Python Web 爬虫实战：如何用 requests+beautifulsoup 实现信息采集？

Web 爬虫是一种自动获取互联网信息的技术，它可以模拟人类在浏览器中浏览网页的行为，从而自动抓取所需的信息。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 的 requests 和 beautifulsoup 库来实现 web 爬虫，并且以实际例子为基础，详细讲解技术知识点。

1. 安装 requests 和 beautifulsoup 库

在开始之前，我们需要先安装 requests 和 beautifulsoup 库。使用以下命令进行安装：

```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
```

2. 基本概念

在 web 爬虫中，最基本的概念是 URL，即统一资源定位符。URL 是互联网上资源的唯一标识符。在 web 爬虫中，我们需要使用 URL 来指定要抓取的页面的位置。

除了 URL，还有两个重要的概念：请求和响应。当我们使用 requests 库向服务器发送 URL 请求时，服务器将会返回一个响应对象，其中包含了目标页面的 HTML 代码。我们需要使用 beautifulsoup 库来解析 HTML 代码，从而抽取我们需要的信息。

3. 实例演示

为了说明如何使用 requests 和 beautifulsoup 库来实现 web 爬虫，我们将以博客园的文章列表为例来进行演示。我们要实现的目标是：获取博友推荐文章的标题和链接。

3.1. 发送请求

使用 requests 库发送 HTTP 请求，获取响应

```python
import requests

url = 'https://www.cnblogs.com/cate/python/'
response = requests.get(url)
```

在上面的代码中，我们使用 requests 库发送一个 GET 请求，获取我们所需的页面的 HTML 代码。我们使用了 get() 方法，并传入要请求的 URL。请求成功后，我们就可以通过 response 对象来访问响应内容。

3.2. 解析 HTML

使用 beautifulsoup 库解析 HTML 代码，获取我们需要的内容

```python
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
articles = soup.find_all('div', class_='post_item_body')

for article in articles:
    title = article.find('a', class_='titlelnk').text
    link = article.find('a', class_='titlelnk')['href']
    print(title, link)
```

在上面的代码中，我们在响应的 HTML 代码中，使用 beautifulsoup 库来查找我们需要的信息。我们首先通过 find_all() 方法查找所有 class 属性为 post_item_body 的 div 标签，然后使用 find() 方法在这个标签下查找标题和链接。

4. 总结

在本文中，我们介绍了如何使用 requests 和 beautifulsoup 库来实现 web 爬虫。通过一个实际的例子，我们详细说明了技术知识点。希望本文的内容对你有所帮助。