Python爬虫入门：两种方法解析与示例

Python爬虫是一种用于自动化数据抓取的技术，本文档主要介绍了两种Python爬虫的基本实现方法。首先，我们来看第一个方法，它使用的是requests和BeautifulSoup库。requests库用于发起HTTP请求，而BeautifulSoup库则用于解析HTML文档，提取我们需要的信息。以下步骤总结： 1. **请求网页**：通过`requests.get(url)`函数发送GET请求，获取网页源代码。`url`应指向目标网页。 2. **目标定位**：在获取的HTML源代码中，利用BeautifulSoup解析器分析网页结构，找到目标元素（例如特定的链接、图片URL等）。通常通过CSS选择器或XPath表达式定位。 3. **下载内容**：将找到的目标文件内容（如图片）保存到本地。如示例中，通过`pic.content`获取图片二进制数据，然后写入文件`picfile`中。为了处理多个目标，可以使用for循环遍历和存储每个找到的目标。 4. **循环扩展**：在实际应用中，可能会遇到多个目标文件，这时可以将上面的过程封装在一个循环中，如`for img_url in img_urls:`，每次迭代中处理一个URL，将图片下载并存储。 第二种方法则是基于`urllib`库，包括`urllib.request`模块用于发送请求，以及`re`（正则表达式）库用于解析网页内容。这种方法通常涉及以下步骤： 1. **网页请求与解析**：使用`urllib.request.urlopen(url)`获取网页内容，然后使用正则表达式识别目标文件的URL或特定模式。 2. **正则匹配**：使用`re.compile(pattern)`创建一个正则表达式模式，然后通过`re.search()`或`re.findall()`在网页内容中查找匹配项。 3. **下载文件**：找到目标文件URL后，调用`urllib.request.urlretrieve(url, filename)`下载文件，并指定保存路径。 4. **缺点与适用性**：虽然这种方法在某些情况下可能更为通用，但其代码相对冗余，对于初学者来说可能不够直观易懂。BeautifulSoup库通过更直观的HTML解析方式，使得代码更加简洁易读。 综合来看，Python爬虫的实现可以根据项目需求和个人偏好选择不同的库和方法。初学者可以从BeautifulSoup和requests库入手，随着技术提升，再逐步了解正则表达式的强大功能。同时，注意遵循网站的robots.txt协议，尊重版权，合理使用爬虫技术。