Python爬虫怎么写？零基础也能轻松入门的爬虫技术指南，快速掌握网页数据抓取技巧

想学Python爬虫？是不是觉得很难，无从下手？别怕，其实上手比你想象的简单多了！当然，想成为大神，路还长着呢，得一步一个脚印来。咱今天就聊聊Python爬虫怎么写，从最最基础的讲起，保证你看了能跑起来自己的第一个小爬虫。

首先，你要有个Python环境。这个不用我说，自己去官网下吧。然后，装几个必要的库，这是咱们爬虫的“武器”。常用的有：

• requests：用来发送HTTP请求，就像你用浏览器打开网页一样。
• BeautifulSoup：用来解析HTML，把网页变成你能看懂的结构。
• lxml：也是用来解析HTML的，速度比BeautifulSoup快，但需要额外安装。

怎么装？打开你的命令行，输入：

bash
pip install requests beautifulsoup4 lxml

搞定！

接下来，咱们就要开始“偷”数据了。假设我们要爬一个简单的网页，比如豆瓣电影Top250。

先用requests把网页内容抓下来：

“`python
import requests

url = ‘https://movie.douban.com/top250’
response = requests.get(url)

确保请求成功

if response.status_code == 200:
html = response.text
# 接下来用BeautifulSoup解析
else:
print(‘请求失败：’, response.status_code)
“`

这段代码就是告诉Python：“嘿，去这个网址把东西给我拿回来！” response.status_code是检查网页有没有成功返回的，200就代表一切OK。

拿到网页内容html后，就要用BeautifulSoup来“解剖”它：

“`python
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, ‘lxml’) # 用lxml解析更快

找到所有电影的条目，比如豆瓣电影Top250，每个电影都是一个条目

movie_list = soup.find_all(‘div’, class_=’item’)

for movie in movie_list:
# 提取电影信息，比如电影名称
movie_name = movie.find(‘span’, class_=’title’).text
print(movie_name)
“`

这里soup.find_all('div', class_='item')的意思是，在整个网页里找到所有<div>标签，并且这个标签的class属性是item。 这是根据豆瓣电影的网页结构来的，每个网站都不一样，需要你自己去观察。 然后，我们再从每个电影条目里提取出电影的名字，也就是<span class="title">里面的内容。 movie.find('span', class_='title').text就表示找到这个标签，然后取出里面的文字。

运行一下，是不是已经在你的控制台里看到豆瓣电影的名字了？ 是不是有点小激动？

当然，这只是最最简单的例子。 真实的爬虫要复杂得多。 比如，豆瓣电影不止一页，你要爬所有页，就需要“翻页”。 翻页其实就是找到下一页的链接，然后重复上面的步骤。

“`python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl_douban_movie(page):
url = f’https://movie.douban.com/top250?start={page * 25}&filter=’
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    movie_list = soup.find_all('div', class_='item')

    for movie in movie_list:
        movie_name = movie.find('span', class_='title').text
        print(movie_name)
else:
    print('请求失败：', response.status_code)

爬取前10页

for page in range(10):
crawl_douban_movie(page)
“`

这段代码把爬取一页电影的代码放到了一个函数crawl_douban_movie里，然后用一个循环爬取前10页。 f'https://movie.douban.com/top250?start={page * 25}&filter=' 使用了f-string，它可以把变量直接放到字符串里，非常方便。 start={page * 25} 表示每一页的起始电影编号，第一页是0，第二页是25，以此类推。

还有，有些网站会“反爬虫”，不让你轻易爬到数据。 它们会检查你的请求头，看看你是不是一个真正的浏览器。 这时候，你就要伪装成一个浏览器。

“`python
import requests

url = ‘https://www.example.com’ # 替换成你要爬的网站
headers = {
‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3’
}
response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
print(response.text)
else:
print(‘请求失败：’, response.status_code)
“`

这段代码在requests.get里加了一个headers参数，它是一个字典，里面放了一些HTTP请求头。 其中User-Agent是最重要的，它告诉网站你是谁，如果你不加这个，网站可能直接拒绝你的请求。

更高级的反爬虫手段还有IP限制，就是说如果一个IP地址在短时间内访问网站太多次，网站就会封掉这个IP。 这时候，你可以用代理IP来解决。 代理IP就像一个“中间人”，你的请求先发给它，再由它发给目标网站，这样目标网站就不知道你的真实IP了。

另外，有些网站的数据是动态加载的，也就是用JavaScript生成的，你用requests直接抓下来的HTML里可能没有你想要的数据。 这时候，你可以用Selenium这个库来模拟浏览器行为，它可以执行JavaScript代码，让你抓取到动态加载的数据。

当然，Python爬虫的世界远不止这些。 还有很多技巧和工具，比如用Scrapy框架来构建大型爬虫项目，用Redis来存储爬取到的数据，用Docker来部署你的爬虫等等。

但是，记住一点，爬虫是把双刃剑。 你可以用它来获取有用的信息，也可以用它来做坏事。 一定要遵守网站的robots.txt协议，不要过度爬取，给网站服务器造成压力。 更不要利用爬虫来非法获取他人隐私，做违法的事情。

总而言之，Python爬虫怎么写，其实就是学习如何发送HTTP请求、解析HTML、以及应对各种反爬虫手段。 只要你掌握了这些基本功，就能在这个领域里自由驰骋！ 当然，别忘了不断学习，不断实践，才能成为真正的爬虫高手。