Python3爬虫入门教程(上)

"零基础自学用Python3开发网络爬虫(上)" 本文将引导初学者入门Python3网络爬虫的开发。作者在文中分享了他决定学习Python爬虫的原因，并阐述了为何选择Python作为爬虫开发语言，以及在Python2和Python3之间的选择。此外，还给出了一个简单的爬虫伪代码，涉及数据结构的使用。 首先，Python被选为开发爬虫的语言是因为其在编程社区中的普及度高，且拥有丰富的第三方库支持。相比C++在网络开发中的应用较少，以及Java在Android开发前景的不确定性，Python以其易读性、强大的库支持（如requests和BeautifulSoup）以及对程序员友好性脱颖而出。随着计算机性能的提升，语言的执行效率不再是首要考虑因素，程序员的开发效率变得更为重要。 在Python的版本选择上，作者倾向于使用Python3，尽管它相较于Python2有较大的改动，但考虑到Python3的更新特性以及未来的发展趋势，作者认为选择Python3具有更高的潜在回报。即使Python3不如Python2普及，Python语言的整体发展也会受到影响，因此选择哪个版本的风险相对均衡。 接下来，作者通过一个简单的伪代码展示了爬虫的基本工作原理，涉及到的数据结构包括队列（queue）和集合（set）。队列用于实现广度优先搜索（BFS），将待爬取的网页URL存入队列中，按照先进先出（FIFO）的原则处理。集合则用于存储已访问过的URL，避免重复爬取同一页面，确保爬虫的效率。 在实际的爬虫开发中，还需要了解HTTP协议、网页解析（HTML或XML）、反爬虫策略、数据存储（如CSV或数据库）等相关知识。Python的requests库可以方便地发送HTTP请求，BeautifulSoup库可以帮助解析HTML文档，而pandas库则能帮助我们将抓取的数据整理成结构化的DataFrame，便于分析和存储。 在学习过程中，初学者应逐步掌握这些基础知识，并通过实践项目来巩固理论知识。同时，注意遵守网站的robots.txt规则，尊重版权，合法合规地进行爬虫开发。随着技术的深入，还可以学习更高级的爬虫技巧，如多线程、分布式爬虫以及更复杂的网页解析技术。