文章目录
[1 基础中的基础](#1 基础中的基础)
一、Python环境配置
[1.1 Python环境安装](#1.1 Python环境安装)
[1.2 验证Python环境](#1.2 验证Python环境)
二、安装第三方库
[2.1 pip工具](#2.1 pip工具)
[2.2 安装requests和BeautifulSoup库](#2.2 安装requests和BeautifulSoup库)
三、第一个爬虫程序
[3.1 导入库](#3.1 导入库)
[3.2 发送请求并获取网页内容](#3.2 发送请求并获取网页内容)
[3.3 解析网页内容并提取信息](#3.3 解析网页内容并提取信息)
[2 获取到信息的处理方法](#2 获取到信息的处理方法)
解析库
BeautifulSoup库入门
安装
使用示例
lxml库入门
安装
使用示例
正则表达式使用
安装
使用示例
[3 处理后数据的处理方法](#3 处理后数据的处理方法)
数据存储库
文件存储
[数据库存储（SQLite, MySQL）](#数据库存储（SQLite, MySQL）)
数据持久化
[4 进阶指南](#4 进阶指南)
目录
异步库
多线程爬取
协程爬取
异步IO
反爬策略及应对
User-Agent伪装
IP代理使用
验证码处理
[5 小结与其他](#5 小结与其他)
[1. 基础库介绍](#1. 基础库介绍)
[2. 模拟登录](#2. 模拟登录)
[2.1 使用 requests 处理 cookies](#2.1 使用 requests 处理 cookies)
[2.2 使用 Selenium 进行模拟登录](#2.2 使用 Selenium 进行模拟登录)
[3. 动态网页爬取（Selenium）](#3. 动态网页爬取（Selenium）)
[4. 分布式爬虫](#4. 分布式爬虫)
1 基础中的基础
本教程将介绍Python爬虫的基础知识，包括Python环境配置，安装第三方库，以及编写第一个爬虫程序。
一、Python环境配置
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。首先，我们需要配置Python环境。你可以从Python官网下载最新的Python版本并安装。
1.1 Python环境安装
访问Python官网下载页面，选择适合你操作系统的Python版本进行下载和安装。
1.2 验证Python环境
安装完成后，打开命令行工具，输入以下命令来验证Python是否安装成功：
python
复制代码
python --version
如果显示出Python的版本号，说明Python已经成功安装。
二、安装第三方库
Python有许多强大的第三方库可以帮助我们进行爬虫开发，其中最常用的是requests和BeautifulSoup。我们可以使用pip工具来安装这些库。
2.1 pip工具
pip是Python的包管理器，可以用来安装和管理Python库。如果你的Python环境中还没有pip，你可以从这里下载并安装。
2.2 安装requests和BeautifulSoup库
在命令行中输入以下命令来安装requests和BeautifulSoup库：
python
复制代码
pip install requests beautifulsoup4
三、第一个爬虫程序
接下来，我们将编写一个简单的爬虫程序，用于抓取网页上的信息。
3.1 导入库
首先，我们需要导入requests和BeautifulSoup库：
python
复制代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
3.2 发送请求并获取网页内容
然后，我们可以使用requests库的get方法来发送一个HTTP请求，获取网页的内容：
python
复制代码
url = 'http://example.com' # 需要爬取的网页URL
response = requests.get(url) # 发送GET请求
html_content = response.text # 获取网页内容
3.3 解析网页内容并提取信息
最后，我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页内容，并提取出我们需要的信息：
python
复制代码
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') # 创建BeautifulSoup对象
title = soup.title.string # 提取网页标题
print(title) # 打印网页标题
2 获取到信息的处理方法
解析库
BeautifulSoup库入门
BeautifulSoup是一个Python的HTML或XML的解析库，用于从网页中提取数据。它通常与requests和lxml等库一起使用，以获取和解析网页内容。
安装
python
复制代码
pip install beautifulsoup4
使用示例
python
复制代码
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
lxml库入门
lxml是Python的一个高性能的库，用于处理XML和HTML。它提供了简单易用的API，可以快速地解析和操作XML和HTML文档。
安装
python
复制代码
pip install lxml
使用示例
python
复制代码
from lxml import etree
import requests
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
tree = etree.HTML(response.text)
正则表达式使用
正则表达式是一种强大的文本匹配工具，可以用来匹配、查找、替换字符串中的特定模式。在Python中，可以使用re模块来处理正则表达式。
安装
无需安装，re模块是Python的标准库之一。
使用示例
python
复制代码
import re
pattern = r'\d+' # 匹配一个或多个数字的正则表达式
text = 'abc123def456'
result = re.findall(pattern, text) # 返回所有匹配的结果列表：['123', '456']
3 处理后数据的处理方法
数据存储库
文件存储
在Python中，我们可以使用内置的open()函数来读写文件。以下是一个简单的例子：
python
复制代码
# 写入文件
with open('test.txt', 'w') as f:
f.write('Hello, World!')
# 读取文件
with open('test.txt', 'r') as f:
print(f.read())
数据库存储（SQLite, MySQL）
对于数据库存储，我们可以使用SQLite和MySQL。以下是一个使用SQLite的例子：
python
复制代码
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db
# 如果文件不存在，会自动在当前目录创建：
conn = sqlite3.connect('test.db')
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
# 执行一条SQL语句，创建user表：
cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
# 继续执行一条SQL语句，插入一条记录：
cursor.execute('insert into user (id, name) values (\'1\', \'Michael\')')
# 通过rowcount获得插入的行数：
print(cursor.rowcount)
# 关闭Cursor:
cursor.close()
# 提交事务：
conn.commit()
# 关闭Connection:
conn.close()
对于MySQL，我们需要使用pymysql库：
python
复制代码
import pymysql
# 连接数据库
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test')
try:
with connection.cursor() as cursor:
# 创建一个新的记录
sql = "INSERT INTO `users` (`email`, `password`) VALUES (%s, %s)"
cursor.execute(sql, ('webmaster@python.org', 'very-secret'))
connection.commit()
finally:
connection.close()
数据持久化
数据持久化是将内存中的数据保存到可永久存储的设备中。在Python中，我们通常使用pickle库来实现数据的序列化和反序列化。以下是一个例子：
python
复制代码
import pickle
data = {'a': [1, 2.0], 'b': ('string', u'Unicode string'), 'c': None}
binary_data = pickle.dumps(data) # Pickling data, also converting numpy array to bytes.
print(binary_data) # b'\x80x04\x95x0b\x00x00\x00x00\x00x00\x00]\x94(\x8c\x08key\x94\x8c
class\x94K\x01u.'
print(type(binary_data)) #
data2 = pickle.loads(binary_data) # Unpickling data. Also deserializing a numpy array from bytes.
print(data2) # {'a': [1, 2], 'b': ('string', u'Unicode string'), 'c': None}
4 进阶指南
目录
异步库
多线程爬取
协程爬取
异步IO
异步库
多线程爬取
在Python中，可以使用threading模块来实现多线程爬取。以下是一个简单的示例：
python
复制代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import threading
def fetch(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title.text)
urls = ['https://www.example.com', 'https://www.example2.com']
threads = []
for url in urls:
t = threading.Thread(target=fetch, args=(url,))
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
协程爬取
使用asyncio和aiohttp库可以实现协程爬取。以下是一个简单的示例：
python
复制代码
import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
soup = BeautifulSoup(await response.text(), 'html.parser')
print(soup.title.text)
return soup
async def main():
urls = ['https://www.example.com', 'https://www.example2.com']
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = []
for url in urls:
task = asyncio.ensure_future(fetch(session, url))
tasks.append(task)
responses = await asyncio.gather(*tasks)
for response in responses:
print(response)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
异步IO
使用asyncio和aiohttp库可以实现异步IO爬取。但是我不会，有需要可以自己查文档。
反爬策略及应对
User-Agent伪装
User-Agent是服务器识别客户端的一种方式，我们可以通过伪装User-Agent来达到爬虫不被服务器识别的目的。
在Python中，我们可以使用requests库的headers参数进行User-Agent的伪装。以下是一个简单的示例：
python
复制代码
import requests
url = 'http://example.com'
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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
IP代理使用
IP代理是指通过第三方服务器转发请求，从而隐藏自己的真实IP地址，防止被目标网站封锁。在Python中，我们可以使用requests库配合proxies参数来使用IP代理。以下是一个简单的示例：
python
复制代码
import requests
url = 'http://example.com'
proxies = {
'http': 'http://10.10.1.10:3128',
'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)
验证码处理
验证码是网站为了阻止机器人自动访问而设置的一道障碍。在Python中，我们可以使用pytesseract库和PIL库来处理验证码。以下是一个简单的示例：
首先，我们需要安装这两个库：
bash
复制代码
pip install pytesseract pillow
然后，我们可以使用以下代码来处理验证码：
python
复制代码
from PIL import Image
import pytesseract
def get_captcha_text(image_path):
image = Image.open(image_path)
captcha_text = pytesseract.image_to_string(image)
return captcha_text
针对目前一些稀奇古怪的验证码，常见的方法是有针对性地训练机器学习模型解决。
5 小结与其他
1. 基础库介绍
Python 提供了一些用于网络爬虫的库，如 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等。这些库可以帮助我们方便地获取网页内容，解析 HTML，存储数据等。
2. 模拟登录
在爬取需要登录的网站时，我们需要使用到模拟登录的技术。这通常涉及到处理 cookies，或者使用 Selenium 进行自动化操作。
2.1 使用 requests 处理 cookies
python
复制代码
import requests
# 登录网站并获取 cookies
s = requests.Session()
login_data = {'username': 'your_username', 'password': 'your_password'}
r = s.post('http://www.example.com/login', data=login_data)
# 使用 cookies 访问受保护的页面
r = s.get('http://www.example.com/protected')
2.2 使用 Selenium 进行模拟登录
Selenium 是一个强大的网页自动化测试工具，可以模拟用户的各种操作，包括点击按钮、填写表单等。
python
复制代码
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
driver = webdriver.Firefox()
driver.get("http://www.example.com/login")
elem = driver.find_element_by_name("username")
elem.clear()
elem.send_keys("your_username")
elem = driver.find_element_by_name("password")
elem.clear()
elem.send_keys("your_password")
elem.send_keys(Keys.RETURN)
3. 动态网页爬取（Selenium）
有些网站的内容是通过 JavaScript 动态加载的，这时候我们就需要使用到 Selenium 这样的工具来模拟浏览器行为，获取动态加载的内容。
4. 分布式爬虫
当需要爬取大量数据时，我们可以使用分布式爬虫来提高爬取效率。常用的分布式爬虫框架有 Scrapy-Redis、PySpider 等。