一、学前花絮

Python 爬虫是一种自动化获取互联网数据的工具，核心价值在于高效、批量地从网页/API 中提取结构化或非结构化信息。其应用场景广泛，涵盖商业、学术、生活服务等多个领域，但需始终遵守合法合规原则（如尊重 robots.txt、不爬取敏感数据、控制请求频率）。

二、Python爬虫实战

学习 Python 爬虫的核心是模拟浏览器行为获取数据，并从网页中提取有用信息。以下分两部分说明：必备知识和最简爬取示例。

2.1 学习爬虫需掌握的核心知识

1. 基础网络协议（HTTP/HTTPS）

爬虫本质是发送 HTTP 请求并接受响应，需理解：

• 请求方法：常用 GET（获取数据）、POST（提交数据）；
• 请求头（Headers）：如 User-Agent（模拟浏览器身份）、Cookie（维持登录状态）；
• 状态码：200（成功）、403（禁止访问）、404（页面不存在）等；
• URL 结构：协议（http/https）、域名、路径、参数（如 ?page=1）。

2. HTML 结构与解析​

网页数据一般嵌套在 HTML 标签中（如 <div>、<a>、<h1>），需掌握：

• 基本标签含义（如 <title>是标题，<a href=””>是链接）；
• 用解析库提取标签内的文本、属性（如链接地址 href）。

3. Python 爬虫工具库​

• 请求库：requests（发送 HTTP 请求，最常用）、urllib（Python 内置，较繁琐）；
• 解析库：BeautifulSoup（简单易用，适合新手）、lxml（速度快，支持 XPath）、re（正则表达式，灵活但复杂）；
• 存储库：csv/json（存文件）、pandas（数据分析）、sqlite3（轻量数据库）；
• 反爬应对：fake_useragent（随机 User-Agent）、time.sleep()（控制请求频率）、代理 IP（如 requests+ 代理池）。

4. 法律与道德规范​

• 遵守网站 robots.txt协议（如 https://www.example.com/robots.txt，查看允许爬取的路径）；
• 不爬取敏感数据（个人隐私、付费内容）；
• 控制请求频率（避免给服务器造成压力）。

2.2 最简爬取示例：爬取静态网页标题

以爬取 豆瓣电影 Top250 第一页的电影标题​ 为例（静态 HTML，无复杂反爬），步骤如下：

步骤 1：安装必要库

步骤 2：编写代码（附注释）

运行结果：

2.3 代码核心逻辑说明

1. 发送请求：用 requests.get(url, headers=headers)模拟浏览器访问，避免被服务器识别为爬虫；
2. 解析 HTML：用 BeautifulSoup将网页文本转为可操作的“标签树”，通过 find_all(标签名, 属性)定位目标数据；
3. 提取数据：从标签对象中获取文本（tag.text）或属性（如 tag[“href”]获取链接）；
4. 异常处理：用 try-except捕获请求失败、解析错误等问题。

2.4 存储数据到文件

爬取的网站数据一般都很长，可以将内容存储到文件：

以上程序生成”douban_top250.csv”，可以查看该文件：

对以上学习内容的总结：

爬虫的本质是“请求→解析→存储”，入门只需掌握 requests（请求）+ BeautifulSoup（解析）+ 基础 HTML 知识。后续可进阶学习动态网页爬取（Selenium/Playwright）、反爬应对（代理/IP 池）、分布式爬虫（Scrapy 框架）等。始终记住：合法合规爬取，尊重网站规则。

三、小结

Python 爬虫是数据时代的“挖掘机”，能将互联网上的“信息碎片”转化为可利用的资源，支撑商业决策、学术研究、生活服务等场景。但核心价值不在于“爬取能力”，而在于数据背后的分析与应用。使用时需牢记：合法合规是前提，数据价值是目标。

让我们保持学习热烈，多做练习。我们下期再见！

快乐男孩

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