Python3 爬虫简介

Python 爬虫简介

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🎯 学习目标

了解 Python 网络爬虫的基本概念、应用场景与学习路径，掌握爬虫开发所需的基础知识和工具链。能够使用 Python 编写简单的网页数据抓取程序，并为后续深入学习网络请求、解析、反爬策略等打下坚实基础。

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🔑 核心重点

分类	内容
什么是爬虫	自动从网页中提取结构化数据的程序
常见用途	数据采集、数据分析、监控、搜索引擎等
技术栈	requests, BeautifulSoup, lxml, selenium, scrapy
法律与伦理	遵守 robots.txt、尊重网站规则、避免高频访问
实战建议	从小型项目开始，逐步过渡到复杂爬虫系统

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📚 详细讲解

一、1. 爬虫是什么？

网络爬虫（Web Crawler / Web Spider） 是一种自动下载并解析网页内容，从中提取有用信息的程序。

✅ 示例：简单理解爬虫工作流程

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

print(soup.title.string)  # 提取网页标题

📌 输出：

Example Domain

📌 解释：

• 使用 requests 获取网页内容
• 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 并提取信息

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二、2. 爬虫的应用场景

应用领域	具体案例描述
数据分析	抓取电商商品价格、评论，用于市场趋势分析
搜索引擎	Google、Bing 等通过爬虫建立索引数据库
监控系统	自动监测网站状态、价格变化、股票行情等
自动化测试	使用 Selenium 等模拟用户操作，进行 UI 测试
新闻聚合	聚合多个新闻网站的内容，生成统一阅读界面
机器学习训练	抓取大量文本、图片等数据集用于模型训练

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三、3. 爬虫学习方向

阶段	学习内容
初级阶段	掌握 HTTP 协议、HTML 结构、基本请求库（如 requests）
中级阶段	学会解析 HTML/XML（BeautifulSoup、lxml）、JSON 数据处理
高级阶段	掌握异步爬虫（aiohttp、asyncio）、动态页面处理（Selenium、Playwright）
进阶阶段	反爬策略对抗（验证码识别、IP 代理池、请求头伪造）、分布式爬虫（Scrapy + Redis）
工程化阶段	数据存储（MySQL、MongoDB、Elasticsearch）、日志管理、定时任务调度

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四、4. 爬虫学习计划（建议）

时间周期	学习内容
第 1 周	Python 基础回顾、HTTP 协议入门、requests 基本使用
第 2 周	HTML/CSS 基础、BeautifulSoup/lxml 解析网页结构
第 3 周	JSON 数据处理、API 接口调用、异常处理、日志记录
第 4 周	动态网页处理（Selenium、Playwright）、JavaScript 渲染页面
第 5 周	Scrapy 框架入门、Item Pipeline、Spider 设计
第 6 周	反爬策略与应对：User-Agent 伪装、IP 代理、验证码识别（OCR）、Cookie 复用
第 7 周	异步爬虫（aiohttp + asyncio）或并发爬虫（multiprocessing / threading）
第 8 周	数据持久化：MySQL、MongoDB、Elasticsearch 存储数据
第 9 周	项目实战：电商价格监控系统 / 新闻资讯聚合平台 / 就业岗位信息采集器
第10周+	分布式爬虫（Scrapy-Redis）、部署上线、性能优化、监控报警

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⚠️ 注意事项

• ❗ 遵守法律与道德规范：不要爬取禁止访问的数据，避免对服务器造成压力。
• ❗ 查看 robots.txt：检查目标网站是否允许爬虫访问。
• ❗ 设置合理请求间隔：添加 time.sleep()，防止被封 IP。
• ❗ 使用 User-Agent 和 Proxy：模拟浏览器访问，使用代理 IP 避免频繁请求。
• ❗ 避免暴力破解：不要尝试爬取敏感数据或登录接口。
• ❗ 关注网站结构更新：网页结构变动可能导致代码失效，需定期维护。

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🧪 实际案例分析

📌 场景：招聘网站职位信息采集器

功能需求：

• 抓取某招聘网站上“Python 开发工程师”相关的职位信息
• 提取字段：职位名称、公司名、薪资范围、城市、发布时间、详情链接
• 存储方式：输出为 CSV 文件或存入 MySQL 数据库

示例代码（简化版）：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

url = "https://www.examplejobsite.com/jobs?keyword=python"

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'
}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

jobs = []

for item in soup.select('.job-list-item'):
    title = item.select_one('.title').text.strip()
    company = item.select_one('.company').text.strip()
    salary = item.select_one('.salary').text.strip()
    location = item.select_one('.location').text.strip()
    link = item.select_one('a')['href']
    
    jobs.append({
        'title': title,
        'company': company,
        'salary': salary,
        'location': location,
        'link': link
    })

# 保存为 CSV
with open('python_jobs.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'company', 'salary', 'location', 'link'])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(jobs)

print("数据已保存至 python_jobs.csv")

📌 说明：

• 使用了 requests 发起请求，BeautifulSoup 解析 HTML，csv 保存结果
• 可扩展为多页爬取、异步版本、数据库存储等

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🧩 拓展练习（动手实践）

1. 编写一个程序，爬取豆瓣电影 Top250 的电影名称、评分、导演等信息并保存为 Excel 表格。
2. 使用 requests + BeautifulSoup 抓取天气预报网站的未来一周天气情况。
3. 构建一个“关键词搜索聚合器”，输入关键词后抓取多个网站的相关文章标题和链接。
4. 使用 Selenium 登录某个网站并爬取用户主页信息。
5. 编写一个“新闻聚合器”，自动抓取多个新闻网站的头条新闻并展示。

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🧭 下一步建议

• 下一章学习内容：《Python3 使用 requests 发起 HTTP 请求》
• 掌握 GET/POST 请求、参数传递、响应处理、Session 对象
• 学习如何设置 Headers、Cookies、代理 IP 等高级功能
• 结合 PyCharm 调试请求过程，查看响应状态码、内容等

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