python爬虫信息

Python 爬虫教程与示例
使用 requests 库获取网页内容
为了简化 HTTP 请求的操作，通常会使用第三方库如 requests 来代替内置的 urllib2 或者 urllib。通过这个库可以更方便地发送 GET 和 POST 请求并处理响应数据。
import requests

response = requests.get("http://httpbin.org/get")
print(response.status_code) # 输出HTTP请求的状态码[^2]
print(response.text) # 打印服务器返回的内容
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这段简单的例子展示了如何利用 requests 发送一个GET请求到指定URL，并打印出收到的数据以及状态码。这有助于理解基本的网络交互过程，在实际开发中也经常被用来测试API接口是否正常工作。
结合 BeautifulSoup 解析 HTML 文档结构
当抓取下来的HTML页面较为复杂时，则需要用到解析工具来提取有用的信息。BeautifulSoup 是一个非常适合这项工作的Python库，它能够轻松应对各种不标准甚至有错误标记的情况。
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'http://example.com'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 设置 User-Agent 头部模拟浏览器访问
res = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(res.content, "html.parser")

for link in soup.find_all('a'):
print(link.get('href'))
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上述脚本首先定义了一个自定义头部字典用于伪装成真实的浏览器行为；接着向目标网站发起请求并将结果交给 BeautifulSoup 进行分析；最后遍历所有的 <a> 标签从而获得链接地址列表[^3]。
实战项目经验总结
除了理论上的知识点外，实践中的技巧同样重要。比如在构建大型爬虫程序之前应该考虑好存储方案（数据库还是文件）、异常情况下的重试机制、多线程或多进程并发控制等问题。另外还要注意遵守robots协议尊重对方站点设置的爬取频率限制等规定[^1]。