python 网络爬虫初级实现代码

Python是应用于网络爬虫编写最流行的语言之一，它强大的库集合和易于理解的代码使其成为各种级别的编程人员，从初学者到专家必不可少的工具。本文旨在提供一个适用于初学者的网络爬虫实现的完整攻略。

1. 网络爬虫的基本概念

在开始编写代码之前，需要了解网络爬虫的基本概念。网络爬虫是一种程序，它可以从互联网上爬取信息，然后对这些信息进行处理、解析、整理和存储。其实现过程包括但不限于以下几个步骤：

• 发送HTTP请求并获取网页内容
• 解析HTML文件并利用CSS、XPath等提取所需信息
• 存储数据或者进行下一步的处理

2. 程序实现必要库介绍

为了创建网络爬虫代码，我们需要安装适当的库，包括但不限于以下功能：

• 客户端发起请求（requests库）
• 解析HTML文件（BeautifulSoup库）
• 存储数据（pandas,pyquery等）

3. Python实现网络爬虫

以下是一个简单的Python程序，用于从网页上提取数据并将结果存储到CSV（逗号分隔值）文件中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://book.douban.com/top250'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
book_items = soup.find_all('tr', class_='item')

data = []
for item in book_items:
    title_element = item.find('div', class_='pl2')
    title = title_element.find('a').text.strip()
    author_info = title_element.find('p', class_='pl').text.strip()
    author = author_info.split('/')[0]
    published_year = author_info.split('/')[-3]
    price = item.find('span', class_='rating_nums').text.strip()
    data.append({
        'title': title,
        'author': author,
        'published_year': published_year,
        'price': price
    })

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv('books.csv', index=False)

此程序中，我们使用了requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup进行网页HTML代码解析。我们通过find_all()方法在页面中提取书籍信息。

在数据被提取后，我们将生成一个数据帧，并使用to_csv()方法将数据存储到名为books.csv的文件中。在运行此代码后，我们将得到一个包含书籍标题、作者、出版年份和价格的CSV文件。

示例二：获取电影排行榜并存储到MySQL数据库中

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql

url = 'https://movie.douban.com/chart'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movie_items = soup.find_all('div', class_='pl2')

db = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='username', password='password', db='database_name')
cursor = db.cursor()

for item in movie_items:
    movie_name = item.find('a').text.strip()
    release_year = item.find('p', class_='pl').text.strip().split('/')[0][-4:]
    rating = item.find_all('span')[1].text.strip()
    cursor.execute(f"INSERT INTO movies (movie_name, release_year, rating) VALUES ('{movie_name}', '{release_year}', '{rating}')")
    db.commit()

db.close()

此程序中，我们使用了requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup进行网页HTML代码解析。我们通过find_all()方法在页面中提取电影信息。我们使用pymysql库与MySQL数据库进行交互，将提取的数据存储到movies表中。

在以上示例中，我们提供了两种不同的方式，分别使用CSV和MySQL存储提取的数据。

4. 总结

在本文中，我们讲解了Python实现网络爬虫的基本概念和所需的库。我们提供了两个示例，分别将数据存储到CSV文件和MySQL数据库中。希望这些示例能够帮助您开始创建自己的网络爬虫代码。