python爬虫入门，轻松爬取网页上的数据(非常详细)

2024-07-02 03:35| 来源: 网络整理| 查看: 265

随着网络的普及和信息爆炸式增长，我们可以通过网络来获取各种各样的数据。而Python作为一门强大而灵活的编程语言，可以帮助我们快速地从HTML网页中提取数据。本文将介绍Python爬虫的入门知识，并详细讲解如何使用Python爬虫来爬取HTML网页上的数据。

在做数据抓取前我们需要从下面几个方法来入手：

1.了解HTML和网页结构

2.安装和导入相关依赖库

3.发送http请求获取网页内容

4.解析HTML网页内容

5.定位内容和提取数据

6.保存抓取的数据

一、了解HTML和网页结构在开始编写爬虫之前，了解HTML和网页的结构是非常重要的。HTML是一种标记语言，用来描述网页的结构，它由各种标签（tag）和属性组成。在爬取HTML网页时，我们需要了解网页的结构，明确要爬取的数据所在的标签和属性。

\1. DOCTYPE声明：位于网页的顶部，用来指定网页所使用的HTML版本。 \2. head部分：位于DOCTYPE声明之后，用来定义网页的元数据和链接外部文件，包括标题（title）、引入CSS样式表、引入JavaScript脚本等。 \3. body部分：位于head部分之后，用来定义网页的实际内容。可以包括标题、段落、图片、链接、表格、列表等。 HTML标签通过尖括号（）进行标记，有两种类型的标签：起始标签和结束标签。起始标签用来标记元素的开始，结束标签用来标记元素的结束。例如，

是一个段落的起始标签，

是一个段落的结束标签。标签可以包含属性，用来提供更多的信息。属性以键值对的形式出现在标签的起始标签中，例如

，其中src和alt就是img标签的属性。另外，HTML还有一些常见的元素，如链接元素（）、图片元素（）、标题元素（到）、列表元素（、和）等，这些元素可以用来构建网页的结构和内容。通过理解HTML和网页的结构，我们可以更好地进行数据爬取。可以通过使用BeautifulSoup库或者查看网页源代码来分析网页的结构，找到我们需要爬取的数据所在的标签和属性，进而进行相应的数据提取。

二、安装和导入相关库 Python有很多库可以用来进行网页爬取，最常见的是BeautifulSoup库和requests库。我们需要先安装这些库，并在代码中导入它们。

# -*- coding: UTF-8 -*-import osimport timeimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom openpyxl import Workbook

三、发送HTTP请求获取网页内容

演示网页地址：https://www.maigoo.com/news/484526.html

（注：演示地址为真实网页地址，请勿做非法侵入，如有侵权请联系本人删除文章。）使用requests库可以发送HTTP请求来获取网页的内容。我们可以使用get方法发送一个HTTP GET请求，并将网页的内容保存到一个变量中。

# 创建Excel文件wb = Workbook()ws = wb.active *#* *爬取地址 * url = f'https://www.maigoo.com/news/484526.html' *#* *请求**header *header = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36', 'cookie': '__yjs_duid=1_b1ac9fc87dce4de5552d7cf0924fb4981686228951567; u=b0281776fd75d3eefeb3562b2a5e6534; ' '__bid_n=1889b14047a51b2b754207; ' 'FPTOKEN=qU+ieOMqkW6y6DlsOZ+D/T' '+SCY6yS3dYvGXKibFoGBijKuUuSbc3ACFDzjlcC18wuDjNLENrw4ktAFAqnl3Akg492Lr4fbvNrkdJ' '/ZQrluIdklkNDAKYnPrpcbe2H9y7AtX+/b+FCTkSTNv5+qB3OtQQ3BXXsEen72oEoAfK+H6' '/u6ltZPdyHttJBJiXEDDS3EiUVt+S2w+8ozXENWbNt/AHeCgNUMmdeDinAKCR+nQSGK/twOoTLOU/nxBeSAazg' '+wu5K8ooRmW00Bk6XAqC4Cb829XR3UinZHRsJxt7q9biKzYQh' '+Yu5s6EHypKwpA6RPtVAC1axxbxza0l5LJ5hX8IxJXDaQ6srFoEzQ92jM0rmDynp+gT' '+3qNfEtB2PjkURvmRghGUn8wOcUUKPOqg==|mfg5DyAulnBuIm/fNO5JCrEm9g5yXrV1etiaV0jqQEw=|10' '|dcfdbf664758c47995de31b90def5ca5; PHPSESSID=18397defd82b1b3ef009662dc77fe210; ' 'Hm_lvt_de3f6fd28ec4ac19170f18e2a8777593=1686322028,1686360205; ' 'history=cid%3A2455%2Ccid%3A2476%2Ccid%3A5474%2Ccid%3A5475%2Ccid%3A2814%2Cbid%3A3667; ' 'Hm_lpvt_de3f6fd28ec4ac19170f18e2a8777593=1686360427'} response = requests.get(url, headers=header) time.sleep(0.01)# print(response)

四、解析HTML内容

通过F12打开网页自带的调试功能，找到需要抓取数据的内容。

通过BeautifulSoup库可以对HTML内容进行解析。我们可以将网页的内容传入BeautifulSoup的构造函数中，并指定解析器。解析后的内容可以通过调用BeautifulSoup对象的方法来访问和过滤。

# 获取网页信息# soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')# print(soup)# 解析网页数据# tr_tags = soup.find('div', class_="md_1009 modelbox tcenter").get_text()tr_tags = soup.find_all('div', class_="md_1009 modelbox tcenter")# print(tr_tags)

五、定位和提取数据通过分析网页的结构，我们可以找到要爬取的数据所在的标签和属性。在使用BeautifulSoup库时，可以使用CSS选择器或XPath语法来定位和提取数据。通过调用相应的方法，我们可以获取到所需的数据，例如获取文本内容、获取属性值等。

# 循环遍历获取tr标签下的td标签文本td_tags = soup.select('tr td')for i in range(0, len(td_tags), 2): school_name = td_tags[i].get_text() address = td_tags[i + 1].get_text() # score = td_tags[i + 2].get_text() time.sleep(0.1) print(f'正在爬取：--{school_name}--{address}--') # 将数据项转换为一个元组 row = (school_name, address) # 将数据行写入 Excel 表格 ws.append(row)

六、保存爬取的数据最后，我们可以将爬取到的数据保存到本地文件或数据库中。可以使用Python的文件操作来保存数据到文件中，也可以使用数据库操作库来保存数据到数据库中。

# # 将文件保存到桌面desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop")file_path = os.path.join(desktop_path, "学校数据爬取.xlsx")wb.save(file_path)

打开桌面爬取的Excel数据，我们想要的数据已经全部爬取到Excel文件中了。

七、注意事项

在进行网页爬取时，需要遵守网站的规则和法律法规。不要频繁发送请求，以免给目标网站造成过大的负担。此外，获取到的数据应该进行合法和合规的使用。

八、完整源码分享

如有需要同学可以拿去看看，源码开箱即用，但需要注意Python环境的搭建和相关依赖库的安装。

# -*- coding: UTF-8 -*-import osimport timeimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom openpyxl import Workbook# 创建Excel文件wb = Workbook()ws = wb.active# 爬取地址url = f'https://www.maigoo.com/news/484526.html'# 请求headerheader = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36', 'cookie': '__yjs_duid=1_b1ac9fc87dce4de5552d7cf0924fb4981686228951567; u=b0281776fd75d3eefeb3562b2a5e6534; ' '__bid_n=1889b14047a51b2b754207; ' 'FPTOKEN=qU+ieOMqkW6y6DlsOZ+D/T' '+SCY6yS3dYvGXKibFoGBijKuUuSbc3ACFDzjlcC18wuDjNLENrw4ktAFAqnl3Akg492Lr4fbvNrkdJ' '/ZQrluIdklkNDAKYnPrpcbe2H9y7AtX+/b+FCTkSTNv5+qB3OtQQ3BXXsEen72oEoAfK+H6' '/u6ltZPdyHttJBJiXEDDS3EiUVt+S2w+8ozXENWbNt/AHeCgNUMmdeDinAKCR+nQSGK/twOoTLOU/nxBeSAazg' '+wu5K8ooRmW00Bk6XAqC4Cb829XR3UinZHRsJxt7q9biKzYQh' '+Yu5s6EHypKwpA6RPtVAC1axxbxza0l5LJ5hX8IxJXDaQ6srFoEzQ92jM0rmDynp+gT' '+3qNfEtB2PjkURvmRghGUn8wOcUUKPOqg==|mfg5DyAulnBuIm/fNO5JCrEm9g5yXrV1etiaV0jqQEw=|10' '|dcfdbf664758c47995de31b90def5ca5; PHPSESSID=18397defd82b1b3ef009662dc77fe210; ' 'Hm_lvt_de3f6fd28ec4ac19170f18e2a8777593=1686322028,1686360205; ' 'history=cid%3A2455%2Ccid%3A2476%2Ccid%3A5474%2Ccid%3A5475%2Ccid%3A2814%2Cbid%3A3667; ' 'Hm_lpvt_de3f6fd28ec4ac19170f18e2a8777593=1686360427'}response = requests.get(url, headers=header)time.sleep(0.01)# print(response)# 获取网页信息# soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')# print(soup)# 解析网页数据# tr_tags = soup.find('div', class_="md_1009 modelbox tcenter").get_text()tr_tags = soup.find_all('div', class_="md_1009 modelbox tcenter")# print(tr_tags)# 循环遍历获取tr标签下的td标签文本td_tags = soup.select('tr td')for i in range(0, len(td_tags), 2): school_name = td_tags[i].get_text() address = td_tags[i + 1].get_text() # score = td_tags[i + 2].get_text() time.sleep(0.1) print(f'正在爬取：--{school_name}--{address}--') # 将数据项转换为一个元组 row = (school_name, address) # 将数据行写入 Excel 表格 ws.append(row)# # 将文件保存到桌面desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop")file_path = os.path.join(desktop_path, "重庆市小学爬取.xlsx")wb.save(file_path)print('数据爬取完成！')

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