这篇文章主要讲解了Python爬虫的基础知识，文中相关知识讲解的非常详细，感兴趣的小伙伴可以参考参考
讲解我们的爬虫之前，先概述关于爬虫的简单概念（毕竟是零基础教程）
爬虫
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。
原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。
为什么我们要使用爬虫
互联网大数据时代，给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。
过去，我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息，这些信息数量有限，且是经过一定的筛选，信息相对而言比较有效，但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导，以致于我们视野受限，无法了解到更多前端的相关知识。
互联网大数据时代，我们突然间，信息获取自由了，我们得到了海量的信息，但是大多数都是无效的垃圾信息。
例如新浪微博，一天产生数亿条的状态更新，而在百度搜索引擎中，随意搜一条――减肥100,000,000条信息。
在如此海量的信息碎片中，我们如何获取对自己有用的信息呢？
答案是筛选！
通过某项技术将相关的内容收集起来，在分析删选才能得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。
网络爬虫技术，虽说有个诡异的名字，让能第一反应是那种软软的蠕动的生物，但它却是一个可以在虚拟世界里，无往不前的利器。
爬虫准备工作
我们平时都说Python爬虫，其实这里可能有个误解，爬虫并不是Python独有的，可以做爬虫的语言有很多例如：PHP,JAVA,C#,C++,Python，选择Python做爬虫是因为Python相对来说比较简单，而且功能比较齐全。
首先我们需要下载python，我下载的是官方最新的版本 3.8.3
其次我们需要一个运行Python的环境，我用的是pychram
也可以从官方下载，
我们还需要一些库来支持爬虫的运行（有些库Python可能自带了）
差不多就是这几个库了，良心的我已经在后面写好注释了
（爬虫运行过程中，不一定就只需要上面几个库，看你爬虫的一个具体写法了，反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装）
爬虫项目讲解
我做的是爬取豆瓣评分电影Top250的爬虫代码
我们要爬取的就是这个网站：https://movie.douban.com/top250
这边我已经爬取完毕，给大家看下效果图，我是将爬取到的内容存到xls中
我们的爬取的内容是：电影详情链接，图片链接，影片中文名，影片外国名，评分，评价数，概况，相关信息。
代码分析
先把代码发放上来，然后我根据代码逐步解析
# -*- codeing = utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析，获取数据 import re # 正则表达式，进行文字匹配` import urllib.request, urllib.error # 制定URL，获取网页数据 import xlwt # 进行excel操作 #import sqlite3 # 进行SQLite数据库操作 findLink = re.compile(r'') # 创建正则表达式对象，标售规则 影片详情链接的规则 findImgSrc = re.compile(r'(.*)</span>') findRating = re.compile(r'<span class="rating_num">(.*)</span>') findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>') findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>') findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S) def main(): baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" #要爬取的网页链接 # 1.爬取网页 datalist = getData(baseurl) savepath = "豆瓣电影Top250.xls" #当前目录新建XLS，存储进去 # dbpath = "movie.db" #当前目录新建数据库，存储进去 # 3.保存数据 saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种 # saveData2DB(datalist,dbpath) # 爬取网页 def getData(baseurl): datalist = [] #用来存储爬取的网页信息 for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次 url = baseurl + str(i * 25) html = askURL(url) # 保存获取到的网页源码 # 2.逐一解析数据 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for item in soup.find_all('div', class_="item"): # 查找符合要求的字符串 data = [] # 保存一部电影所有信息 item = str(item) link = re.findall(findLink, item)[0] # <i style="color:transparent">来源gaodai$ma#com搞$代*码*网</i>通过正则表达式查找 data.append(link) imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0] data.append(imgSrc) titles = re.findall(findTitle, item) if (len(titles) == 2): ctitle = titles[0] data.append(ctitle) otitle = titles[1].replace("/", "") #消除转义字符 data.append(otitle) else: data.append(titles[0]) data.append(' ') rating = re.findall(findRating, item)[0] data.append(rating) judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0] data.append(judgeNum) inq = re.findall(findInq, item) if len(inq) != 0: inq = inq[0].replace("。", "") data.append(inq) else: data.append(" ") bd = re.findall(findBd, item)[0] bd = re.sub('<br />(\s+)?', "", bd) bd = re.sub('/', "", bd) data.append(bd.strip()) datalist.append(data) return datalist # 得到指定一个URL的网页内容 def askURL(url): head = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容） request = urllib.request.Request(url, headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) return html # 保存数据到表格 def saveData(datalist,savepath): print("save.......") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): # print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试 data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据 book.save(savepath) #保存 # def saveData2DB(datalist,dbpath): # init_db(dbpath) # conn = sqlite3.connect(dbpath) # cur = conn.cursor() # for data in datalist: # for index in range(len(data)): # if index == 4 or index == 5: # continue # data[index] = '"'+data[index]+'"' # sql = ''' # insert into movie250( # info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info) # values (%s)'''%",".join(data) # # print(sql) #输出查询语句，用来测试 # cur.execute(sql) # conn.commit() # cur.close # conn.close() # def init_db(dbpath): # sql = ''' # create table movie250( # id integer primary key autoincrement, # info_link text, # pic_link text, # cname varchar, # ename varchar , # score numeric, # rated numeric, # instroduction text, # info text # ) # # # ''' #创建数据表 # conn = sqlite3.connect(dbpath) # cursor = conn.cursor() # cursor.execute(sql) # conn.commit() # conn.close() # 保存数据到数据库 if __name__ == "__main__": # 当程序执行时 # 调用函数 main() # init_db("movietest.db") print("爬取完毕！")
下面我根据代码，从下到下给大家讲解分析一遍
–– codeing = utf-8 –-，开头的这个是设置编码为utf-8 ，写在开头，防止乱码。
然后下面import就是导入一些库，做做准备工作，（sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了）。
下面一些find开头的是正则表达式，是用来我们筛选信息的。
（正则表达式用到 re 库，也可以不用正则表达式，不是必须的。）
大体流程分三步走：
1. 爬取网页
2.逐一解析数据
3. 保存网页
先分析流程
1.爬取网页
baseurl 就是我们要爬虫的网页网址，往下走，调用了 getData（baseurl) ,
我们来看 getData方法
for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次 url = baseurl + str(i * 25)
这段大家可能看不懂，其实是这样的：
因为电影评分Top250，每个页面只显示25个，所以我们需要访问页面10次，25*10=250。
baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面，比如i=1时
https://movie.douban.com/top250?start=25
我放上超链接，大家可以点击看看会跳到哪个页面，毕竟实践出真知。
然后又调用了askURL来请求网页，这个方法是请求网页的主体方法，
怕大家翻页麻烦，我再把代码复制一遍，让大家有个直观感受
def askURL(url): head = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容） request = urllib.request.Request(url, headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) return html
这个askURL就是用来向网页发送请求用的，那么这里就有老铁问了，为什么这里要写个head呢？
这是因为我们要是不写的话，访问某些网站的时候会被认出来爬虫，显示错误，错误代码
418
这是一个梗大家可以百度下，
418 I’m a teapot
The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that
the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error
is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an
April Fools’ joke in 1998.
我是一个茶壶
所以我们需要 “装” ，装成我们就是一个浏览器，这样就不会被认出来，
伪装一个身份。
来，我们继续往下走，
html = response.read().decode("utf-8")
这段就是我们读取网页的内容，设置编码为utf-8，目的就是为了防止乱码。
访问成功后，来到了第二个流程：
2.逐一解析数据
解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup（靓汤） 这个库，这个库是几乎是做爬虫必备的库，无论你是什么写法。
下面就开始查找符合我们要求的数据，用BeautifulSoup的方法以及 re 库的
正则表达式去匹配，
findLink = re.compile(r'') # 创建正则表达式对象，标售规则 影片详情链接的规则 findImgSrc = re.compile(r'(.*)</span>') findRating = re.compile(r'<span class="rating_num">(.*)</span>') findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>') findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>') findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)
匹配到符合我们要求的数据，然后存进 dataList ， 所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。
最后一个流程：
3.保存数据
# 3.保存数据 saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种 # saveData2DB(datalist,dbpath)
保存数据可以选择保存到 xls 表， 需要（xlwt库支持）
也可以选择保存数据到 sqlite数据库， 需要（sqlite3库支持）
这里我选择保存到 xls 表 ，这也是为什么我注释了一大堆代码，注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码，二者选一就行
保存到 xls 的主体方法是 saveData （下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库）：
def saveData(datalist,savepath): print("save.......") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): # print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试 data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据 book.save(savepath) #保存
创建工作表，创列（会在当前目录下创建），
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。
最后运作成功后，会在左侧生成这么一个文件
打开之后看看是不是我们想要的结果
成了，成了！
如果我们需要以数据库方式存储，可以先生成 xls 文件，再把 xls 文件导入数据库中，就可以啦
以上就是零基础学习Python爬虫的详细内容，更多关于Python爬虫的资料请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
以上就是零基础学习Python爬虫的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
转载请注明原文链接：零基础学习Python爬虫
