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实例讲解Python爬取网页数据

前言

Python作为脚本语言，可以快速的获取和处理网页数据。随着网络的发展，如何通过Python获取网络数据已经成为一门必不可少的技能。本文将从两个示例开始，带领大家逐步学习如何通过Python来爬取网页数据。

示例1：爬取模拟浏览器

首先，我们需要使用Python来安装一些第三方库，如requests和BeautifulSoup4，这些库可以帮助我们去模拟浏览器，进行数据的获取。

我们先来看一个简单的示例，如下所示：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://m.baidu.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/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup)

上面的代码通过requests模拟了浏览器，并向百度的移动端首页发送了请求，然后使用BeautifulSoup解析html页面，并将解析结果输出到控制台。

示例2：爬取京东商品信息

在上一个示例中，我们演示了如何用Python模拟一个浏览器，进行数据的获取和解析。接下来，我们将演示如何爬取京东商品页面中的一些基本信息。

示例代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E5%A5%B3%E7%AB%A5%E8%A3%85&enc=utf-8&wq=%E5%A5%B3%E7%AB%A5%E8%A3%85&pvid=06815b7d10d3426fae6f522d28635578'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
result_list = soup.select('#J_goodsList .gl-item')
for item in result_list:
    print('商品名称：', item.select('.p-name em')[0].text.strip())
    print('商品价格：', item.select('.p-price strong')[0].text.strip())
    print()

上面的代码中，我们使用了同样的技术来模拟一个浏览器，访问京东首页并搜索关键字“女童装”。然后，我们通过BeautifulSoup解析页面，并使用CSS选择器查找页面中所有的商品信息，并输出商品的名称和价格。

结语

以上是两个Python爬取网页数据的示例，通过学习这些示例，你已经可以掌握Python的一些爬虫技术并开始获取网页数据了。当然，对于爬虫而言，还有更深层次的技术，如反扒技术、数据清洗等，欢迎继续深入学习。