Python网络爬虫实例教程：从入门到`scrapy`使用！

网络爬虫是一种自动化抓取网页数据的技术，利用网络爬虫可以很快地获取到大量的网页数据，同时也是进行数据分析和挖掘的重要工具。Python 作为一种高级编程语言，具有简单易学、开发效率高等优点，非常适合用来开发网络爬虫。下面就让我们来一起学习 Python 网络爬虫实例教程。

一、基础知识

网络爬虫需要用到 HTTP 协议，因此我们需要了解一些基本的 HTTP 协议知识。常见的 HTTP 请求方法有 GET、POST、PUT、DELETE 等，其中 GET 请求用于获取数据，POST 请求用于提交数据。HTTP 响应状态码有一百多种，常见的状态码有 200、404、500 等，200 表示请求成功，404 表示请求的资源不存在，500 表示服务器内部错误。

Python 中有很多 HTTP 请求库，比如 urllib、requests 等。其中 requests 库是比较常用的，因为它使用简单、功能强大。

下面是一个简单的请求示例：

```
import requests

response = requests.get('https://www.baidu.com/')
print(response.status_code)
print(response.text)
```

代码中，我们使用 requests 库向百度发起了一个 GET 请求，并打印了响应的状态码和网页内容。状态码为 200，表示请求成功。

二、BeautifulSoup

爬虫获取到的网页一般是 HTML 格式的，我们需要用 HTML 解析库将其转换成 Python 对象。Python 中比较常用的 HTML 解析库有 BeautifulSoup 和 lxml。

BeautifulSoup 是 Python 用于解析 HTML 和 XML 文档的第三方库。它可以解析不规范的 HTML 标签，提供了一些简单易用的 API，例如 find、find_all 等，用于获取指定标签、属性等信息。

下面是一个简单的示例：

```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get('https://www.cnblogs.com/')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title.string)
```

代码中，我们用 requests 库获取了 cnblogs 的网页源代码，然后使用 BeautifulSoup 将其解析成 Python 对象。使用 soup.title.string 获取了网页的标题。

三、Selenium

有些网站为了防止被爬虫抓取，会采用一些反爬虫技术，例如验证码、动态加载等。这时候我们就需要使用 Selenium 这个工具，它可以模拟浏览器行为，例如点击、输入等操作，从而绕过反爬虫机制。

下面是一个简单的示例：

```
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.baidu.com")
elem = driver.find_element_by_name("wd")
elem.clear()
elem.send_keys("Python")
elem.send_keys(Keys.RETURN)
print(driver.page_source)
driver.close()
```

代码中，我们使用 Chrome 浏览器打开了百度网站，然后输入关键字“Python”，点击搜索按钮并打印了搜索结果。最后关闭了浏览器。

四、Scrapy

Scrapy 是 Python 中一个强大的网络爬虫框架，它提供了很多实用的功能，例如自动重试、自动去重、自动限速等。使用 Scrapy 可以很方便地抓取网站数据，同时还可以实现数据处理、存储等功能。

下面是一个简单的 Scrapy 爬虫示例：

```
import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/page/1/']

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }

        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
```

代码中，我们定义了一个名为 quotes 的 Spider，指定了起始 URL 和解析函数 parse。在解析函数中，我们使用 CSS 选择器获取到网页中的数据，并用 yield 关键字将其返回。同时，我们还使用 response.follow 实现了自动跟踪下一页的功能。

五、总结

本文介绍了 Python 网络爬虫中的基础知识、BeautifulSoup、Selenium 和 Scrapy，涵盖了从入门到高级使用的内容。网络爬虫是一项非常有价值的技术，同时也需要遵守一些法律和道德规范，例如不得抓取敏感数据、不得恶意攻击网站等。希望本文能为大家提供一些参考，帮助大家更好地理解和使用 Python 网络爬虫技术。