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基于Python的Web爬虫技术详解

2024-03-29 17:13:33 0浏览收藏

一分耕耘，一分收获！既然打开了这篇文章《基于Python的Web爬虫技术详解》，就坚持看下去吧！文中内容包含等等知识点...希望你能在阅读本文后，能真真实实学到知识或者帮你解决心中的疑惑，也欢迎大佬或者新人朋友们多留言评论，多给建议！谢谢！

随着互联网和大数据时代的到来，越来越多的数据被动态生成并呈现在网页中，这就为数据采集和处理带来了新的挑战。这时候Web爬虫技术就应运而生。Web爬虫技术是指通过编写程序自动获取互联网上的信息的技术。Python作为一种强大的编程语言，具有简单易学、高效易用、跨平台等优点，已经成为Web爬虫开发中的一种重要选择。

本文将系统地介绍Python中常用的Web爬虫技术，包括请求模块、解析模块、存储模块等方面。

一、请求模块

请求模块是Web爬虫的核心，它可以模拟浏览器发送请求，获取需要的页面内容。常用的请求模块有urllib、Requests和Selenium。

urllib

urllib是Python自带的一个HTTP请求模块，可以根据URL从网络上获取网页数据，支持URL编码、修改请求头、post、cookie等功能。常用的函数有urllib.request.urlopen()、urllib.request.urlretrieve()、urllib.request.build_opener()等。

通过urllib.request.urlopen()函数可以得到网站的源代码：

import urllib.request

response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/')
source_code = response.read().decode('utf-8')
print(source_code)

Requests

Requests是一个Python第三方库，它比urllib更简单易用，支持cookie、POST、代理等功能。常用的函数有requests.get()、requests.post()、requests.request()等。

通过requests.get()函数可以得到响应的内容：

import requests

response = requests.get('http://www.example.com/')
source_code = response.text
print(source_code)

Selenium

Selenium是一个自动化测试工具，在Web爬虫中，它可以通过启动一个浏览器来模拟人的操作，能够实现获取JS动态生成的页面数据等功能。常用的函数有selenium.webdriver.Chrome()、selenium.webdriver.Firefox()、selenium.webdriver.PhantomJS()等。

通过Selenium获取网页源代码：

from selenium import webdriver

browser = webdriver.Chrome()  # 打开Chrome浏览器
browser.get('http://www.example.com/')
source_code = browser.page_source  # 获取网页源代码
print(source_code)

二、解析模块

得到网页源代码后，下一步就是解析这个文件了。Python中常用的解析模块有正则表达式、BeautifulSoup和PyQuery。

正则表达式

正则表达式是一个神奇而强大的工具，它可以按照模式匹配字符串，可以快速提取出所需要的数据。Python中可以使用re模块来调用正则表达式。

例如，提取出网页中的所有链接：

import re

source_code = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Example</title>
</head>
<body>
    <a href="http://www.example.com/">example</a>
    <a href="http://www.google.com/">google</a>
</body>
</html>
"""

pattern = re.compile('<a href="(.*?)">(.*?)</a>')  # 匹配所有链接
results = re.findall(pattern, source_code)

for result in results:
    print(result[0], result[1])

BeautifulSoup

Beautiful Soup是Python的一个库，它可以将HTML文件或XML文件解析成树形结构，从而方便地获取HTML/XML文件中的数据。它支持多种解析器，常用的有Python内置的html.parser、lxml和html5lib。

例如，解析出网页中的所有链接：

from bs4 import BeautifulSoup

source_code = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Example</title>
</head>
<body>
    <a href="http://www.example.com/">example</a>
    <a href="http://www.google.com/">google</a>
</body>
</html>
"""

soup = BeautifulSoup(source_code, 'html.parser')
links = soup.find_all('a')

for link in links:
    print(link.get('href'), link.string)

PyQuery

PyQuery是一个类似jQuery的Python库，它将HTML文档转换成类似jQuery的结构，可以通过CSS选择器直接获取网页中的元素。它依赖于lxml库。

例如，解析出网页中的所有链接：

from pyquery import PyQuery as pq

source_code = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Example</title>
</head>
<body>
    <a href="http://www.example.com/">example</a>
    <a href="http://www.google.com/">google</a>
</body>
</html>
"""

doc = pq(source_code)
links = doc('a')

for link in links:
    print(link.attrib['href'], link.text_content())

三、存储模块

得到所需要的数据后，下一步就是将数据存储到本地或数据库中。Python中常用的存储模块有文件模块、MySQLdb、pymongo等。

文件模块

文件模块可以将数据存储到本地，常用的文件模块有CSV、JSON、Excel等。其中，CSV模块是最常用的文件模块之一，它可以将数据写入到CSV文件中。

例如，将数据写入到CSV文件中：

import csv

filename = 'example.csv'
data = [['name', 'age', 'gender'],
        ['bob', 25, 'male'],
        ['alice', 22, 'female']]

with open(filename, 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    for row in data:
        writer.writerow(row)

MySQLdb

MySQLdb是Python链接MySQL数据库的一个库，它支持事务、游标等多种功能。

例如，将数据存储到MySQL数据库中：

import MySQLdb

conn = MySQLdb.connect(host='localhost', port=3306, user='root', 
                       passwd='password', db='example', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

data = [('bob', 25, 'male'), ('alice', 22, 'female')]

sql = "INSERT INTO users (name, age, gender) VALUES (%s, %s, %s)"

try:
    cursor.executemany(sql, data)
    conn.commit()
except:
    conn.rollback()

cursor.close()
conn.close()

pymongo

pymongo是Python链接MongoDB数据库的一个库，它支持多种操作，如增删改查等。

例如，将数据存储到MongoDB数据库中：

import pymongo

client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['example']
collection = db['users']

data = [{'name': 'bob', 'age': 25, 'gender': 'male'}, 
        {'name': 'alice', 'age': 22, 'gender': 'female'}]

collection.insert_many(data)

四、总结

Python中的Web爬虫技术包括请求模块、解析模块和存储模块等方面，其中，请求模块是Web爬虫的核心，解析模块是获取数据的重要渠道，存储模块是将数据持久化的必经之路。Python在Web爬虫开发中具有简单易学、高效易用、跨平台等优点，已成为Web爬虫开发中的一种重要选择。

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