Python爬虫技术:从基础到高级,掌握网络数据采集
发布时间: 2024-06-19 19:14:35 阅读量: 14 订阅数: 13 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
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# 1. Python爬虫基础**
Python爬虫是一种自动化从网络上收集数据的技术。它涉及发送HTTP请求、解析响应、提取数据并存储它。
**1.1 HTTP协议与请求方式**
HTTP(超文本传输协议)是用于在网络上传输数据的底层协议。常见的请求方式包括:
- GET:从服务器获取资源
- POST:向服务器发送数据
- PUT:更新服务器上的资源
- DELETE:从服务器删除资源
**1.2 响应状态码与数据解析**
服务器对请求的响应使用HTTP状态码表示,例如:
- 200:请求成功
- 404:资源未找到
- 500:内部服务器错误
数据解析涉及从响应中提取所需的信息。这可以通过使用HTML/XML解析库或正则表达式和XPath等技术来实现。
# 2. Python爬虫实践
### 2.1 网络请求与响应
#### 2.1.1 HTTP协议与请求方式
**HTTP协议**
HTTP(超文本传输协议)是用于在万维网上传输数据的协议。它是一种客户端-服务器协议,其中客户端(例如浏览器)向服务器发送请求,服务器响应请求并发送回数据。
**请求方式**
HTTP协议定义了多种请求方式,用于指定客户端请求的操作类型。最常用的请求方式包括:
- **GET:** 从服务器获取资源。
- **POST:** 向服务器提交数据。
- **PUT:** 更新服务器上的资源。
- **DELETE:** 删除服务器上的资源。
#### 2.1.2 响应状态码与数据解析
**响应状态码**
当服务器收到请求时,它会返回一个响应,其中包含一个状态码。状态码表示请求是否成功以及服务器的响应状态。常见的响应状态码包括:
- **200 OK:** 请求成功。
- **404 Not Found:** 请求的资源不存在。
- **500 Internal Server Error:** 服务器内部错误。
**数据解析**
服务器响应中包含的数据通常以某种格式编码,例如HTML、JSON或XML。为了提取有用的信息,需要解析这些数据。有几种方法可以解析数据,包括:
- **HTML/XML解析库:** 这些库提供解析HTML和XML文档的方法。
- **正则表达式:** 正则表达式是一种模式匹配语言,可用于从文本中提取信息。
- **XPath:** XPath是一种查询语言,可用于从XML文档中提取信息。
### 2.2 数据提取与解析
#### 2.2.1 HTML/XML解析库
**BeautifulSoup**
BeautifulSoup是一个流行的HTML和XML解析库,它提供了解析和提取数据的高级方法。它支持多种解析器,包括lxml和html5lib。
**使用示例:**
```python
from bs4 import BeautifulSoup
html = "<html><body><h1>Hello World</h1></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# 提取标题
title = soup.find("h1").text
print(title) # 输出:Hello World
```
#### 2.2.2 正则表达式与XPath
**正则表达式**
正则表达式是一种模式匹配语言,可用于从文本中提取信息。它使用模式来匹配文本中的子字符串。
**使用示例:**
```python
import re
text = "This is a sample text."
pattern = r"This"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print(match.group()) # 输出:This
```
**XPath**
XPath是一种查询语言,可用于从XML文档中提取信息。它使用路径表达式来导航XML文档并提取数据。
**使用示例:**
```python
from lxml import etree
xml = "<xml><node>Hello World</node></xml>"
tree = etree.fromstring(xml)
result = tree.xpath("/xml/node/text()")
print(result) # 输出:['Hello World']
```
### 2.3 数据存储与管理
#### 2.3.1 文件系统存储
**文件系统存储**
文件系统存储是一种简单的方法,用于将爬取的数据存储在本地文件系统中。它易于实现,但对于大数据集来说可能效率较低。
**使用示例:**
```python
with open("data.txt", "w") as f:
f.write("Hello World")
```
#### 2.3.2 数据库存储
**数据库存储**
数据库存储是一种更高级
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