Python爬虫实战：requests+BeautifulSoup抓取网页标题与链接

在这个Python爬虫代码学习示例中，我们主要关注的是如何利用Python编程语言进行网页数据抓取。该代码的核心在于结合requests库和BeautifulSoup库，这两个库在数据抓取领域有着广泛的应用。 首先，`requests`库是Python的一个强大的HTTP客户端库，它允许开发者发送各种类型的HTTP请求（如GET、POST等），并处理响应，包括下载网页内容。在代码中，通过设置`User-Agent`头信息，我们模拟了一个常见的Web浏览器（如Firefox）进行请求，这有助于在某些网站上避免被识别为机器人，从而提高请求的成功率。 `BeautifulSoup`库则是HTML和XML文档解析器，它能够方便地解析HTML文档结构，提取出我们需要的数据。在这个示例中，我们使用`html.parser`解析器，它能够理解HTML语法，找出所有带有`class_='article-link'`的`<a>`标签，这些通常代表文章的链接。 具体操作流程如下： 1. 导入所需的库： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup ``` 2. 设置请求头： ```python headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:89.0) Gecko/20100101 Firefox/89.0'} ``` 3. 发送HTTP GET请求到目标URL： ```python response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers) ``` 4. 解析响应内容： ```python soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ``` 5. 在HTML文档中查找和筛选目标数据： ```python articles = soup.find_all('a', class_='article-link') ``` 6. 遍历找到的文章链接和标题，并打印出来： ```python for article in articles: print(article.text) print(article['href']) ``` 这个示例展示了基础的网页爬虫技术，但在实际应用中可能需要处理更多复杂的情况，例如处理JavaScript渲染的内容、处理分页、处理反爬虫机制、存储和处理抓取的数据等。此外，尊重网站的Robots协议和遵守法律法规是进行网络爬虫时的重要原则。对于敏感数据或频繁访问的网站，可能需要考虑使用代理IP、设置延迟或者使用更复杂的反反爬虫策略。Python爬虫是一门实践性很强的技术，理解和熟练运用这些库是关键。