Python 官方文档：入门教程 => 点击学习
爬虫，即网络爬虫，我们可以把互联网就比作一张大网，而爬虫便是在网上爬行的蜘蛛，我们可以把网的节点比做一个个网页，爬虫爬到这就相当于访问了该页面获取了其信息，节点间的连线可以比做网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后可以顺着节点连线
爬虫，即网络爬虫，我们可以把互联网就比作一张大网，而爬虫便是在网上爬行的蜘蛛，我们可以把网的节点比做一个个网页，爬虫爬到这就相当于访问了该页面获取了其信息，节点间的连线可以比做网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，这样网站的数据就可以被抓取下来了。
可能上面的说明还是难以具体地描述爬虫究竟是个什么，简单来说，爬虫就是获取网页并提取和保存信息的自动化程序，接下来对各个点进行说明：
爬虫首先要做的工作就是获取网页，在这里获取网页即获取网页的源代码，源代码里面必然包含了网页的部分有用的信息，所以只要把源代码获取下来了，就可以从中提取我们想要的信息了。
在前面我们讲到了 Request 和 Response 的概念，我们向网站的服务器发送一个 Request，返回的 Response 的 Body 便是网页源代码。所以最关键的部分就是构造一个 Request 并发送给服务器，然后接收到 Response 并将其解析出来，那这个流程可以怎样来实现呢？总不能手工去截取网页源码把？
不用担心，python 里面提供了许多库来帮助我们实现这个操作，如 Urllib、Requests 等，我们可以用这些库来帮助我们实现 Http 请求操作，Request 和 Response 都可以用类库提供的数据结构来表示，得到 Response 之后只需要解析数据结构中的 Body 部分即可，即得到网页的源代码，这样我们可以用程序来实现获取网页的过程了。
提取信息
我们在第一步获取了网页源代码之后，接下来的工作就是分析网页源代码，从中提取我们想要的数据，首先最通用的方法便是采用正则表达式提取，这是一个万能的方法，但是在构造正则表达式的时候比较复杂且容易出错。
另外由于网页的结构是有一定规则的，所以还有一些根据网页节点属性、CSS 选择器或 XPath 来提取网页信息的库，如 BeautifulSoup、PyQuery、LXML 等，使用这些库可以高效快速地从中提取网页信息，如节点的属性、文本值等内容。
提取信息是爬虫非常重要的部分，它可以使杂乱的数据变得清晰条理，以便于我们后续在对数据进行处理和分析。
提取信息之后我们一般会将提取到的数据保存到某处以便后续数据处理使用。保存形式有多种多样，如可以简单保存为 TXT 文本或 JSON 文本，也可以保存到数据库，如 Mysql、mongoDB 等，也可保存至远程服务器，如借助 Sftp 进行操作等。
说到自动化程序，意思即是说爬虫可以代替人来完成这些操作。首先我们手工当然是可以提取这些信息的，但是当量特别大或者想快速获取大量数据的话，肯定还是借助于程序。所以爬虫就是代替我们来完成这份爬取数据的工作的自动化程序，它可以在抓取过程中进行各种异常处理、错误重试等操作，确保爬取持续高效地运行。
在网页中我们能看到各种各样的信息，最常见的便是常规网页，其都对应着 html 代码，而最常见的抓取便是抓取 HTML 源代码。
另外可能有些网页返回的不是 HTML 代码，而是返回一个 json 字符串，api 接口大多采用这样的形式，方便数据的传输和解析，这种数据同样可以抓取，而且数据提取更加方便。
此外我们还可以看到各种二进制数据，如图片、视频、音频等等，我们可以利用爬虫将它们的二进制数据抓取下来，然后保存成对应的文件名即可。
另外我们还可以看到各种扩展名的文件，如 CSS、javascript、配置文件等等，这些其实也是最普通的文件，只要在浏览器里面访问到，我们就可以将其抓取下来。
以上的内容其实都对应着各自的URL，是基于 HTTP 或 https 协议的，只要是这种数据爬虫都可以进行抓取。
有时候我们在用 Urllib 或 Requests 抓取网页时，得到的源代码实际和浏览器中看到的是不一样的。
这个问题是一个非常常见的问题，现在网页越来越多地采用 ajax、前端模块化工具来构建网页，整个网页可能都是由 JavaScript 渲染出来的，意思就是说原始的 HTML 代码就是一个空壳，例如：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>This is a Demo</title>
</head>
<body>
<div id="container">
</div>
</body>
<script src="app.js"></script>
</html>
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，pdf，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎body 节点里面只有一个 id 为 container 的节点，但是注意到在 body 节点后引入了一个 app.js，这个便负责了整个网站的渲染。
在浏览器打开这个页面时，首先会加载这个 HTML 内容，接着浏览器会发现其中里面引入了一个 app.js 文件，然后浏览器便会接着去请求这个文件，获取到该文件之后便会执行其中的 JavaScript 代码，而 JavaScript 则会改变 HTML 中的节点，向内添加内容，最后得到完整的页面。
但是在用 Urllib 或 Requests 等库来请求当前页面时，我们得到的只是这个 HTML 代码，它不会帮助我们去继续加载这个 JavaScript 文件，这样也就看不到浏览器中看到的内容了。
这也解释了为什么有时我们得到的源代码和浏览器中看到的是不一样的。
所以使用基本 HTTP 请求库得到的结果源代码可能跟浏览器中的页面源代码不太一样。对于这样的情况，我们可以分析其后台 Ajax 接口，也可使用 selenium、Splash 这样的库来实现模拟 JavaScript 渲染，这样我们便可以爬取 JavaScript 渲染的网页的内容了。
在后文我们会详细介绍对于 JavaScript 渲染的网页的采集方法。
本节介绍了爬虫的一些基本原理，了解了如上内容可以帮助我们在后面编写爬虫的时候更加得心应手。
--结束END--
本文标题: Python3网络爬虫实战-17、爬虫基
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/192128.html(转载时请注明来源链接)
有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
下载Word文档到电脑，方便收藏和打印～
2024-03-01
2024-03-01
2024-03-01
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
2024-02-29
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
回答
官方手机版
微信公众号
商务合作
0