爬虫，这个经常被人提到的词，是对数据收集过程的一种形象化描述。特别是在Python语言中，由于其丰富的库资源和良好的易用性，使得其成为编写爬虫的绝佳选择。本文将从基础知识开始，深入浅出地讲解Python爬虫的相关知识，并分享一些独特的用法和实用技巧。本文将以实际的网站为例，深入阐述各个处理部分，并展示输出，助力大家快速掌握Python爬虫技巧。
开始之前：必要的库Python有很多库可以用来编写爬虫，但我们这里重点介绍两个：requests和BeautifulSoup。
(相关资料图)
import requestsfrom bs4 import BeautifulSouprequests库用于发送HTTP请求，而BeautifulSoup库则用于解析HTTP响应中的HTML。
以Python官方网站（https://www.python.org/）为例，一个基本的Python爬虫可能会这样编写：
url = "https://www.python.org/"response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")print(soup.prettify()[:500])这段代码的目的是获取网页的内容，并使用BeautifulSoup库进行解析。我们可以看到，requests.get(url)是用来发送GET请求的，而BeautifulSoup(response.text, "html.parser")则是用来解析HTTP响应中的HTML内容的。
这段代码的输出前500个字符如下：
当我们希望获取特定元素时，我们可以使用CSS选择器。比如我们希望获取Python官方网站中所有的头部链接：
elements = soup.select("div.top-bar > ul > li > a")for element in elements: print(element.get("href"), element.text)在这里，div.top-bar > ul > li > a是一个CSS选择器，用来选择
class为top-bar的div元素下的ul元素中的li元素下的a元素。这些a元素就是我们想要的头部链接。
这段代码的部分输出如下：
/ Python/psf-landing/ PSF/docs/ Docs/pypl/ PyPI/jobs/ Jobs/community-landing/ Community除了CSS选择器，还有一种常用的HTML解析技术是XPath。XPath，全称XML Path Language，是一门在XML文档中查找信息的语言，也可以用在HTML文档解析中。
Python的lxml库提供了XPath的支持：
from lxml import etreehtml = ""root = etree.HTML(html)links = root.xpath("//a/@href")print(links)在这段代码中，我们首先定义了一个HTML字符串。然后，我们使用etree.HTML()函数将这个字符串解析成一个DOM树。最后，我们使用root.xpath()方法提取出所有的链接。
你可能已经注意到，上述代码的输出中的链接是相对链接，而不是绝对链接。如果我们希望获取绝对链接，我们可以使用urljoin函数：
from urllib.parse import urljoinelements = soup.select("div.top-bar > ul > li > a")for element in elements: absolute_url = urljoin(url, element.get("href")) print(absolute_url, element.text)这段代码的部分输出如下：
https://www.python.org/ Pythonhttps://www.python.org/psf-landing/ PSFhttps://www.python.org/docs/ Docshttps://www.python.org/pypl/ PyPIhttps://www.python.org/jobs/ Jobshttps://www.python.org/community-landing/ Community在许多现代的网页中，数据可能不是在页面加载时一次性加载的，而是通过JavaScript在用户与页面交互时动态加载的。这时，我们可能需要使用另一个工具：Selenium。
from selenium import webdriverdriver = webdriver.Firefox()driver.get("https://www.python.org/")element = driver.find_element_by_css_selector("div.top-bar > ul > li > a")print(element.text)这段代码使用Selenium模拟浏览器行为，获取JavaScript动态加载的数据。在这个例子中，我们只获取了第一个链接的文本，实际使用时，你可能需要根据需求进行更复杂的操作。
爬虫代理使用代理，可以帮助我们隐藏自己的真实IP地址，从而避免因爬取同一网站过多数据而被封IP。下面是一段简单的使用代理的代码：
proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080",}response = requests.get("https://www.python.org/", proxies=proxies)在这里，我们定义了一个代理字典，并将其传给requests.get()函数。这样，我们的请求就会通过代理服务器发送，从而隐藏了我们的真实IP地址。
在爬取大量数据时，我们通常需要进行多次HTTP请求，如果每次请求都等待前一次请求完成，那么效率将会非常低。此时，我们可以使用Python的异步IO库asyncio和aiohttp来提高效率。下面是一个简单的例子：
import asyncioimport aiohttpasync def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text()async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: html = await fetch(session, "http://python.org") print(html[:500])loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())在这段代码中，我们首先定义了一个异步的fetch函数，用于发送HTTP请求并获取响应。然后，我们在main函数中创建一个HTTP会话，并使用这个会话来发送请求。最后，我们使用事件循环来运行main函数。
虽然使用上述方法可以实现爬虫的基本功能，但在处理更复杂的爬虫任务时，我们可能需要一个更强大的工具。Scrapy是一个用Python实现的强大的爬虫框架，它为我们提供了许多高级功能，比如并发请求、数据处理和存储等。
下面是一个简单的Scrapy爬虫的例子：
import scrapyclass MySpider(scrapy.Spider): name = "myspider" start_urls = ["http://python.org"] def parse(self, response): self.log("Visited %s" % response.url) yield { "url": response.url, "title": response.css("title::text").get(), }在这段代码中，我们定义了一个继承自scrapy.Spider的爬虫类。这个类中定义了爬虫的名字、开始的URL和解析响应的方法。Scrapy将会自动为我们处理请求的发送和响应的接收，我们只需要关心如何从响应中提取数据即可。
有时我们需要定时执行爬虫任务，比如每天爬取一次网站的数据。Python的schedule库可以帮助我们实现这一点：
import scheduleimport timedef job(): print("I"m working...")schedule.every(10).seconds.do(job)while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)在这段代码中，我们首先定义了一个爬虫任务job。然后，我们使用schedule.every().seconds.do()方法设置任务的执行间隔。最后，我们使用一个无限循环来不断执行待运行的任务。
在进行爬虫时，我们需要尊重网站的robots.txt规则。robots.txt是一个存放在网站根目录下的文本文件，用于告诉爬虫哪些页面可以抓取，哪些页面不可以抓取。
Python的urllib.robotparser模块可以帮助我们解析robots.txt：
from urllib.robotparser import RobotFileParserrp = RobotFileParser()rp.set_url("http://www.python.org/robots.txt")rp.read()can_fetch = rp.can_fetch("*", "http://www.python.org/")print(can_fetch)在这段代码中，我们首先创建了一个RobotFileParser对象，然后使用set_url方法设置robots.txt的URL，并使用read方法读取和解析robots.txt。最后，我们使用can_fetch方法判断我们的爬虫是否可以抓取指定的URL。
请注意，不是所有的网站都有robots.txt，也不是所有的网站都会严格遵守robots.txt。在爬取网站时，除了尊重robots.txt，我们还应该尽量减小爬虫对网站的影响，例如限制爬取频率，避免在网站高访问量的时候爬取。
总结起来，Python爬虫虽然有许多复杂的技术和知识点，但只要掌握了基础知识和一些实用技巧，就可以解决大部分的爬虫任务。未来，我将继续分享更多的Python爬虫知识和技巧。
如有帮助，请多关注个人微信公众号：【Python全视角】TeahLead_KrisChang，10+年的互联网和人工智能从业经验，10年+技术和业务团队管理经验，同济软件工程本科，复旦工程管理硕士，阿里云认证云服务资深架构师，上亿营收AI产品业务负责人。
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