python常用爬虫代码大全

Python作为一门蓬勃发展的编程语言，拥有丰富的第三方库和框架，其中爬虫领域则是其中的重头戏。本文将会介绍常用爬虫代码及相关知识点和注意要点。

一、HTTP请求和响应

在爬虫中，我们需要向网络服务器发送请求，获取相应的响应数据。HTTP请求和响应数据就是我们需要了解的两个概念。

1. HTTP请求（Request）

HTTP Request是我们向Web服务器请求数据时所发送的消息，一般包括以下内容：

- 请求方法（GET/POST/PUT/DELETE等）

- 目标URL

- 请求头（Headers）：包含用户代理、接收数据的类型等信息

- 请求体（Body）：POST等请求需要传递的数据

2. HTTP响应（Response）

HTTP Response则是消息的回复。在我们向服务器发送HTTP请求后，服务器会返回以下信息：

- 状态码(Status Code)：描述服务器处理请求的结果（如200表示成功、404表示未找到等）。

- 响应头（Headers）：包含了回应类型、内容长度、服务器类型等信息。

- 响应正文（Body）：实际的响应内容。

二、requests库

requests库是Python中常用的HTTP请求库之一，支持HTTP/HTTPS和Session请求，并且功能强大，易于使用。常用的requests方法有：

1. requests.get(url, params=None, **kwargs)

发送HTTP GET请求

- url: 请求的URL地址

- params: 字典或字节序列，作为URL参数发送给服务器

- **kwargs: 更多参数可以参考官方文档，如headers、cookies等

2. requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)

发送HTTP POST请求

- url: 请求的URL地址

- data: 字典、元组列表、字节序列等可以作为表单数据发送给服务器

- json: 可以直接发送json格式的数据给服务器

- **kwargs: 更多参数可以参考官方文档，如headers、cookies等

3. requests.Session()

建立会话Session，用于在与服务器的多次请求之间保持一些参数，例如cookies、身份验证等。

在使用requests库时，我们需要注意以下问题：

1. 乱码问题

requests库默认使用UTF-8编码，但如果网页编码为其他格式，则需要手动编码或解码。

2. 重定向问题

在某些情况下，requests库会自动处理重定向，但有些情况下需要手动设置是否处理重定向。

3. User-Agent问题

服务器经常会检查User-Agent信息，如果检测到爬虫程序，则服务器可能会拒绝服务。因此需要在请求头中添加User-Agent信息。

三、BeautifulSoup库

BeautifulSoup是Python中常用的HTML解析库之一，可以将HTML和XML文档转换为一个Python对象。BeautifulSoup提供了多种解析器，包括Python标准库中的html.parser和第三方库lxml等。

1. 安装

使用pip命令安装：

```

pip install BeautifulSoup4

```

2. 基本用法

使用BeautifulSoup解析HTML代码，可以实现以下功能：

- 查找标签：通过标签名称查找，返回为bs4.element.Tag对象

- 获取属性：使用Tag.get(attribute)方法获取属性值

- 遍历文档树：使用Tag.children、Tag.descendants等方法遍历

- 搜索文档树：使用find、find_all、select等方法搜索指定的节点

3. BeautifulSoup示例

例如我们需要获取一个网页的中所有img标签的src属性值，可以使用以下代码：

```

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.example.com'

html = requests.get(url).text

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

images = soup.find_all('img')

for img in images:

print(img.get('src'))

```

四、Scrapy框架

Scrapy是Python中的一个高效、快速的网络爬虫框架，可以用于Web抓取、数据挖掘、监测和自动化测试等领域。它采用异步处理和Twisted网络库，支持多线程、分布式、日志处理等功能。

1. 安装

使用pip命令安装：

```

pip install scrapy

```

2. 结构和用法

Scrapy的结构包括了Scrapy引擎、调度器、下载器、爬虫、管道等组件。使用Scrapy框架，一般需要实现以下步骤：

- 创建Scrapy项目：scrapy startproject project_name

- 创建爬虫：scrapy genspider spider_name domain_name

- 在爬虫中定义数据和处理方式

- 使用管道Pipeline处理数据

- 运行爬虫：scrapy crawl spider_name

3. Scrapy示例

以下示例将爬取豆瓣读书网中的图书信息，并输出图书的名称和评分。

```

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):

name = "dmoz"

allowed_domains = ["douban.com"]

start_urls = [

"https://book.douban.com/top250"

]

def parse(self, response):

for item in response.css('tr.item'):

title = item.css('div.pl2 a::text').extract_first()

rating = item.css('span.rating_nums::text').extract_first()

yield {

'title': title,

'rating': rating

}

```

五、注意事项

在爬虫开发中，需要注意以下问题：

1. 爬虫的合法性和道德性：爬虫程序的行为应该是合法的和道德的，不应侵犯他人的权益或造成不良影响。

2. 网站反爬虫机制：许多网站会设置反爬虫机制，例如IP限制、请求频率限制、验证码等，需要相应处理。

3. 数据的清洗和格式化：在爬虫程序中获取到的数据可能需要进行一定的清洗、格式化和分析，以便合理使用或存储。

4. 安全问题：爬虫程序可能会有一定的安全风险，例如通过漏洞获取敏感信息，应当加强安全意识和措施。

综上所述，Python爬虫是一门强大的工具，可以很好地帮助我们获取网页上的信息。但在使用中需要注意一些安全和道德问题，同时加强对数据的处理和分析，以便更好地利用和管理数据。

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