文章目录
- 爬虫基础概念
- [HTTP 基础](#HTTP 基础)
-
- [HTTP 请求和响应](#HTTP 请求和响应)
- [请求方法（GET、POST 等）](#请求方法（GET、POST 等）)
- [响应状态码（200、404、503 等）](#响应状态码（200、404、503 等）)
- 请求头和响应头
- 数据解析
-
- [HTML 解析](#HTML 解析)
- [CSS 解析](#CSS 解析)
- [XPath 解析](#XPath 解析)
- [JSON 解析](#JSON 解析)
- 使用爬虫框架
- 数据存储与管理
- 小练习
- 反爬虫
- 🍭小分享
- 🌻【如侵权请私信我删除】
爬虫基础概念
什么是网络爬虫？
就像蜘蛛会爬行网上的网页一样，网络爬虫是一种自动浏览互联网的工具。它们可以访问网站并收集网站上的信息，就像你在网上搜索一样，但是是由程序自动完成的。
爬虫的作用和应用领域
爬虫可以用来获取各种各样的信息，比如新闻、电影信息、商品价格等等。它们在搜索引擎、数据分析、竞争情报等领域都有广泛的应用。
爬虫的工作原理
爬虫工作的原理就像你在网上冲浪一样。它们首先发送请求给网站，请求获取网页内容，然后解析这些内容，找到需要的信息，最后把这些信息保存下来。
HTTP 基础
HTTP 请求和响应
在互联网上，信息的传输靠的是一种叫做HTTP的协议。当你在浏览器里输入网址并按下回车时，浏览器会发送一个HTTP请求给网站，请求获取网页内容。网站收到请求后，会发送一个HTTP响应，里面包含着请求的网页内容。
请求方法（GET、POST 等）
HTTP请求有不同的方法，最常见的是GET和POST。GET用于请求获取网页内容，而POST用于提交数据给服务器，比如填写表单时使用的提交按钮。
响应状态码（200、404、503 等）
网站在收到请求后会返回一个状态码，告诉浏览器请求的结果。比如，状态码200表示请求成功，404表示页面不存在，503表示服务器暂时不可用。
请求头和响应头
HTTP请求和响应还有一些附加的信息，叫做请求头和响应头。请求头包含了请求的一些额外信息，比如浏览器的类型和支持的编码格式。响应头包含了服务器返回的一些额外信息，比如响应的内容类型和编码格式。
数据解析
HTML 解析
HTML是网页的基本语言，就像是网页的骨架一样。爬虫需要通过解析HTML文档来找到需要的信息，就像找针在草堆中一样。我们可以使用工具或库来帮助解析HTML，从而提取出我们需要的数据。
CSS 解析
CSS是用来美化网页的，但它也可以帮助我们更好地定位和提取网页上的信息。通过解析CSS，我们可以找到页面上特定元素的位置和样式，从而更精准地提取数据。
XPath 解析
XPath是一种用来在XML文档中定位节点的语言，但它也可以应用在HTML文档上。XPath语法简单直观，可以帮助我们快速准确地定位到需要的数据。
JSON 解析
JSON是一种常用的数据格式，很多网站的数据都是以JSON的形式返回的。我们可以使用JSON解析库来处理这些数据，从而提取出我们需要的信息。 JSON解析相比其他解析方式更加简单快捷。
使用爬虫框架
Scrapy 框架简介
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它提供了一整套工具和组件，帮助我们快速高效地构建爬虫。它具有高度的可定制性和灵活性，适用于各种规模和复杂度的爬虫项目。
安装和配置 Scrapy
安装Scrapy很简单，只需要使用pip命令即可。安装完成后，我们可以对Scrapy进行一些基本的配置，比如设置爬虫的名称、起始网址等。
python
pip install scrapy编写爬虫代码
使用Scrapy编写爬虫代码非常简单，只需要定义一个爬虫类并实现一些方法即可。我们可以在这些方法中指定如何发送请求、解析响应、提取数据等操作。
运行和调试爬虫
运行和调试Scrapy爬虫也很方便。我们可以使用命令行工具来启动爬虫，监控爬取过程，并查看爬取结果。同时，Scrapy还提供了一些调试工具和技巧，帮助我们快速定位和解决问题。
数据存储与管理
存储到本地文件
爬虫获取的数据可以保存到本地文件中，常见的格式包括文本文件（如CSV、TXT）和二进制文件（如图片、视频）。我们可以使用Python内置的文件操作函数或第三方库来实现数据的写入和读取。
存储到数据库（MySQL、MongoDB 等）
除了保存到本地文件，爬虫也可以将数据存储到数据库中，以便后续的管理和分析。常见的数据库包括关系型数据库（如MySQL、SQLite）和非关系型数据库（如MongoDB）。我们可以使用相应的数据库驱动或ORM框架来实现数据的存取操作。
数据清洗和去重
在存储数据之前，我们可能需要对数据进行清洗和去重处理，以确保数据的质量和一致性。清洗数据可以包括去除无效或重复的数据、修正数据格式、填充缺失值等操作，从而使数据更加规范和可用。
小练习
爬虫步骤
1. 准备工作
- 安装 Python：确保你的计算机上安装了Python。
- 安装 requests 和 BeautifulSoup：使用pip安装requests库和BeautifulSoup库，它们是爬虫常用的工具。
2. 编写爬虫代码
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送HTTP请求获取网页内容
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取需要的信息
# 例如，找到所有标题为<h1>的元素
titles = soup.find_all('h1')
# 打印提取的信息
for title in titles:
print(title.text)3. 运行爬虫
- 打开命令行界面，进入存放爬虫代码的文件夹。
- 运行Python脚本：在命令行中输入
python your_spider.py（假设你的爬虫代码保存在名为your_spider.py的文件中）。
4. 分析和处理数据
- 查看爬虫输出的信息，分析是否成功提取到了需要的数据。
- 可以进一步处理数据，比如存储到文件或数据库中，进行数据清洗等操作。
5. 注意事项
- 尊重网站的规则：遵守Robots协议，不要对不允许爬取的网站进行爬取。
- 避免频繁访问同一网站：过于频繁地访问同一网站可能会被网站封禁IP，所以要控制爬取速度。
- 处理异常情况：考虑到网络不稳定等情况，添加适当的异常处理机制，以保证爬虫的稳定性。
小实战
我们来实战一个简单的例子：从百度首页获取所有的链接。
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送HTTP请求获取百度首页内容
url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 找到所有的链接
links = soup.find_all('a')
# 打印链接
for link in links:
href = link.get('href')
if href:
print(href)这段代码会发送一个HTTP请求到百度首页，然后使用BeautifulSoup解析返回的HTML内容。接着，它找到页面中所有的链接，并将它们打印出来。
你可以在本地运行这段代码，看看它能够成功获取到百度首页中的链接。
如果运行成功，你的控制台应该会出现以下信息
反爬虫
什么是反爬虫？
反爬虫是网站为了阻止爬虫程序对其内容进行访问和获取而采取的一系列措施。这些措施旨在识别和阻止爬虫程序，从而保护网站的数据和资源。
常见的反爬虫技术
- 验证码：要求用户在访问前输入验证码，以验证其身份是否为真人。
- IP封禁：检测到频繁访问的IP地址，可能会暂时或永久封禁该IP。
- User-Agent检测：通过检查HTTP请求中的User-Agent字段，识别爬虫程序。
- 频率限制：限制对网站的访问频率，防止过于频繁的访问。
- 动态内容加载：网站使用JavaScript等技术动态加载内容， ers爬取工具可能无法解析。
- Robots协议：网站通过robots.txt文件告知搜索引擎和爬虫程序哪些页面可以爬取，哪些不可以。
对抗反爬虫的方法（反反爬虫）
- 模拟人类行为：模拟人类行为，比如随机生成用户代理、模拟浏览器的行为等，以规避User-Agent检测和频率限制。
- 使用代理IP：通过使用代理IP隐藏真实IP地址，规避IP封禁和频率限制。
- 验证码识别：使用OCR技术识别验证码，以解决验证码阻碍爬虫的问题。
- 限制爬取速度：控制爬取速度，避免过于频繁地访问网站。
- 分布式爬取：使用多个IP和服务器进行分布式爬取，减少对单个IP的访问频率。
- 定期更新规则：定期监测网站的反爬虫策略，及时更新爬虫程序以应对变化。
🍭小分享
人工搜集数据信息费时费力，通过爬虫技术可以快速且有效的获取自己想要的信息，为了反反爬虫，可以使用IP代理技术，小编在这里给大家分享一个IP代理池
🌻【如侵权请私信我删除】
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