入门爬虫，这一篇就够了！！！

最新推荐文章于 2025-04-10 14:59:06 发布

Python3X

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626/article/details/98960337

本文介绍了爬虫的基础知识，包括抓取、分析和存储三个关键步骤。讲解了urllib、requests库的使用，以及如何处理登录和反爬虫策略。还提到了分析网页内容的正则表达式、BeautifulSoup和XPath，并讨论了数据存储到文本或数据库的方法。最后，提供了Python爬虫学习资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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有小伙伴问，新手该怎么开始学习爬虫。其实说实在的入门爬虫真的非常容易。于是我就针对如何入门爬虫进行了总结

爬虫三要素：抓取、分析、存储

通过url进行网页的抓取，当我们请求一个网页时，先通过域名解析到对应的ip地址，然后向浏览器发送请求，建立历TCP链接，服务器返回网页的内容。再由浏览器对内容进行解析。

基础的抓取

urllib 在Python2.x中我们可以通过urllib 或者urllib2 进行网页抓取，但是再Python3.x 移除了urllib2。只能通过urllib进行操作

import urllib.requestresponse = urllib.request.urlopen('https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626')print(response.read().decode('utf-8'))

response = urllib.request.urlopen('https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626')
print(response.read().decode('utf-8'))

requests库是一个非常实用的HTPP客户端库，是抓取操作最常用的一个库。Requests库满足很多需求

import requests# get请求response = requests.get(url='https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626')  print(response.text)   #打印解码后的返回数据# 带参数的requests get请求response = requests.get(url='https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626', params={'key1':'value1', 'key2':'value2'}
# get请求
response = requests.get(url='https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626')  
print(response.text)   #打印解码后的返回数据
# 带参数的requests get请求
response = requests.get(url='https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626', params={'key1':'value1', 'key2':'value2'}

需要登录的情况

表单提交登录向服务器发送一个post请求并携带相关参数，将服务器返回的cookie保存在本地,cookie是服务器在客户端上的“监视器”，记录了登录信息等。客户端通过识别请求携带的cookie，确定是否登录

params = {'username': 'root', 'passwd': 'root'}response = requests.post("http:xxx.com/login", data=params)for key,value in response.cookies.items():    print('key = ', key + ' ||| value :'+ value)'root', 'passwd': 'root'}
response = requests.post("http:xxx.com/login", data=params)
for key,value in response.cookies.items():
    print('key = ', key + ' ||| value :'+ value)

cookie登录我们可以将登录的cookie存储在文件中。

import urllib.requestimport http.cookiejar"""保存登录的cookie""""""MozillaCookieJar ： cookiejar的子类从FileCookieJar派生而来，创建与Mozilla浏览器 cookies.txt兼容的FileCookieJar实例。"""cookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar('cookie.txt')# 构建一个cookie的处理器handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)# 获取一个opener对象opener = urllib.request.build_opener(handler)# # 访问携程。、获取一个请求对象request = urllib.request.Request('http://flights.ctrip.com/',headers={"Connection": "keep-alive"})# 请求服务器，获取响应对象。cookie会在response里一起响应response = opener.open(request)# 保存cookie到文件cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)"""请求携带文件中的cookie"""import urllib.requestimport http.cookiejarcookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar()cookie.load('cookie.txt', ignore_discard=True, ignore_expires=True)handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)opener = urllib.request.build_opener(handler)request = urllib.request.Request('http://flights.ctrip.com/')html = opener.open(request).read().decode('gbk')print(html)
import http.cookiejar
"""
保存登录的cookie
"""
"""
MozillaCookieJar ： cookiejar的子类
从FileCookieJar派生而来，创建与Mozilla浏览器 cookies.txt兼容的FileCookieJar实例。
"""
cookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar('cookie.txt')
# 构建一个cookie的处理器
handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)
# 获取一个opener对象
opener = urllib.request.build_opener(handler)
# # 访问携程。、获取一个请求对象
request = urllib.request.Request('http://flights.ctrip.com/',headers={"Connection": "keep-alive"})
# 请求服务器，获取响应对象。cookie会在response里一起响应
response = opener.open(request)
# 保存cookie到文件
cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)


"""
请求携带文件中的cookie
"""

import urllib.request
import http.cookiejar
cookie = http.cookiejar.MozillaCookieJar()
cookie.load('cookie.txt', ignore_discard=True, ignore_expires=True)
handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)
opener = urllib.request.build_opener(handler)
request = urllib.request.Request('http://flights.ctrip.com/')
html = opener.open(request).read().decode('gbk')

print(html)

遇到反爬虫怎么办？

通过user-agent来控制访问， user-agent能够使服务器识别出用户的操作系统及版本、cpu类型、浏览器类型和版本。很多网站会设置user-agent白名单，只有在白名单范围内的请求才能正常访问。所以在我们的爬虫代码中需要设置user-agent伪装成一个浏览器请求。有时候服务器还可能会校验Referer，所以还可能需要设置Referer(用来标识此时的请求是从哪个页面链接过来的)

# 设置请求头信息headers = {        'Host': 'https://blog.youkuaiyun.com',        'Referer': 'https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626/article/details/85875090',        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'    }response = requests.get("http://www.baidu.com", headers=headers) 
headers = {
        'Host': 'https://blog.youkuaiyun.com',
        'Referer': 'https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626/article/details/85875090',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'
    }
response = requests.get("http://www.baidu.com", headers=headers)

如下是优快云中的Request Header中的信息

accept: */*accept-encoding: gzip, deflate, braccept-language: zh-CN,zh;q=0.9content-length: 0cookie: bdshare_firstime=1500xxxxxxxx..............origin: https://blog.youkuaiyun.comreferer: https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626/article/details/85875090user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36x-requested-with: XMLHttpRequest
accept-language: zh-CN,zh;q=0.9
content-length: 0
cookie: bdshare_firstime=1500xxxxxxxx..............
origin: https://blog.youkuaiyun.com
referer: https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43499626/article/details/85875090
user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36
x-requested-with: XMLHttpRequest

通过ip来限制爬虫

当我们用同一个ip多次频繁访问服务器时，服务器会检测到该请求可能是爬虫操作。因此就不能正常的响应页面的信息了。解决办法常用的是使用IP代理池。网上就有很多提供代理的网站。

proxies = {  "http": "http://119.101.125.56",  "https": "http://119.101.125.1",}response = requests.get("http://www.baidu.com", proxies=random.choices(proxies)) "http": "http://119.101.125.56",
  "https": "http://119.101.125.1",
}
response = requests.get("http://www.baidu.com", proxies=random.choices(proxies))

设置请求间隔

import timetime.sleep(1)
time.sleep(1)

自动化测试工具Selenium Web应用程序测试的Selenium工具。该工具可以用于单元测试，集成测试，系统测试等等。它可以像真正的用户一样去操作浏览器(包括字符填充、鼠标点击、获取元素、页面切换)，支持Mozilla Firefox、Google、Chrome、Safari、Opera、IE等等浏览器。

之前写过一个通过Selenium爬QQ空间的列子，点击下方超链接可查看

通过Selenium爬QQ空间

参数通过加密某些网站可能会将参数进行某些加密，或者对参数进行拼接发送给服务器，以此来达到反爬虫的目的。这个时候我们可以试图通过js代码，查看破解的办法。连接xxx 或者可以使用"PhantomJS",PhantomJS是一个基于Webkit的"无界面"(headless)浏览器，它会把网站加载到内存并执行页面上的JavaScript，因为不会展示图形界面，所以运行起来比完整的浏览器更高效。

通过robots.txt来限制爬虫

robots.txt是一个限制爬虫的规范，该文件是用来声明哪些东西不能被爬取。如果根目录存在该文件，爬虫就会按照文件的内容来爬取指定的范围。

浏览器访问https://www.taobao.com/robots.txt 可以查看淘宝的robots.txt文件部分内容如下

User-agent:  BaiduspiderDisallow:  /product/Disallow:  /User-Agent:  GooglebotDisallow:  /User-agent:  BingbotDisallow:  /User-Agent:  360SpiderDisallow:  /User-Agent:  YisouspiderDisallow:  /User-Agent:  SogouspiderDisallow:  /User-Agent:  Yahoo!  SlurpDisallow:  /User-Agent:  *Disallow:  /
Disallow:  /

User-Agent:  Googlebot
Disallow:  /

User-agent:  Bingbot
Disallow:  /

User-Agent:  360Spider
Disallow:  /

User-Agent:  Yisouspider
Disallow:  /

User-Agent:  Sogouspider
Disallow:  /

User-Agent:  Yahoo!  Slurp
Disallow:  /

User-Agent:  *
Disallow:  /

可以看出淘宝拒绝了百度爬虫、谷歌爬虫、必应爬虫、360爬虫、神马爬虫，搜狗爬虫、雅虎爬虫等约束。

分析

我们可以分析爬取的网页内容，获得我们真正需要的数据，常用的有正则表达式，BeautifulSoup,XPath、lxml等

正则表达式是进行内容匹配，将符合要求的内容全部获取； xpath()能将字符串转化为标签，它会检测字符串内容是否为标签，但是不能检测出内容是否为真的标签； Beautifulsoup是Python的一个第三方库，它的作用和 xpath 作用一样，都是用来解析html数据的相比之下，xpath的速度会快一点，因为xpath底层是用c来实现的

存储

通过分析网页内容，获取到我们想要的数据，我们可以选择存到文本文件中，亦可以存储在数据库中，常用的数据库有MySql、MongoDB

存储为json文件

import jsondictObj = {    '小明':{        'age': 15,        'city': 'beijing',    },    '汤姆': {        'age': 16,        'city': 'guangzhou',    }}jsObj = json.dumps(dictObj, ensure_ascii=False)fileObject = open('jsonFile.json', 'w')fileObject.write(jsObj)fileObject.close()

dictObj = {
    '小明':{
        'age': 15,
        'city': 'beijing',
    },
    '汤姆': {
        'age': 16,
        'city': 'guangzhou',
    }
}

jsObj = json.dumps(dictObj, ensure_ascii=False)
fileObject = open('jsonFile.json', 'w')
fileObject.write(jsObj)
fileObject.close()

存储为cvs文件

import csvwith open('student.csv', 'w', newline='') as csvfile:    writer = csv.writer(csvfile)    writer.writerow(['姓名', '年龄', '城市'])    writer.writerows([['小明', 15 , '北京'],['汤姆', 16, '广州']])
with open('student.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['姓名', '年龄', '城市'])
    writer.writerows([['小明', 15 , '北京'],['汤姆', 16, '广州']])

存储到Mongo

# mongo服务client = pymongo.MongoClient('mongodb://127.0.0.1:27017/')# test数据库db = client.test# student表,没有自动创建student_db = db.studentstudent_json = {    'name': '小明',    'age': 15,    'city': '北京'}student_db.insert(student_json)
client = pymongo.MongoClient('mongodb://127.0.0.1:27017/')
# test数据库
db = client.test
# student表,没有自动创建
student_db = db.student
student_json = {
    'name': '小明',
    'age': 15,
    'city': '北京'
}
student_db.insert(student_json)