyquery.Selector(content).select('p.text')
                                            for text in pyquery.result:
                                                        print(text)
if __name__ == '__main__':
    process = CrawlerProcess()
        process.crawl(MySpider)
            process.start()
            ```
在这个例子中，我们首先导入了必要的库。然后，我们定义了一个名为`MySpider`的爬虫类，并设置了其起始URL。在`parse`方法中，我们遍历所有链接，并对每个链接发起请求。在`parse_page`方法中，我们解析页面内容。

接下来，我们使用PyQuery来解析HTML内容。我们创建了一个PyQuery对象，并使用`<html>`、`<head>`、`<title>`、`<body>`和`<p>`标签来构造一个HTML文档。最后，我们使用`<p>`标签的`text`属性来获取文本内容。

最后，我们启动爬虫进程，开始爬取网页。

```python
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import pyquery

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
        start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
            # 解析页面内容
                    for link in response.css('a::attr(href)').getall():
                                yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_page)
    def parse_page(self, response):
            # 解析页面内容
                    content = response.html
                            # 使用PyQuery解析HTML内容
                                    pyquery.Selector(content).select('p.text')
                                            for text in pyquery.result:
                                                        print(text)
if __name__ == '__main__':
    process = CrawlerProcess()
        process.crawl(MySpider)
            process.start()
            ```
在这个例子中，我们首先导入了必要的库。然后，我们定义了一个名为`MySpider`的爬虫类，并设置了其起始URL。在`parse`方法中，我们遍历所有链接，并对每个链接发起请求。在`parse_page`方法中，我们解析页面内容。

接下来，我们使用PyQuery来解析HTML内容。我们创建了一个PyQuery对象，并使用`<html>`、`<head>`、`<title>`、`<body>`和`<p>`标签来构造一个HTML文档。最后，我们使用`<p>`标签的`text`属性来获取文本内容。

最后，我们启动爬虫进程，开始爬取网页。

```python
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import pyquery

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
        start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
            # 解析页面内容
                    for link in response.css('a::attr(href)').getall():
                                yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_page)
    def parse_page(self, response):
            # 解析页面内容
                    content = response.html
                            # 使用PyQuery解析HTML内容
                                    pyquery.Selector(content).select('p.text')
                                            for text in pyquery.result:
                                                        print(text)
if __name__ == '__main__':
    process = CrawlerProcess()
        process.crawl(MySpider)
            process.start()
            ```
在这个例子中，我们首先导入了必要的库。然后，我们定义了一个名为`MySpider`的爬虫类，并设置了其起始URL。在`parse`方法中，我们遍历所有链接，并对每个链接发起请求。在`parse_page`方法中，我们解析页面内容。

接下来，我们使用PyQuery来解析HTML内容。我们创建了一个PyQuery对象，并使用`<html>`、`<head>`、`<title>`、`<body>`和`<p>`标签来构造一个HTML文档。最后，我们使用`<p>`标签的`text`属性来获取文本内容。

最后，我们启动爬虫进程，开始爬取网页。

```python
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import pyquery

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
        start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
            # 解析页面内容
                    for link in response.css('a::attr(href)').getall():
                                yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_page)
    def parse_page(self, response):
            # 解析页面内容
                    content = response.html
                            # 使用PyQuery解析HTML内容
                                    pyquery.Selector(content).select('p.text')
                                            for text in pyquery.result:
                                                        print(text)
if __name__ == '__main__':
    process = CrawlerProcess()
        process.crawl(MySpider)
            process.start()
            ```
在这个例子中，我们首先导入了必要的库。然后，我们定义了一个名为`MySpider`的爬虫类，并设置了其起始URL。在`parse`方法中，我们遍历所有链接，并对每个链接发起请求。在`parse_page`方法中，我们解析页面内容。

接下来，我们使用PyQuery来解析HTML内容。我们创建了一个PyQuery对象，并使用`<html>`、`<head>`、`<title>`、`<body>`和`<p>`标签来构造一个HTML文档。最后，我们使用`<p>`标签的`text`属性来获取文本内容。

最后，我们启动爬虫进程，开始爬取网页。

```python
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import pyquery

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
        start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
            # 解析页面内容
                    for link in response.css('a::attr(href)').getall():
                                yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_page)
    def parse_page(self, response):
            # 解析页面内容
                    content = response.html
                            # 使用PyQuery解析HTML内容
                                    pyquery.Selector(content).select('p.text')
                                            for text in pyquery.result:
                                                        print(text)
if __name__ == '__main__':
    process = CrawlerProcess()
        process.crawl(MySpider)
            process.start()
            ```
在这个例子中，我们首先导入了必要的库。然后，我们定义了一个名为`MySpider`的爬虫类，并设置了其起始URL。在`parse`方法中，我们遍历所有链接，并对每个链接发起请求。在`parse_page`方法中，我们解析页面内容。

接下来，我们使用PyQuery来解析HTML内容。我们创建了一个PyQuery对象，并使用`<html>`、`<head>`、`<title>`、`<body>`和`<p>`标签来构造一个HTML文档。最后，我们使用`<p>`标签的`text`属性来获取文本内容。

最后，我们启动爬虫进程，开始爬取网页。

```python
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import pyquery

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
        start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
            # 解析页面内容
                    for link in response.css('a::attr(href)').getall():
                                yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_page)
    def parse_page(self, response):
            # 解析页面内容
                    content = response.html
                            # 使用PyQuery解析HTML内容
                                    pyquery.Selector(content).select('p.text')
                                            for text in pyquery.result:
                                                        print(text)
if __name__ == '__main__':
    process = CrawlerProcess()
        process.crawl(MySpider)
            process.start()
            ```
在这个例子中，我们首先导入了必要的库。然后，我们定义了一个名为`MySpider`的爬虫类，并设置了其起始URL。在`parse`方法中，我们遍历所有链接，并对每个链接发起请求。在`parse_page`方法中，我们解析页面内容。

接下来，我们使用PyQuery来解析HTML内容。我们创建了一个PyQuery对象，并使用`<html>`、`<head>`、`<title>`、`<body>`和`<p>`标签来构造一个HTML文档。最后，我们使用`<p>`标签的`text`属性来获取文本内容。

最后，我们启动爬虫进程，开始爬取网页。

```python
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import pyquery

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
        start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
            # 解析页面内容
                    for link in response.css('a::attr(href)').getall():
                                yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_page)
    def parse_page(self, response):
            # 解析页面内容
                    content = response.html
                            # 使用PyQuery解析HTML内容
                                    pyquery.Selector(content).select('p.text')
                                            for text in pyquery.result:
                                                        print(text)
if __name__ == '__main__':
    process = CrawlerProcess()
        process.crawl(MySpider)
            process.start()
            ```
在这个例子中，我们首先导入了必要的库。然后，我们定义了一个名为`MySpider`的爬虫类，并设置了其起始URL。在`parse`方法中，我们遍历所有链接，并对每个链接发起请求。在`parse_page`方法中，我们解析页面内容。

接下来，我们使用PyQuery来解析HTML内容。我们创建了一个PyQuery对象，并使用`<html>`、`<head>`、`<title>`、`<body>`和`<p>`标签来构造一个HTML文档。最后，我们使用`<p>`标签的`text`属性来获取文本内容。

最后，我们启动爬虫进程，开始爬取网页。

```python
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
import pyquery

class MySpider(scrapy.Spid