Python新手教程：教你打造首个静态网站爬虫

"这篇教程是针对新手的Python爬虫教学，使用Python3.8.1和PyCharm2019.3.3 IDE，主要依赖的库是BeautifulSoup4和requests。文章通过实例演示如何爬取静态图片网站，以http://www.17qq.com/bq-jinguanzhang.html为例，讲解了使用开发者工具分析网络请求，获取请求头、状态码和Cookie等关键信息，并编写Python代码进行爬虫实现。" 在Python爬虫中，BeautifulSoup库主要用于解析HTML或XML文档，而requests库则用于发送HTTP请求。首先，我们需要确保已经安装了这两个库，如果没有，可以通过命令行使用pip来安装。 在爬取网页时，通常会先访问目标网站，了解其结构和所需数据的位置。例如，通过浏览器的开发者工具（如Chrome的F12或`检查`功能）可以查看`Network`面板，这里显示了页面加载过程中所有的网络请求。在本例中，我们关注的是图片请求，特别是`img`标签的`src`属性，因为这通常指向图片的URL。 为了模仿浏览器行为，我们需要设置请求头（`headers`），其中`User-Agent`字段是关键，因为它告诉服务器我们的请求来自何处。在示例代码中，你需要替换`"自己的请求头"`为你实际观察到的`User-Agent`值。 接下来，使用requests库的`get`方法发送GET请求，传入URL和请求头，得到一个`response`对象。`response`包含了服务器的响应，包括状态码（如200表示成功）、内容（HTML文本）以及其他信息。然后，将`response.text`作为参数传递给BeautifulSoup，创建一个`soup`对象，用于解析HTML。 通过`soup.find_all("img")`，我们可以找到所有`img`标签，进一步提取`src`属性，这些就是我们要爬取的图片链接。为了避免链接相对路径的问题，我们需要补全图片的完整URL，这里使用了`main_url`来组合每个相对URL。 在遍历`links`列表时，我们将逐个处理`img`标签，获取`src`属性，并可能将图片保存到本地。这个过程可能涉及到处理不同的文件格式（如PNG），以及处理可能出现的异常情况，例如无效链接或服务器返回错误。 总结来说，本教程涵盖了Python爬虫的基础知识，包括使用requests发送HTTP请求，BeautifulSoup解析HTML，以及通过开发者工具分析网络请求。对于初学者来说，这是一个很好的起点，帮助他们理解爬虫的基本工作原理和步骤。在实际应用中，还应考虑遵守网站的robots.txt文件，尊重版权，以及合理处理反爬策略，以确保爬虫的合法性和可持续性。