python网络爬虫实战

Python网络爬虫实战攻略

Python网络爬虫可以帮助我们自动化地从互联网上获取需要的信息，有非常广泛的应用。本攻略基于Python语言，介绍了如何使用Python进行网络爬虫开发，包括爬虫基础知识、网络协议、URL解析、网页解析和数据持久化等内容。

爬虫基础知识

在进行网络爬虫开发前，我们需要掌握一些爬虫基础知识，包括：

• 网络协议：HTTP、HTTPS、FTP等
• URL解析：URL的组成、URL编码和解码
• 网页解析：HTML、CSS、Javascript等

基本步骤

进行网络爬虫开发时，一般需要按照以下基本步骤进行：

1. 发送HTTP请求，获取网页内容
2. 解析网页内容，提取需要的信息
3. 存储提取的信息

示例1：爬取豆瓣电影TOP250

我们可以使用Python爬虫实现爬取豆瓣电影TOP250的功能，具体步骤如下：

1. 获取目标页面的URL
2. 发送HTTP请求，获取网页内容
3. 解析网页内容，提取电影列表信息（包括电影名称、评分、导演、演员和简介等）
4. 将提取的信息存储到数据源中（比如MySQL、MongoDB等）

示例代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql

# 获取目标页面的URL
url = 'https://movie.douban.com/top250'

# 发送HTTP请求，获取网页内容
response = requests.get(url)

# 解析网页内容，提取电影列表信息
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
movie_list = soup.select('.grid_view .item')

# 将提取的信息存储到MySQL数据库中
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='test', charset='utf8mb4')

for movie in movie_list:
    title = movie.select('.title')[0].text.strip()
    rating = movie.select('.rating_num')[0].text.strip()
    director = movie.select('p')[0].text.strip().split('\n')[0].replace('导演: ', '')
    actors = movie.select('p')[0].text.strip().split('\n')[1].replace('主演: ', '')
    link = movie.select('a')[0]['href']
    pic = movie.select('img')[0]['src']
    brief = movie.select('.quote .inq')[0].text.strip()
    sql = 'insert into tb_movies(title,rating,director,actors,link,pic,brief) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)'
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql, [title, rating, director, actors, link, pic, brief])
    conn.commit()

示例2：爬取知乎问答

我们可以使用Python爬虫实现爬取知乎问答的功能，具体步骤如下：

1. 获取目标页面的URL
2. 发送HTTP请求，获取网页内容
3. 解析网页内容，提取问答列表信息（包括问题标题、问题描述、回答数量、关注数量和浏览数量等）
4. 将提取的信息存储到数据源中（比如MySQL、MongoDB等）

示例代码如下：

import requests
import json
import pymysql

# 获取目标页面的URL
url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/358686625/answers?include=content&offset=0&limit=5&sort_by=default'

# 发送HTTP请求，获取网页内容
headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36',
    'x-zse-83': '3_2.0',
    'authorization': 'Bearer 2|1:0|10:1616728750|4:z_c0|92:Mi4xaXU1OFNBQUFBQUFBNEXTQ21tY3hEU1lBQUFCZ0FsVk54RzRlWFFCMzhSZGpJM3dDZklocE1NZFBZcjVEMDVZakdR|b637ebae4c07dfe533f0b37dcd3fa51fef2ccfae19b588d7dd76720945c9c7d9'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析网页内容，提取问答列表信息
data = json.loads(response.text)['data']
for item in data:
    title = item['question']['title']  # 问题标题
    desc = item['question']['detail']  # 问题描述
    answer_count = item['question']['answer_count']  # 回答数量
    follower_count = item['question']['follower_count']  # 关注数量
    view_count = item['question']['visit_count']  # 浏览数量
    content = item['content']['content']
    # 将提取的信息存储到MySQL数据库中
    conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='test', charset='utf8mb4')
    sql = 'insert into tb_zhihu(title,description,answer,follower,view,content) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)'
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql, [title, desc, answer_count, follower_count, view_count, content])
    conn.commit()

以上两个示例演示了如何使用Python实现网络爬虫，并进行数据持久化的操作。在实际开发中，需要根据具体需求采用不同的爬虫方式和技术手段，同时需要注意遵守网站的爬虫协议和法律法规。