爬虫介绍+Jupyter Notebook

在前端开发中，我们通常需要大量的数据支撑。为了获取这些数据，我们需要使用爬虫来从其他站点上自动抓取数据。在本文中，我们将介绍如何使用Jupyter Notebook编写Python爬虫来抓取互联网上的数据。

爬虫介绍

当我们使用爬虫来获取数据时，我们需要连接到目标网站，发送请求并解析响应，最终提取想要的数据。这些数据可以包括图片、文本或HTML标签等。在Python中，我们可以使用很多第三方库来实现这个过程。其中，最常用的库是beautifulsoup和requests库。

beautifulsoup

Beautiful Soup 是一个可以解析HTML和XML文档的 Python 第三方库。它通常用在网页爬虫中从HTML或XML文件中提取散文数据。BeautifulSoup自动将HTML或XML文档转换成一个Python对象，我们可以像操作Python对象一样来操作BeautifulSoup对象。

下面是一个基本的BeautifulSoup例子，我们使用了requests库来请求http://example.com页面，并将其传递给BeautifulSoup对象。最后，我们可以通过BeautifulSoup的对象元素来查找到特定的内容。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

req = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')
print(soup.prettify())

requests

requests是一个Python库，用于发送HTTP请求。我们可以使用requests库来连接网站，并发送HTTP请求。requests官方说明文档中，详细介绍了如何使用requests库来发送HTTP请求。

下面是一个使用requests库的例子，它连接到了http://example.com页面，发送GET请求，并返回一个HTTP响应。

import requests

r = requests.get('http://example.com')
print(r.text)

使用 Jupyter Notebook 运行爬虫

Jupyter Notebook 是一个基于Web的交互式计算环境，可以帮助我们更方便地编写和运行Python程序。在本节中，我们将展示如何使用Jupyter Notebook来运行我们之前所写的爬虫代码。

首先，在安装了Python和Jupyter Notebook的情况下，我们需要打开Jupyter Notebook。在命令行中输入下面的命令即可打开Jupyter Notebook：

jupyter notebook

接下来，我们需要创建一个新的Python笔记本。在Jupyter Notebook中，我们可以通过单击"New"并选择"Python 3"选项来创建一个新的笔记本。

现在，我们可以编写我们的爬虫代码，并在Jupyter Notebook中运行它。在Jupyter Notebook中，代码可以逐个单元格执行，方便我们逐行调试代码并查看输出结果。我们需要将代码逐行复制到Jupyter Notebook代码单元格中，并按Shift + Enter运行代码。

下面是一个简单的爬虫，使用beautifulsoup和requests库从http://example.com网站下载网页并在Jupyter Notebook中显示结果:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

req = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')
print(soup.prettify())

在Jupyter Notebook中，代码将打印出http://example.com网站的HTML源代码。

使用Jupyter Notebook的一个重要优势是，我们可以使用Jupyter的Markdown功能在代码之后记录我们的思路和观察结果。这非常有用，因为我们可以在不清楚某些代码行为的情况下，通过笔记和注释来理解代码的目的和功能。

本文提供了一个详细的爬虫介绍，并且展示了在Jupyter Notebook中如何使用beautifulsoup和requests从互联网中爬虫数据。一旦你了解了爬虫的工作原理，你就可以使用各种Python库来进行高效的爬虫工作，并将数据导出到自己的应用程序中去。