Python爬虫抓取并解析网页内容实例

本篇文章主要介绍了使用Python进行网页爬虫的基本操作，涉及到了多个Python库的使用以及爬取特定网站（http://www.tipdm.com/tipdm/gsjj/）上的内容。以下是详细的知识点： 1. **导入所需库**: - `requests`：用于发送HTTP请求并获取网页内容。 - `chardet`：识别网页的字符编码，确保正确解码。 - `lxml.etree`：基于XML和HTML解析器，用于解析网页结构。 - `pymysql`：连接数据库，用于数据存储。 - `pandas`：数据处理库，用于将爬取的数据转换为DataFrame。 - `matplotlib`：可视化库，虽然没有直接使用，但可能用于后续的数据分析或展示。 2. **发送请求与状态检查**: - 使用`requests.get()`函数发送GET请求到目标URL，设置用户代理（User-Agent）以模拟浏览器访问，避免被服务器识别为爬虫。 - 检查响应的状态码，确保请求成功（200表示成功）。 - 获取响应头信息，可能用于后续分析或优化请求策略。 3. **字符编码处理**: - 使用`chardet`检测响应内容的编码，并将其转换为utf-8，以便正确解析HTML文本。 4. **解析HTML内容**: - 将网页内容解析为`etree`对象，通过XPath表达式选择特定节点（如标题和链接）。 - 使用XPath表达式`//section[@class="tagissue clearfix"]/div[@class="itemclearfix"]/h2/a/@href`和`text()`分别获取链接地址和文本内容。 5. **数据存储**: - 将爬取的信息存储为`pandas` DataFrame，每一行包含一个URL和对应的文本，方便后续处理。 6. **数据库操作**: - 连接到MySQL数据库，使用提供的数据库连接信息（主机、用户名、密码、数据库名等）。 - 创建游标对象，准备执行SQL命令以在数据库中创建表，如果表不存在的话。 7. **SQL语句**： - 使用`CREATE TABLE IF NOT EXISTS`语句，确保在数据库中创建名为`html_text`的表，该表可能用于存储爬取的url和text数据，字段包括`url`和`text`。 本文档展示了如何使用Python爬虫技术从指定网站抓取数据，并将其结构化地存储到MySQL数据库中，以便后续分析或进一步处理。这涉及到了HTTP请求、响应处理、HTML解析以及基本的数据库操作。如果你打算从事Web数据采集工作，理解和掌握这些步骤是十分重要的。