Python 爬虫是什么？
作者：卡卷网发布时间：2024-12-27 00:33浏览数量：128次评论数量：0次
一、爬虫的种类
静态爬虫容易理解，主要是动态的爬虫不容易理解。
1、静态爬虫
访问静态网页,直接解析HTML内容。常用于抓取新闻、博客等内容。
2、动态爬虫
动态爬虫通常需要模拟浏览器的行为,执行JavaScript代码来获取动态加载的内容。常见的动态网页包括Ajax加载的内容、SPA(单页应用)、WebSocket实时数据等。
一个常见的例子是爬取豆瓣电影的动态评论信息。使用静态爬虫只能获取初始页面的少量评论,而要爬取完整的评论数据,则需要通过模拟鼠标滚动、点击"加载更多"等动作来获取。这时就需要使用动态爬虫技术,比如Selenium或Puppeteer。
以Selenium为例,安装方法如下:
pip install selenium
然后编写如下代码模拟浏览器行为:
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
# 创建Chrome浏览器实例
driver = webdriver.Chrome()
# 访问豆瓣电影页面
driver.get("https://movie.douban.com/subject/26683290/comments?status=P")
# 模拟滚动加载更多评论
last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
while True:
# 滚动到页面底部
driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
# 等待新评论加载
new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
if new_height == last_height:
break
last_height = new_height
# 获取所有评论元素
comments = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".comment-item .comment p")
for comment in comments:
print(comment.text)
# 关闭浏览器
driver.quit()
运行后会出现类似的界面
二、爬虫的应用
- 内容采集:新闻、博客、电商数据等。
- 信息监控:价格监测、舆情分析等。
- 数据挖掘:社交网络分析、行业研究等。
- 自动化任务:RSS订阅、天气预报等。
三、爬虫常用的库
1. requests
简介：requests是一个用于发送HTTP/HTTPS请求的Python库。它允许你轻松地发送各种HTTP请求，如GET、POST等，并处理返回的响应。
安装方式：
pip install requests
示例：以某度为例子说明
import requests
response = requests.get('https://www.baidu.com')
print(response.text)
运行后界面是
2. BeautifulSoup
简介：BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。它提供了简单的API来遍历、搜索和修改解析树。
安装方式：
pip install beautifulsoup4
示例：
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
# 设置响应的编码格式为UTF-8
response.encoding = 'utf-8'
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
title = soup.title.string
# 直接输出即可，Python3默认使用UTF-8编码
print(title)
3. Scrapy
简介：Scrapy是一个快速的高级Web爬取和网页解析框架，用于抓取网站并从中提取结构化的数据。它提供了异步并发、中间件、管道等功能，非常适合构建复杂的爬虫项目。
安装方式：
pip install scrapy
示例（创建一个简单的Scrapy项目）：
scrapy startproject myproject
cd myproject
scrapy genspider example example.com
然后在生成的example.py文件中编写爬取逻辑。
4. Selenium
简介：Selenium是一个自动化测试工具，但也可以用于爬取动态网页。它通过模拟真实用户的行为来操作浏览器，从而获取动态加载的内容。
安装方式：首先安装Selenium库：
pip install selenium
然后下载对应浏览器的WebDriver，如ChromeDriver，并将其添加到系统PATH中。
示例：
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome() # 确保ChromeDriver已添加到PATH
driver.get('https://example.com')
title = driver.title
print(title)
driver.quit()
详细见第一部分。
5. lxml
简介：lxml是一个快速、灵活且易于使用的HTML/XML解析库。它结合了libxml2和libxslt的优点，提供了XPath和XSLT等高级功能。
安装方式：
pip install lxml
示例：
from lxml import etree
html = '<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>'
tree = etree.HTML(html)
title = tree.xpath('//h1/text()')[0]
print(title)
这些库在Python爬虫开发中非常常用，根据具体需求选择合适的库进行使用。
四、爬虫的Git库
Scrapy-Redis
基于Redis的分布式爬虫,可扩展性强。
https://github.com/rmax/scrapy-redis
pyppeteer
基于Puppeteer的无头浏览器库,可模拟Chrome行为https://github.com/pyppeteer/pyppeteer
HarvestText
多功能文本处理库,包括提取、清洗等。https://github.com/blmoistawinde/HarvestText
五、爬虫的性能优化
- 使用异步并发库如aiohttp、Scrapy等提高并发性能。
- 采用增量式更新,只抓取变化的数据。
- 使用代理IP、User-Agent池等避免被屏蔽。
- 合理设置请求间隔,遵守robots.txt协议。
六、爬虫的合法性与道德规范
- 遵守网站的robots.txt协议。
- 尊重网站的使用条款,避免过度消耗网站资源。
- 适当增加请求间隔,避免给目标网站造成负担。
- 保护个人隐私信息,不将数据用于非法用途。
七、爬虫的错误处理与日志记录
logging库提供了强大的日志记录功能,可以记录各种类型的错误信息。
requests.exceptions模块定义了丰富的异常类型,可以灵活处理各种网络错误。
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.RequestException as e:
logging.error(f'Error fetching {url}: {e}')
八、特定数据类型的处理
- pandas: 处理表格数据,提供了强大的数据清洗、分析功能。
- PyMongo: 处理MongoDB数据库,方便存储和查询结构化数据。
- elasticsearch-dsl: 处理Elasticsearch数据,支持复杂的全文检索。
九、爬虫的扩展性与模块化设计
- 使用面向对象编程,将爬虫逻辑封装到类中,提高代码复用性。
- 采用插件化设计,将不同功能拆分成独立模块,方便扩展和维护。
- 利用设计模式如工厂模式、观察者模式等提高系统灵活性。
- 实现可配置的设置系统,支持动态调整爬虫参数。
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