爬虫基本步骤
2024-09-26 16:42:00 5 举报AI智能生成
基础的爬虫实现步骤指南，具体实现时要根据目标网页的结构调整代码。
作者其他创作
大纲/内容
优化处理与异常处理
使用 try-except 块处理爬虫过程中可能遇到的网络异常或 HTML 解析错误
使用 Selenium 处理动态网页
如果目标网站使用 JavaScript 动态加载内容（如通过 AJAX 载入数据），requests 可能无法获取完整的网页，需要使用 Selenium 来模拟浏览器
目标
确定要抓取的网站和具体的数据。
例如，目标可以是新闻网站的标题、价格信息、产品详情等。
安装必要的库
使用 Python 编写爬虫时，常用的库有 requests、BeautifulSoup、Selenium 等。可以通过 pip 安装这些库：
向目标网页发送请求
使用 requests 模块发送 HTTP 请求，获取网页的 HTML 数据
解析HTML
使用 BeautifulSoup 或 lxml 解析获取到的 HTML 内容，从中提取目标数据
处理结构化数据
爬虫获取的 HTML 中，往往目标数据是结构化的，例如商品的名称、价格等。需要通过 find() 或 find_all() 方法提取相关标签
处理分页
如果目标网站有分页功能，需要在爬取时处理分页，爬取多页数据。可以通过改变 URL 或利用表单提交获取下一页的数据
存储数据
将获取到的数据存储为 CSV 文件、数据库等格式，方便后续分析或使用
处理反爬机制
为了防止过快的访问影响网站，爬虫需要模拟人类的行为，例如设置请求头、延迟请求、代理 IP 等
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
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