高职Python网络爬虫教程：从入门到实践

“Python网络爬虫课件（高职高专）.pdf”是针对高职大数据及人工智能专业的一门《Python网络爬虫》课程的教学材料，基于唐松的《Python网络爬虫从入门到实践》一书改编，包含了作者的个人整理和补充。 在Python网络爬虫的学习中，首先会涉及环境基础，比如Jupyter Notebook的常用快捷键和自动目录插件的使用，这是爬虫开发常用的交互式编程环境。然后，课程会引导学生理解为何要学习网络爬虫，以及爬虫的合法性问题，确保在合法合规的前提下进行网络数据采集。 接着，课程介绍了网络爬虫的基本流程，包括获取页面、提取所需数据和存储数据这三个主要步骤。在“编写第一个网络爬虫”部分，学生将逐步学习如何实现这些基本操作，包括使用requests库获取网页内容，利用正则表达式或BeautifulSoup解析HTML，以及如何将数据保存至本地。 解析网页是爬虫的关键环节，课程深入讲解了正则表达式（re模块）的方法如match、search和findall，以及BeautifulSoup库的使用。BeautifulSoup提供了强大的文档解析功能，包括创建bs4对象、识别四大对象类型（Tag、NavigableString、BeautifulSoup、Comment）以及遍历文档树的各种方法，如contents、descendants、children等，此外还涵盖了CSS选择器的运用，增强了对网页结构的处理能力。 除了BeautifulSoup，课程还提到了lxml库，它支持更高效的XML和HTML处理，并且引入了XPath语法，使得数据定位更为精确。 对于静态网页的抓取，课程介绍了requests库的使用，包括发送GET和POST请求，定制URL参数、请求头，以及处理响应内容。POST请求常用于提交表单数据，是爬虫处理登录、注册等需要交互场景的重要工具。 这门课程覆盖了Python网络爬虫的基础到进阶内容，适合初学者系统学习爬虫技术，同时也提供了实战应用的指导，如结合MySQL数据库进行数据存储，或者使用Scrapy框架构建更复杂的爬虫项目。通过这门课程，学生可以建立起对网络爬虫的全面认识，具备基本的网页抓取和数据处理能力。