Python爬虫全攻略：一步步教你爬取数据

Python是现今最受欢迎的编程语言之一，在爬虫领域也有着广泛的应用。本篇文章将为大家详细介绍Python爬虫的全过程，包括爬虫的基础知识、使用Python库进行网页爬取、数据清洗以及数据存储等方面的内容。

1. 爬虫的基础知识

爬虫是一种自动化的数据获取方式，通过程序模拟人的行为，在互联网上自动获取所需的数据。Python遵守简单易学的哲学，因此使用Python实现爬虫相对容易。在进行爬虫之前我们需要了解以下几个基本概念：

1.1 网页标记语言

网页标记语言是一种用于创建网页的标记语言，包括HTML、XML等。我们需要了解基本的HTML语法以及网页的基本结构，这样才能更好地理解网页的内容和结构。

1.2 网络请求和响应

程序需要向目标网站发送请求获取需要的信息，而服务器返回的信息则是响应。网络请求通常是通过HTTP协议来进行的，Python中可以使用requests库来发送网络请求和获取响应。

1.3 XPath和CSS选择器

XPath和CSS选择器是两种常用的解析网页的方法，用于定位网页上的特定元素。XPath语法类似于XML，而CSS选择器则类似于CSS样式表。我们可以使用XPath或CSS选择器来获取网页上的特定数据。

2. 使用Python库进行网页爬取

Python有许多爬虫库可供选择，其中比较常用的有requests、BeautifulSoup、Scrapy等。这里我们以requests和BeautifulSoup为例，介绍如何使用Python进行网页爬取。

2.1 使用requests库发送网络请求

我们可以使用requests库来发送网络请求，并获取服务器返回的响应。这里以获取豆瓣电影TOP250为例：

``` python
import requests

url = 'https://movie.douban.com/top250'
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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
```

其中，headers用于指定请求头，以模拟浏览器发送请求。我们可以使用response.text来获取网页内容，或使用response.content来获取二进制格式的内容。

2.2 使用BeautifulSoup解析网页

我们可以使用BeautifulSoup解析网页，并根据需要获取相应的数据。这里以获取豆瓣电影TOP250的电影名称为例：

``` python
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view')
movies = movie_list.find_all('li')
for movie in movies:
    title = movie.find('span', class_='title').text
    print(title)
```

其中，find方法用于在网页上查找指定的元素，find_all方法则返回所有符合条件的元素。我们也可以使用CSS选择器或XPath来定位元素。

3. 数据清洗与存储

获取到的数据需要进行清洗和整理，以便后续的数据分析处理。Python中有许多工具可供选择，比如pandas、numpy等。这里以pandas为例，介绍如何进行数据清洗和存储。

3.1 数据清洗

我们可以使用pandas将获取到的数据转换成DataFrame对象，以进行数据清洗和整理。这里以获取豆瓣电影TOP250的电影评分为例：

``` python
import pandas as pd

data = []
for movie in movies:
    title = movie.find('span', class_='title').text
    rating_num = movie.find('span', class_='rating_num').text
    data.append({'title': title, 'rating_num': rating_num})
df = pd.DataFrame(data)
df['rating_num'] = pd.to_numeric(df['rating_num'])
df.to_csv('douban_top250.csv', index=False)
```

其中，我们将所有电影的名称和评分保存到一个列表中，再将该列表转换成DataFrame对象。我们使用pd.to_numeric方法将评分转换成数值类型，并使用to_csv方法将数据保存到CSV文件中。

3.2 数据存储

我们可以使用各种数据库或文件格式进行数据存储。这里以MySQL数据库为例：

``` python
import pandas as pd
import mysql.connector

data = []
for movie in movies:
    title = movie.find('span', class_='title').text
    rating_num = movie.find('span', class_='rating_num').text
    data.append({'title': title, 'rating_num': rating_num})
df = pd.DataFrame(data)
df['rating_num'] = pd.to_numeric(df['rating_num'])

cnx = mysql.connector.connect(user='root', password='password',
                              host='127.0.0.1', database='test')
cursor = cnx.cursor()

create_table = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS douban_top250 (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  title VARCHAR(255),
  rating_num FLOAT
)
'''
cursor.execute(create_table)

for i, row in df.iterrows():
    insert_row = '''
    INSERT INTO douban_top250(title, rating_num)
    VALUES (%s, %s)
    '''
    cursor.execute(insert_row, (row['title'], row['rating_num']))

cnx.commit()
cursor.close()
cnx.close()
```

我们使用MySQL连接器连接到MySQL数据库，并执行相应的SQL语句来创建数据库表和插入数据。

总结

Python爬虫是一种强大的自动化数据获取方式，可以广泛应用于各种领域。在本篇文章中，我们介绍了Python爬虫的基础知识、使用Python库进行网页爬取、数据清洗以及数据存储等方面的内容。希望本篇文章能够帮助大家更好地了解Python爬虫，并在实践中取得更好的成果。