保姆级讲解Python爬虫+爬取淘宝数据案例

港控/mmm° 2024-03-16 18:37 23阅读 0赞

> 名字：阿玥的小东东
> 
> 学习：Python、C/C++
> 
> 博客主页：[阿玥的小东东的博客\_CSDN博客-python&&c++高级知识,过年必备,C/C++知识讲解领域博主][CSDN_-python_c_C_C]

**目录**

网络爬虫入门指南

1. 网络爬虫简介

2. 准备工作

3. 发送HTTP请求

4. 解析HTML

5. 爬取数据

6. 使用API

7.爬虫实例：爬取淘宝数据

8. 爬虫道德

结论

--------------------

![83b7dd0844f0b25f9eabe52f7b20e61b.jpeg][]

这里是一篇关于使用Python编写网络爬虫的文章，共包括3000字和附带代码。

## 网络爬虫入门指南 ##

网络爬虫是一种自动化程序，用于在互联网上自动收集信息。它们是搜索引擎、价格比较网站、社交媒体平台等网站的基础。本指南将介绍如何使用Python编写网络爬虫。

### 1. 网络爬虫简介 ###

网络爬虫是一种软件程序，可以自动获取互联网上的信息。网络爬虫通过发送HTTP请求，获取并解析HTML页面，并从中提取所需的数据。

在爬虫的背后，有两个重要的概念：爬取和解析。爬取指的是从网站获取数据的过程。解析指的是将获取的数据转换为可操作的格式。

### 2. 准备工作 ###

在使用Python编写网络爬虫之前，您需要安装以下组件：

*  Python 3
 *  Requests
 *  BeautifulSoup4

您可以使用以下命令安装这些依赖项：

pip install requests
    pip install beautifulsoup4

### 3. 发送HTTP请求 ###

在使用Python发送HTTP请求之前，您需要了解HTTP协议。HTTP是一种用于在计算机之间传输信息的协议。当您在浏览器中输入URL时，浏览器将发送HTTP请求以获取页面。类似地，我们可以使用Python的Requests库发送HTTP请求。

import requests
    
    response = requests.get('https://www.example.com')

在上面的代码中，我们向`https://www.example.com`发送了一个HTTP GET请求，并将响应存储在名为`response`的变量中。您可以使用`response.content`访问响应的内容。

### 4. 解析HTML ###

网络爬虫的目的通常是从网站上收集数据。为了进行数据分析和可视化，您需要将这些数据转换为可操作的格式。在Web开发中，最常见的格式是HTML。您可以使用Python的BeautifulSoup库解析HTML页面。

from bs4 import BeautifulSoup
    
    html = '''
    <html>
      <head>
        <title>Example</title>
      </head>
      <body>
        <div class="content">
          <p>Hello, world!</p>
        </div>
      </body>
    </html>
    '''
    
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    
    title = soup.title.text
    content = soup.find('div', {'class': 'content'}).text

在上面的代码中，我们使用BeautifulSoup库解析了一个简单的HTML文档。我们使用`soup.title.text`获取页面的标题，并使用`soup.find('div', {'class': 'content'}).text`获取页面的内容。

### 5. 爬取数据 ###

现在，您已经准备好从网站中爬取数据了。为了了解如何创建爬虫，让我们从一个简单的例子开始。

import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    URL = 'https://www.example.com'
    
    response = requests.get(URL)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    
    title = soup.title.text
    print('Title:', title)
    
    for link in soup.find_all('a'):
        print(link.get('href'))

在上面的代码中，我们向`https://www.example.com`发送了一个HTTP GET请求，并使用BeautifulSoup解析了响应内容。我们使用`soup.title.text`获取页面的标题，并使用`soup.find_all('a')`获取所有链接。我们使用`link.get('href')`打印了每个链接的URL。

### 6. 使用API ###

某些网站提供API，使您可以使用HTTP请求获取数据。API通常比网站的HTML更易于使用。

以下是使用Python的Requests库访问API的示例：

import requests
    
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    data = response.json()
    
    for item in data:
        print(item['name'], item['value'])

在上面的代码中，我们向API发送一个HTTP GET请求，并使用`.json()`方法将响应转换为JSON格式。我们使用一个循环迭代数据列表，并打印每个项的`name`和`value`属性。

## 7.爬虫实例：爬取淘宝数据 ##

要使用Python爬取淘宝数据，可以使用以下步骤：

1.  确定要爬取的关键词，并构造搜索链接。 比如要爬取“口罩”的数据，搜索链接为：https://s.taobao.com/search?q=口罩
2.  发送HTTP请求，获取搜索结果页面内容。 使用Python的requests库可以发送HTTP请求，获取页面内容。
3.  解析页面内容，提取商品信息。 使用Python的BeautifulSoup库可以解析HTML页面内容，并提取所需信息。
4.  存储数据。 可以将提取的商品信息存储到本地文件或数据库中。

下面是示例代码：

import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    def get_search_result(url):
        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'}
        # 发送HTTP请求
        response = requests.get(url, headers=headers)
        # 解析HTML页面
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        items = soup.find_all(class_='item J_MouserOnverReq')
        for item in items:
            # 获取商品信息
            title = item.find(class_='title').text.strip()
            price = item.find(class_='price g_price g_price-highlight').text.strip()
            sales = item.find(class_='deal-cnt').text.strip()
            shop = item.find(class_='shopname J_MouseEneterLeave J_ShopInfo').text.strip()
            # 存储数据
            with open('data.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
                f.write(f"商品名称：{title}, 价格：{price}, 销量：{sales}, 店铺：{shop}\n")
    
    if __name__ == '__main__':
        keyword = '口罩'
        url = f'https://s.taobao.com/search?q={keyword}'
        get_search_result(url)

执行上述代码后，会在当前目录下生成一个data.txt文件，其中包含了爬取到的商品信息。

### 8. 爬虫道德 ###

网络爬虫具有极高的滥用潜力，可以在没有明确许可的情况下进行大规模数据收集。因此，我们需要遵循良好的网络爬虫行为，以避免对网站和用户造成伤害。

以下是一些遵循良好网络爬虫行为的提示：

*  遵循网站的robots.txt文件，以了解哪些页面可以爬取。
 *  不要过度访问同一站点，以避免对站点性能造成影响。
 *  尊重用户的隐私，避免收集敏感数据。
 *  避免使用网络爬虫进行非法活动。

### 结论 ###

在本指南中，我们介绍了如何使用Python编写网络爬虫。我们了解了发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup解析HTML页面。我们还探讨了如何使用API访问数据。最后，我们提供了遵循良好网络爬虫行为的提示。

![be60997b5d37fb25c275cbe5f615cf74.jpeg][]

![3b5ba238b731417ca6c16a9ff7ed78e9.jpeg][]

[CSDN_-python_c_C_C]: https://blog.csdn.net/m0_64122244?type=lately
[83b7dd0844f0b25f9eabe52f7b20e61b.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/2c062f002bc94bedb719c77203b52aba.png
[be60997b5d37fb25c275cbe5f615cf74.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/fd58c0144d3c40ea82b5acd3f6cbe715.png
[3b5ba238b731417ca6c16a9ff7ed78e9.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/b3f56a1b6fc641e5a52aca0a6d508b42.png