【python基础】爬虫的万能基础公式？你看这个是不是你想要的

1、导入所需的库：通常需要使用requests、BeautifulSoup、re等库来进行网络请求、解析HTML页面和正则表达式匹配等操作。2、发送网络请求：使用requests库发送HTTP请求，获取目标网页的HTML源代码。3、解析HTML页面：使用BeautifulSoup库解析HTML页面，提取出需要的数据。4、数据处理：对提取出的数据进行清洗、处理和存储。5、循环爬取：使用循环结构，对多

文章共2,072字 · 阅读需要大约7分钟

一键AI生成摘要，助你高效阅读

问答

bagell

985人浏览 · 2023-09-04 09:48:57

bagell · 2023-09-04 09:48:57 发布

Python是一种非常适合用于编写网络爬虫的编程语言。以下是一些Python爬虫的基本步骤：

1、导入所需的库：通常需要使用requests、BeautifulSoup、re等库来进行网络请求、解析HTML页面和正则表达式匹配等操作。

2、发送网络请求：使用requests库发送HTTP请求，获取目标网页的HTML源代码。

3、解析HTML页面：使用BeautifulSoup库解析HTML页面，提取出需要的数据。

4、数据处理：对提取出的数据进行清洗、处理和存储。

5、循环爬取：使用循环结构，对多个页面进行爬取。

6、防止反爬：在爬取过程中，需要注意网站的反爬机制，可以使用代理IP、随机User-Agent等方式来规避反爬。

7、异常处理：在爬取过程中，可能会出现网络连接异常、页面解析异常等情况，需要进行异常处理，保证程序的稳定性。

需要注意的是，在进行网络爬虫时，需要遵守相关法律法规和网站的使用协议，不得进行恶意爬取和侵犯他人隐私等行为。

编写一个通用的Python爬虫模板可以帮助开发者更快速地开始一个新的网络爬虫项目。以下是一个简单的网页抓取模板示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Step 1: 访问网页并获取响应内容
def get_html_content(url):
    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'}
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        response.encoding = response.apparent_encoding
        html_content = response.text
        return html_content
    except Exception as e:
        print(f"网络请求异常：{e}")
        return None

# Step 2: 解析网页并提取目标数据
def parse_html(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # TODO：根据需求编写解析代码，并将结果保存到合适的数据结构中
    data_list = []
    return data_list

# Step 3: 存储数据到本地或其他持久化存储服务器中
def store_data(result_list):
    # TODO：编写存储代码，将数据结果保存到本地或其他服务器中
    pass

# Step 4: 控制流程，调用上述函数完成数据抓取任务
if __name__ == '__main__':
    target_url = "http://www.example.com"
    html_content = get_html_content(target_url)
    if html_content:
        result_list = parse_html(html_content)
        store_data(result_list)
    else:
        print("网页访问失败")