Python网络爬虫入门：使用Urllib与Requests爬取Web页面

"《网络数据采集》第3章课件201911221，涵盖了Web页面爬取的基础知识，包括Python中的Urllib和Requests库的应用。" 网络爬虫是数据采集的重要手段，它能自动化地从互联网上获取大量信息。本章节主要讲述了如何使用Python开发基础的网络爬虫，特别是针对Web页面信息的获取。 在学习网络爬虫之前，首先要了解爬取的流程。这个过程分为五个关键步骤： 1. 确定目标URL并将其加入待爬取队列。这是爬虫的起点，需要明确要抓取的网页地址。 2. 发送HTTP请求。网络爬虫模拟浏览器行为，向服务器发送请求，请求中包含目标URL。 3. 解析响应内容。收到服务器返回的HTML文档后，爬虫需解析文档，提取所需数据，同时可能发现新的URL。 4. 存储数据和管理URL。提取出的数据会被保存，新发现的URL则放入待爬取队列，等待进一步处理。 5. 循环执行以上步骤，直到待爬取队列为空。 在Python中，有两个常用的库用于网络爬虫：Urllib和Requests。Urllib是Python标准库的一部分，提供了基础的URL操作功能，可以实现简单的网页爬取。然而，对于更复杂的任务，如处理cookies、模拟登录等，Requests库则更为强大和灵活，它简化了HTTP请求的编写，使得网络爬虫的开发更加便捷。 Urllib库的基本用法包括打开URL、读取网页内容等。通过urllib.request模块，我们可以创建一个Request对象，设置HTTP请求的头部信息，然后使用urlopen函数发送请求并获取响应。 Requests库在Urllib的基础上进行了封装，提供了更加友好的API。比如，发送GET请求只需要一行代码`response = requests.get(url)`，并且可以方便地处理cookies、session和超时等问题。此外，Requests库还能直接将响应内容转换成字符串或者BeautifulSoup等解析库支持的格式，方便数据解析。 在学习网络爬虫的过程中，理解HTTP协议的基本原理、HTML和CSS选择器对于解析网页内容至关重要。同时，了解如何处理反爬虫策略，如User-Agent设置、代理IP的使用，以及遵守网站的robots.txt规则，都是成为合格网络爬虫开发者所必需的技能。 课后练习和实际项目实践能帮助巩固理论知识，提升解决问题的能力。通过编写简单的爬虫程序，如爬取新闻网站的标题，或者抓取社交媒体上的数据，可以加深对网络爬虫工作原理的理解，并逐步提升爬取效率和数据处理能力。在实际应用中，还要关注数据的清洗、分析和可视化，以挖掘有价值的信息。 本章节的目的是让学生掌握网络爬虫的基本概念和Python实现，为后续深入学习网络数据采集打下坚实基础。通过学习和实践，不仅能够理解网络爬取的过程，还能熟练运用Urllib和Requests库，实现高效、稳定的数据抓取。