Python爬虫入门教程:requests与urllib2实战

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“爬虫学习资料,包括requests库和lxml库的使用,以及关于如何爬取百度图片的详细教程。” 在爬虫技术中,Python语言是常用的选择,尤其结合requests和lxml这两个强大的库,可以高效地抓取和处理网络数据。requests库是爬虫中的利器,它使得发送HTTP请求变得极其简单。通过`requests.get()`或`requests.post()`方法,我们可以轻松地获取网页内容或模拟表单提交。 requests库的基本用法如下: 1. 获取网页内容: ```python import requests response = requests.get('http://www.baidu.com') print(response.text) ``` `response`对象包含了服务器的响应,`response.text`则提供了网页的文本内容。 2. 发送POST请求,用于模拟登录等操作: ```python values = {"username": "your_username", "password": "your_password"} data = urllib.parse.urlencode(values) url = "https://login.example.com" request = requests.Request(url, data=data) response = requests.Session().send(request) print(response.text) ``` 这里使用了`requests.Request()`来构建请求,并通过`requests.Session().send()`发送POST请求。 lxml库则是Python的一个XML和HTML解析库,它提供了高效的解析和操作XML、HTML文档的能力。使用lxml,我们可以方便地提取所需信息: 1. 解析HTML文档: ```python from lxml import etree html = """ <html> <body> <h1>Title</h1> <p>Paragraph</p> </body> </html> """ parser = etree.HTMLParser() tree = etree.fromstring(html, parser) title = tree.xpath('//h1/text()')[0] print(title) # 输出: Title ``` 2. 使用CSS选择器提取信息: ```python selector = etree.HTMLParser(recover=True, encoding='utf-8') tree = etree.fromstring(response.content, selector) titles = tree.cssselect('h1.title') for title in titles: print(title.text) ``` 在爬取百度图片的过程中,通常需要识别和处理JavaScript动态加载的内容,可能需要用到如Selenium这样的工具来模拟浏览器行为。同时,为了避免IP被封禁,可能需要使用代理IP,或者使用延时策略(如time.sleep())来控制请求频率。 在实际操作中,爬虫还需要考虑反爬虫策略,如User-Agent伪装、Cookie管理、登录验证等。对于大规模爬取,可能需要使用Scrapy框架,它提供了更完整的爬虫项目管理结构。 爬虫学习涵盖了HTTP协议理解、网页解析、数据提取、异常处理等多个方面,而requests和lxml是实现这些功能的重要工具。通过深入学习和实践,我们可以构建出高效稳定的爬虫程序,实现对网络数据的有效抓取和分析。