Python爬虫开发:从入门到实战
发布时间: 2024-06-17 21:23:57 阅读量: 10 订阅数: 12
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# 1. Python爬虫基础
**1.1 Python爬虫概述**
Python爬虫是一种利用Python语言编写,用于从互联网上自动获取和提取数据的程序。它广泛应用于各种领域,如数据分析、市场调研和信息聚合。
**1.2 Python爬虫的基本原理**
Python爬虫通过模拟浏览器行为,向目标网站发送HTTP请求,获取响应的HTML或JSON数据。然后,它使用各种技术(如HTML解析和正则表达式)从响应中提取所需的数据。
# 2. Python爬虫实战技巧
### 2.1 爬虫请求与响应
#### 2.1.1 HTTP请求与响应的原理
HTTP(超文本传输协议)是互联网通信的基础,爬虫请求和响应都基于HTTP协议。HTTP请求由客户端(爬虫)发出,服务器(网站)接收并处理请求,然后返回响应。
HTTP请求主要包含以下信息:
- 请求方法(如GET、POST)
- 请求路径(网站的特定页面或资源)
- 请求头(包含有关客户端的信息,如User-Agent)
- 请求体(包含POST请求发送的数据)
HTTP响应主要包含以下信息:
- 状态码(如200表示成功,404表示未找到)
- 响应头(包含有关服务器和响应的信息,如Content-Type)
- 响应体(包含请求的页面或资源内容)
#### 2.1.2 Python爬虫的请求与响应处理
Python中使用`requests`库处理HTTP请求和响应。`requests`库提供了一系列方法来发送请求并处理响应,如:
```python
import requests
# 发送GET请求
response = requests.get("https://www.example.com")
# 获取响应状态码
status_code = response.status_code
# 获取响应头
headers = response.headers
# 获取响应体
content = response.content
```
### 2.2 网页解析与数据提取
#### 2.2.1 HTML/XML解析技术
HTML和XML是网页常用的标记语言。爬虫需要解析这些标记语言,提取所需的数据。Python中可以使用`BeautifulSoup`库解析HTML/XML文档。
```python
from bs4 import BeautifulSoup
# 解析HTML文档
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
# 查找所有标题元素
titles = soup.find_all("h1")
# 提取标题文本
for title in titles:
print(title.text)
```
#### 2.2.2 正则表达式与XPath提取数据
正则表达式和XPath是强大的模式匹配技术,可用于从文本中提取数据。正则表达式使用模式来匹配文本,而XPath使用路径表达式来导航XML文档。
```python
# 使用正则表达式提取URL
import re
pattern = r"(?P<url>https?://\S+)"
match = re.search(pattern, html_content)
url = match.group("url")
# 使用XPath提取评论
from lxml import etree
root = etree.HTML(html_conten
```
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