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Python爬虫入门到实战完整教程

时间:2026-02-10 18:03:18 164浏览 收藏

文章不知道大家是否熟悉?今天我将给大家介绍《Python爬虫从入门到实战完整教程》,这篇文章主要会讲到等等知识点,如果你在看完本篇文章后,有更好的建议或者发现哪里有问题,希望大家都能积极评论指出,谢谢!希望我们能一起加油进步!

Python爬虫入门关键在于掌握requests+BeautifulSoup处理静态页面,动态内容则用Ajax分析或Selenium;需注意反爬策略、请求规范及编码问题。

Python爬虫入门到实战教程_从基础到进阶完整讲解

Python爬虫并不难上手,关键在于理解请求-响应机制、HTML结构和数据提取逻辑。掌握 requests + BeautifulSoup 组合,再配合少量正则或 re 模块,就能应对大多数静态页面抓取需求;遇到动态加载内容时,再引入 Selenium 或分析 Ajax 接口即可。

一、环境准备与第一个爬虫

安装核心库只需两条命令:

  • pip install requests beautifulsoup4(基础抓取+解析)
  • pip install lxml(可选,提升 BeautifulSoup 解析速度)

写一个获取网页标题的小例子:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
<p>url = "<a target='_blank'  href='https://www.17golang.com/gourl/?redirect=MDAwMDAwMDAwML57hpSHp6VpkrqbYLx2eayza4KafaOkbLS3zqSBrJvPsa5_0Ia6sWuR4Juaq6t9nq5roGCUgXuytMyerpV6iZXHe3vUmsyZr5vTk6bDeoKox3yFmnmyhqK_qrtog3Z4lb6InJSSp62xhph6mq-cm2i0jaCcfbOdorLdtKSCiYSXva6coQ' rel='nofollow'>https://httpbin.org/html</a>"
res = requests.get(url)
res.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
title = soup.title.string.strip()
print(title)  # 输出:Herman Melville - Moby-Dick</p>

二、精准提取网页数据的常用方法

网页中真正需要的数据往往藏在特定标签、属性或层级里。掌握以下技巧能大幅提高提取准确率:

  • soup.find("tag", {"attr": "value"}) 定位唯一元素,比如 soup.find("div", class_="content")
  • soup.select("css_selector") 批量提取,如 soup.select("a[href^='https']") 获取所有外链
  • 对文本内容做清洗:用 .get_text(strip=True) 去空格换行,避免 \n\t 干扰
  • 提取属性值用 elem.get("href")elem["href"](后者要求属性一定存在)

三、绕过简单反爬与规范请求行为

很多网站会检查 User-Agent 或拒绝无头请求。添加基础 headers 就能解决大部分 403 问题:

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
}
res = requests.get(url, headers=headers)

其他实用建议:

  • time.sleep(1) 控制请求频率,尊重 robots.txt 和网站运营规则
  • session = requests.Session() 复用连接,适合多页登录或带 Cookie 场景
  • 遇到编码乱码,先看 res.encoding,再手动设为 res.encoding = "utf-8" 或用 res.content.decode("gbk")

四、处理动态渲染页面的两种思路

当页面内容由 JavaScript 渲染(如滚动加载、点击展开),requests 拿不到真实数据,这时有两个主流方案:

  • 分析 Ajax 接口:打开浏览器开发者工具(F12)→ Network → 切到 XHR,刷新页面,找返回 JSON 的请求地址,直接 requests 调用它
  • 用 Selenium 模拟浏览器:适合复杂交互,但启动慢、资源占用高。简单示例:
    from selenium import webdriver
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get(url)
    title = driver.title
    driver.quit()

优先尝试接口分析,效率高、稳定性好;Selenium 留作兜底手段。

本篇关于《Python爬虫入门到实战完整教程》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!

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