爬虫代码书写格式企业级

编写企业级爬虫代码通常会遵循一些最佳实践和结构化的方法，以保证可维护性、效率和合规性。以下是一个基本的企业级爬虫代码的结构和格式：

1. **项目初始化**:
- 使用Python的`requests`库来发送HTTP请求。
- 引入`BeautifulSoup`或`lxml`等库解析HTML。
- 导入必要的数据结构（如`pandas` DataFrame）用于数据处理。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. **配置**:
- 定义URL列表、爬取规则、代理设置（如果需要）、反爬策略等。
- 可能还会包含设置文件，以读取敏感信息，如API密钥。

# 示例配置
url_list = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"]
headers = {"User-Agent": "MyCustomCrawler"}

3. **异常处理**:
- 使用try-except块处理网络请求失败、解析错误等可能的异常。

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败: {e}")

4. **数据提取**:
- 使用CSS选择器或XPath表达式从页面中抽取所需数据。

data = soup.select('div.example-class > span')

5. **数据清洗和处理**:
- 将数据转化为适合存储或分析的格式（如字典列表或DataFrame）。

cleaned_data = [dict(item) for item in data]
df = pd.DataFrame(cleaned_data)

6. **存储和输出**:
- 可以将数据写入CSV、数据库（如MySQL、SQLAlchemy）、CSV格式或者持久化到文件。

df.to_csv("output.csv", index=False)

7. **定期执行和调度**:
- 可能使用`schedule`库或者作业调度工具（如Celery）实现定时爬取。

8. **日志记录**:
- 用`logging`模块记录关键步骤和错误信息，便于追踪和调试。

9. **遵守法律法规**:
- 遵守目标网站的robots.txt协议，不爬取禁止抓取的内容，尊重版权。