干货：一文讲通Python爬虫的基本原理

Python中一个应用广泛的方向就是爬虫。

今天就给大家讲讲爬虫的原理，并举个小案例说明爬虫的流程。

1、什么是爬虫？

我们日常浏览的文字、图片、视频等数据是在别人服务器上的，通过网络传输到浏览器展示给我们看，那如果我们想把浏览器上展示的数据存放到本地怎么办呢？

少量的我们可以复制粘贴，那多了呢？此时就体现出了代码的魅力

可以把整个互联网想象成一张数据网，而我们编写的代码的工作就是从这个数据网上获取我们需要的信息，存储下来。

2、爬虫的原理

一句话：代替浏览器去向服务器要数据

平常我们获取数据流程是这样的：

流程：告诉浏览器要看啥---浏览器找服务器要---服务器给浏览器要的数据---浏览器呈现给你。

可以看到最后你需要的数据就来到了浏览器手中。

那写了爬虫代码之后是这样的：

爬虫代码直接替代了浏览器的角色，最后数据跑到了爬虫代码手中，那爬虫代码的不就是你的嘛。

3、爬虫代码的构成

上面说了，爬虫是替代的浏览器的角色，帮我们找服务器要数据的。

既然是替代，那就得易容的很像浏览器，不然服务器一眼看出你是披着羊皮的狼，肯定不会开门把数据给你。

所以编写整个爬虫代码的核心就是：

把自己打扮的像浏览器，包括穿着打扮，一言一行，越像越好。

那既然要像浏览器，就得知道浏览器找服务器要数据的时候穿啥样，需不需要身份证明啥的，这就是请求的构造部分。

任意网页，点击F12---刷新下网页---Nerwork---Headers ，就可以看到浏览器发送的请求

当你的请求得到了服务器的认可，他就会把数据包给你。

随便选一个网页，右键查看源代码就可以看到数据的样子。

可以看到，源数据密密麻麻，我们把需要的数据提取出来即可。

4、爬虫的难点

实际在浏览器和服务器交流的时候，浏览器的请求以及服务器的回复是非常多的。

这个我们通过F12开发者工具就可以看到，左侧的Name一栏就是浏览器与服务器的交互记录。

可以看到记录很多，而且不同的交互记录中，浏览器的请求数据和方式是不同的，没法一概而论。

所以难的就在于，我们如何从这些交互记录中找到带有我们需要数据的那几条。

然后才能模仿浏览器在获取目标数据时发送的请求，通过爬虫来构造去获取数据。

5、找记录

上面说了我们需要找到带有我们需要数据的交互记录。

那最笨的方法就是一条条的记录去看，别笑，对简单网页这方法最常用。

因为通常的静态网页中，浏览器直接能看到的主要内容都在第一条记录中了。

并且这条记录的Headers中的请求的URL就是我们网页的URL（最重要判断方式）

本篇文章中也只说这一种，其他方法都比较复杂，有空再述~

怎么识别该条记录中包含的数据？

方法：F12后---刷新一下---Network---点击任意记录---Preview/Response

一般建议Preview看即可，这是浏览器渲染过的，容易查看；

Response下的是html格式，不容易查看。

OK，这样就找到了我们需要数据的记录。

6、模仿构造请求

找到目标记录后，我们就开始用代码模仿浏览器进行请求

打开记录的Headers，就可以看到浏览器请求时发送给服务器的数据。

可以看到数据很多，而我们也不需要全都模仿，只需要模拟几个最重要的数据。

主要是：

URL：请求的网址（对应了服务器的数据存放位置）

Method：请求方式，常用get(不需要带数据），post（需要带数据）

User-Agent: 浏览器的标识，相当于爬虫的衣服。

Cookie(简单的可有可无）

对应到本案例中：

URL:

bash 复制代码

https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/9180

Method：get

User-Agent：Headers最底部

OK，明确了以上需要的请求数据，我们就开始写代码了。

7、用代码请求数据

需要用到的库是requests库

没有的安装即可：

python 复制代码

pip install requests

把我们的url和User-Agent直接复制过来准备好：

python 复制代码

headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.139 Safari/537.36',
}
url='https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/9180'

请求方式为get，所以使用requests的get方法进行请求构造即可。

python 复制代码

response=requests.get(url,headers=headers)

最后打印出text即可。

python 复制代码

print(response.text)

完整代码如下：

python 复制代码

import requests
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.139 Safari/537.36',
}
url='https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/9180'
response=requests.get(url,headers=headers)
print(response.text)

可以看到，获取的数据和我们浏览器右键查看网页源代码是一样的内容

就说明我们成功把该条记录的数据爬取了下了。剩下的就是数据的清洗、提取和保存工作了。

内容过多，此篇就不展开了，留个坑，后续补上~

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