python爬虫爬取网页数据并解析数据

下面是“python爬虫爬取网页数据并解析数据”的完整攻略：

1. 爬虫基础知识

在进行Python爬虫之前，我们需要了解一些基础知识，例如：

• HTTP协议
• 抓包工具
• HTML、CSS、JavaScript
• 正则表达式
• lxml、Beautiful Soup等解析库

2. 分析目标网站

在进行爬取之前，我们需要分析目标网站的结构，找到需要爬取的具体数据。

我们可以使用Chrome浏览器开发者工具或者抓包工具（例如Fiddler、Wireshark等）来分析目标网站的结构。通过观察请求和响应的数据包，找到需要爬取的URL和对应的HTML代码。

3. 使用Python爬虫爬取数据

使用Python来实现网页数据的爬取需要用到第三方库，例如：

• requests: 可以方便地向网站发送HTTP请求，获取响应结果
• urllib：Python内置的HTTP请求库
• selenium：可以模拟浏览器操作，解决动态渲染的问题

以下是通过requests库来爬取目标网站的代码示例：

import requests

url = 'http://www.example.com'
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)
content = response.content.decode('utf-8')

通过该代码，我们可以获取到目标网站的HTML代码。

4. 解析数据

在爬取到HTML代码之后，我们需要使用解析库来解析数据，并且提取需要的数据。

以下是通过Beautiful Soup库来解析目标网站的代码示例：

from bs4 import BeautifulSoup

# html为之前爬取到的HTML代码
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

# 提取a标签中的href属性值
a_tags = soup.find_all('a')
for a in a_tags:
    href = a.get('href')
    print(href)

# 提取div标签中的文本内容
div_tags = soup.find_all('div', {'class': 'title'})
for div in div_tags:
    title = div.text.strip()
    print(title)

通过该代码，我们可以对获取到的HTML代码进行解析，提取出我们需要的数据。

5. 数据存储

在将数据提取出来之后，我们需要将数据进行存储。常见的数据存储方式包括：

• 文件存储
• 数据库存储

以下是通过文件存储方式来存储数据的代码示例：

import csv

# 提取数据
data = [('title1', 'url1'), ('title2', 'url2')]

# 通过csv库将数据存储到文件中
with open('data.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['title', 'url'])
    writer.writerows(data)

通过该代码，我们可以将数据存储到CSV文件中。

以上就是Python爬虫爬取网页数据并解析数据的完整攻略。