Python网络爬虫实战

Python网络爬虫是一种自动化程序，它可以模拟浏览器行为，自动访问网页并获取网页数据。Python是一种强大的编程语言，具有丰富的库和模块，非常适合用于编写网络爬虫程序。

基本概念

在Python中，使用requests库可以发送HTTP请求，获取网页数据。而使用Beautiful Soup库可以解析HTML网页数据。Scrapy则是一个强大的网络爬虫框架，可以帮助开发者快速构建复杂的爬虫程序。

requests库

requests库是一个Python第三方库，用于发送HTTP请求。通过requests库可以发送GET、POST等请求，并获取响应数据。以下是使用requests库发送GET请求并获取响应数据的示例代码：

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

在上面的代码中，使用requests.get方法发送GET请求，并获取响应数据。使用response.text属性可以获取响应数据的HTML文本。

Beautiful Soup库

Beautiful Soup库是一个Python第三方库，用于解析HTML网页数据。使用Beautiful Soup库可以方便地从HTML文本中提取出需要的数据。以下是使用Beautiful Soup库解析HTML网页数据的示例代码：

from bs4 import BeautifulSoup

html = <<

Example


Hello, world!


HTML

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
print(soup.p.text)

在上面的代码中，使用Beautiful Soup库的BeautifulSoup方法解析HTML文本，并使用soup.p.text属性获取p标签内的文本。

Scrapy框架

Scrapy是一个基于Python的强大网络爬虫框架，可以帮助开发者快速构建复杂的爬虫程序。Scrapy框架使用Twisted异步网络库实现高效的网络爬取，同时也提供了很多高级功能，如自动限速、数据缓存和数据清洗等。

以下是使用Scrapy框架构建爬虫程序的示例代码：

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = 'example'
start_urls= ['http://www.example.com']

def parse(self, response):
    yield {
        'title': response.css('title::text').get(),
        'body': response.css('p::text').get()
    }

在上面的代码中，创建了一个名为ExampleSpider的爬虫，指定了要爬取的起始URL，以及如何解析响应数据。使用response.css方法可以根据CSS选择器提取网页数据，将提取出的数据以字典形式返回。

实战技巧

在实际爬虫开发中，需要掌握一些技巧，以提高爬虫程序的效率和稳定性。以下是一些实用的技巧：

设置请求头：在发送HTTP请求时，可以设置请求头，以模拟浏览器行为，避免被服务器拒绝访问。例如：

import requests
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://www.example.com', headers=headers)

使用代理IP：有些网站会对频繁访问的IP进行限制，此时可以使用代理IP来隐藏真实IP，防止被封禁。例如：

import requests

proxies = {
'http': 'http://127.0.0.1:8080',
'https': 'https://127.0.0.1:8080'
}
response = requests.get('http://www.example.com', proxies=proxies)

设置超时时间：在发送HTTP请求时，可以设置超时时间，以避免程序因等待响应而卡死。例如：

import requests

response = requests.get('http://www.example.com', timeout=5)

使用多线程/协程：对于需要爬取大量网页数据的任务，可以使用多线程或协程来加速爬虫程序。例如：

import requests
import threading

def download(url):
response = requests.get(url)
print(response.text)

urls = ['http://www.example.com']*10
threads = []
for url in urls:
thread = threading.Thread(target=download, args=(url,))
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()