python爬虫指南——初学者避坑篇

目录

Python爬虫初学者学习指南

一、学习方向
  1. Python基础:掌握Python基础语法、文件处理、正则表达式(re模块)和数据处理(Pandas库)。
  2. HTTP与HTML解析基础:理解HTTP协议和HTML结构,学习请求库(Requests)和解析库(BeautifulSoup)。
  3. 动态页面处理:学习如何使用Selenium处理JavaScript动态加载内容。
  4. 反爬虫机制及应对方法:了解常见反爬虫机制,学习代理设置、请求头伪装、IP池等应对方法。
  5. 数据存储:学习如何将爬取的数据存储到CSV、JSON、数据库中,熟悉Pandas、SQLite等数据处理和存储工具。
  6. 实战案例:完成一些经典爬虫项目,如商品价格爬取、评论分析等,强化综合应用能力。
二、Python爬虫知识点总结
知识点 描述 常用方法或库
HTTP基础 了解HTTP请求和响应,GET、POST、状态码等 requests.get()requests.post()
HTML结构解析 通过标签定位、CSS选择器、XPath解析HTML内容 BeautifulSouplxml
正则表达式 使用正则表达式从文本中匹配特定模式的数据 re库、re.findall()
动态内容爬取 处理JavaScript生成的动态数据,抓取动态加载的内容 SeleniumPyppeteer
代理与请求头伪装 防止被封禁,使用代理IP和伪装User-Agent requests.Session()、代理池
Cookies处理 模拟登录和保持会话,获取需要登录的页面 requests.Session(), headers
数据清洗与存储 清洗数据格式,保存到CSV、JSON或数据库中 Pandasjsonsqlite3
多线程与异步爬取 提高爬取速度,使用多线程或异步编程 concurrent.futuresasyncioaiohttp
反爬虫应对措施 随机请求头、延迟请求、使用代理IP等 fake_useragenttime.sleep()
三、具体知识点详解和实现步骤
1. HTTP请求和HTML解析

通过 RequestsBeautifulSoup 库发送请求并解析内容。

python 复制代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 获取页面内容
url = "https://example.com"
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text  # 提取页面标题
print("页面标题:", title)
2. 正则表达式提取数据

使用正则表达式从HTML或文本中提取数据,适用于格式固定的数据。

python 复制代码
import re

html = "<div><p>价格: ¥100</p></div>"
price = re.findall(r"¥(\d+)", html)
print("价格:", price[0])
3. 动态内容爬取

处理JavaScript加载的内容,可以使用Selenium模拟浏览器行为。

python 复制代码
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

# 设置Selenium驱动
service = Service("chromedriver_path")  # 替换为Chromedriver路径
driver = webdriver.Chrome(service=service)
driver.get("https://example.com")

# 等待页面加载
time.sleep(3)
content = driver.find_element(By.CLASS_NAME, "target-class").text  # 获取内容
print("页面内容:", content)

# 关闭浏览器
driver.quit()
4. 数据存储

爬取的数据可以存储为CSV、JSON文件,或保存到数据库中。

  • 存储为CSV文件
python 复制代码
import pandas as pd

data = [{"Title": "Example", "Price": "100"}]
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("output.csv", index=False)
  • 存储为JSON文件
python 复制代码
import json

data = [{"Title": "Example", "Price": "100"}]
with open("output.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)
  • 存储到SQLite数据库
python 复制代码
import sqlite3

connection = sqlite3.connect('example.db')
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS Products (Title TEXT, Price TEXT)''')
cursor.execute("INSERT INTO Products VALUES (?, ?)", ("Example", "100"))
connection.commit()
connection.close()
5. 反爬虫应对措施

常见反爬虫措施及对应的应对方案。

反爬虫措施 应对方法
IP封禁 使用代理IP池,定期更换IP
User-Agent检测 随机切换User-Agent,使用fake_useragent
访问频率限制 设置请求延迟,使用time.sleep()控制速度
验证码 手动输入验证码或使用OCR识别工具
JavaScript检测 使用Selenium模拟浏览器,执行JavaScript代码
四、完整案例:爬取京东商品信息

通过以下案例将知识点进行综合运用,爬取京东指定商品的价格、名称及评价数。

1. 导入库和设置基本信息
python 复制代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time

# 基础设置
url = "https://search.jd.com/Search?keyword=python书籍&enc=utf-8"
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'
}
2. 获取网页内容
python 复制代码
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
3. 解析数据
python 复制代码
products = []
for item in soup.select(".gl-item"):
    title = item.select_one(".p-name em").text.strip()
    price = item.select_one(".p-price i").text.strip()
    comment = item.select_one(".p-commit a").text.strip()
    products.append({"Title": title, "Price": price, "Comment": comment})
4. 保存数据到CSV
python 复制代码
df = pd.DataFrame(products)
df.to_csv("jd_products.csv", index=False, encoding='utf-8')
print("数据已保存到jd_products.csv")
5. 结果展示

结果文件jd_products.csv将包含商品标题、价格和评论数等信息。

示例数据结构(CSV文件)
Title Price Comment
Python编程从入门到实践 55.8 5000+
深入理解Python编程 75.2 3000+

五、常见学习资源

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