Python爬虫学习
基础知识详细介绍
Python爬虫是一种自动化获取网页数据的技术。以下是一些基础知识和概念的详细介绍：
1. HTTP协议基础
- 请求（Request）：客户端（如浏览器）向服务器请求数据。
- 响应（Response）：服务器返回请求的结果。
- 状态码（Status Code）：表示请求结果的数字代码，如
200表示成功，404表示未找到页面。
2. Python爬虫常用库
requests
- 功能：发送HTTP请求。
- 常用方法：
GET、POST、PUT、DELETE等。 - 特点：简单易用，支持Session、Cookies、代理等。
BeautifulSoup
- 功能：解析HTML和XML文档。
- 解析器：
html.parser（Python标准库）、lxml（更快，需安装）。 - 常用方法：
find()、find_all()用于查找标签，soup.get_text()获取纯文本。
lxml
- 功能：解析XML和HTML。
- 特点：解析速度快，支持XPath和XSLT。
3. 发送HTTP请求
使用requests库发送HTTP请求：
import requests
response = requests.get('http://example.com')
print(response.status_code) # 状态码
print(response.text) # 响应内容
4. 解析HTML文档
使用BeautifulSoup解析HTML：
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = "<html><head><title>The Dormouse's story</title></head><body>"
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# 查找标题
title = soup.find('title').text
print(title) # The Dormouse's story
5. 处理JavaScript渲染的页面
有些网页内容是通过JavaScript动态加载的，可以使用Selenium或Pyppeteer来处理：
Selenium
- 功能：自动化测试工具，可以模拟浏览器行为。
- 安装：
pip install selenium。 - 使用：需要对应浏览器的WebDriver。
Pyppeteer
- 功能：Python版的Puppeteer，控制无头浏览器。
- 安装：
pip install pyppeteer。
6. 异常处理
网络请求和解析过程中可能会遇到各种异常，需要进行异常处理：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
try:
response = requests.get('http://example.com')
response.raise_for_status() # 检查状态码
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析逻辑
except requests.RequestException as e:
print(f"请求错误: {e}")
except Exception as e:
print(f"解析错误: {e}")
7. 遵守Robots协议
在爬取网站数据前，应检查网站的robots.txt文件，了解网站的爬虫政策：
http://example.com/robots.txt
8. 用户代理和请求头
有些网站会根据用户代理（User-Agent）来判断请求是否来自爬虫，可能需要设置合适的用户代理：
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'
}
response = requests.get('http://example.com', headers=headers)
9. 法律和道德
在进行网页爬取时，应遵守相关法律法规，尊重网站的版权和隐私政策，合理使用爬虫技术。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_39347873/article/details/143567264
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