python爬虫入门教程(非常详细),超级简单的Python爬虫教程
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python爬虫入门教程(非常详细),超级简单的Python爬虫教程相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、基础入门
1.1什么是爬虫
爬虫(spider，又网络爬虫)，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。
从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的html代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。
1.2爬虫基本流程
用户获取网络数据的方式：
方式1：浏览器提交请求—>下载网页代码—>解析成页面
方式2：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中
爬虫要做的就是方式2。
入门python爬虫，10分钟就够了，这可能是我见过最简单的基础教学
1发起请求
使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Request
Request包含：请求头、请求体等
Request模块缺陷：不能执行JS 和CSS 代码
2获取响应内容
如果服务器能正常响应，则会得到一个Response
Response包含：html，json，图片，视频等
3解析内容
解析html数据：正则表达式（RE模块）、xpath（主要使用）、beautiful soup、css
解析json数据：json模块
解析二进制数据:以wb的方式写入文件
4保存数据
数据库（mysql，Mongdb、Redis）或 文件的形式。
1.3http协议 请求与响应
http协议
Request：用户将自己的信息通过浏览器（socket client）发送给服务器（socket server）
Response：服务器接收请求，分析用户发来的请求信息，然后返回数据（返回的数据中可能包含其他链接，如：图片，js，css等）
ps：浏览器在接收Response后，会解析其内容来显示给用户，而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收Response后，是要提取其中的有用数据。
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1.3.1
request
(1) 请求方式
常见的请求方式：GET / POST
（2）请求的URL
url全球统一资源定位符，用来定义互联网上一个唯一的资源 例如：一张图片、一个文件、一段视频都可以用url唯一确定
（3）请求头
User-agent：请求头中如果没有user-agent客户端配置，服务端可能将你当做一个非法用户host；
cookies：cookie用来保存登录信息
注意：一般做爬虫都会加上请求头。
请求头需要注意的参数：
Referrer：访问源至哪里来（一些大型网站，会通过Referrer 做防盗链策略；所有爬虫也要注意模拟）
User-Agent:访问的浏览器（要加上否则会被当成爬虫程序）
cookie：请求头注意携带
（4）请求体
请求体 如果是get方式，请求体没有内容 （get请求的请求体放在 url后面参数中，直接能看到） 如果是post方式，请求体是format data
ps：1、登录窗口，文件上传等，信息都会被附加到请求体内 2、登录，输入错误的用户名密码，然后提交，就可以看到post，正确登录后页面通常会跳转，无法捕捉到post
1.3.2
response
（1）响应状态码
200：代表成功
301：代表跳转
404：文件不存在
403：无权限访问
502：服务器错误
（2）response header
响应头需要注意的参数：Set-Cookie:BDSVRTM=0; path=/：可能有多个，是来告诉浏览器，把cookie保存下来
（3）preview就是网页源代码
json数据
如网页html，图片
二进制数据等
02
二、基础模块
2.1requests
requests是python实现的简单易用的HTTP库,是由urllib的升级而来。
开源地址：
https://github.com/pydmy…
中文API：
http://docs.python-requests.o…
2.2re 正则表达式
在 Python 中使用内置的 re 模块来使用正则表达式。
缺点：处理数据不稳定、工作量大
2.3XPath
Xpath(XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言，可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。
在python中主要使用 lxml 库来进行xpath获取（在框架中不使用lxml，框架内直接使用xpath即可）
lxml 是 一个HTML/XML的解析器，主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
lxml和正则一样，也是用 C 实现的，是一款高性能的 Python HTML/XML 解析器，我们可以利用之前学习的XPath语法，来快速的定位特定元素以及节点信息。
2.4BeautifulSoup
和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
使用BeautifulSoup需要导入bs4库
缺点：相对正则和xpath处理速度慢
优点：使用简单
2.5Json
JSON(javascript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。
在python中主要使用 json 模块来处理 json数据。Json解析网站：
https://www.sojson.com/simple…
2.6threading
使用threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法
03
三、方法实例
3.1get方法实例
demo_get.py
3.2post方法实例
demo_post.py
3.3添加代理
demo_proxies.py
3.4获取ajax类数据实例
demo_ajax.py
3.5使用多线程实例
demo_thread.py
04
四、爬虫框架
4.1Srcapy框架
Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架，用途非常广泛。
Scrapy 使用了 Twisted’twɪstɪd异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
4.2Scrapy架构图
4.3Scrapy主要组件
Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。
Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。
Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，
Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)，
Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方.
Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）
4.4Scrapy的运作流程
引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？
Spider：老大要我处理xxxx.com。
引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。
Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。
引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。
调度器：好的，正在处理你等一下。
引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。
调度器：给你，这是我处理好的request
引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求
下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）
引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，并且已经按照老大的下载中间件处理过了，你自己处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）
Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。
引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。
管道``调度器：好的，现在就做！
4.5制作Scrapy爬虫4步曲
1新建爬虫项目scrapy startproject mySpider2明确目标 （编写items.py）打开mySpider目录下的items.py3制作爬虫 （spiders/xxspider.py）scrapy genspider gushi365 "gushi365.com"4存储内容 （pipelines.py）设计管道存储爬取内容
05
五、常用工具
5.1fidder
fidder是一款抓包工具，主要用于手机抓包。
5.2XPath Helper
xpath helper插件是一款免费的chrome爬虫网页解析工具。可以帮助用户解决在获取xpath路径时无法正常定位等问题。
谷歌浏览器插件xpath helper 的安装和使用：
https://jingyan.baidu.com/art…
06
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六、分布式爬虫
6.1scrapy-redis
Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件（pip install scrapy-redis）
6.2分布式策略
Master端(核心服务器) ：搭建一个Redis数据库，不负责爬取，只负责url指纹判重、Request的分配，以及数据的存储。
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Python爬虫超详细讲解，零基础入门，老年人都看得懂
讲解我们的爬虫之前，先概述关于爬虫的简单概念（毕竟是零基础教程）
爬虫
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。
原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。
为什么我们要使用爬虫
互联网大数据时代，给予我们生活的便利以及海量数据爆炸式地出现在网络中。
过去，我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息，这些信息数量有限，且是经过一定的筛选，信息相对而言比较有效，但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导，以致于我们视野受限，无法了解到更多的信息和知识。
互联网大数据时代，我们突然间，信息获取自由了，我们得到了海量的信息，但是大多数都是无效的垃圾信息。
例如新浪微博，一天产生数亿条的状态更新，而在百度搜索引擎中，随意搜一条——减肥100,000,000条信息。
在如此海量的信息碎片中，我们如何获取对自己有用的信息呢？
答案是筛选！
通过某项技术将相关的内容收集起来，在分析删选才能得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。
网络爬虫技术，虽说有个诡异的名字，让能第一反应是那种软软的蠕动的生物，但它却是一个可以在虚拟世界里，无往不前的利器。
爬虫准备工作
我们平时都说Python爬虫，其实这里可能有个误解，爬虫并不是Python独有的，可以做爬虫的语言有很多例如：PHP,JAVA,C#,C++,Python，选择Python做爬虫是因为Python相对来说比较简单，而且功能比较齐全。
首先我们需要下载python，我下载的是官方最新的版本 3.8.3
其次我们需要一个运行Python的环境，我用的是pychram
也可以从官方下载，
我们还需要一些库来支持爬虫的运行（有些库Python可能自带了）
差不多就是这几个库了，良心的我已经在后面写好注释了
（爬虫运行过程中，不一定就只需要上面几个库，看你爬虫的一个具体写法了，反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装）
爬虫项目讲解
我做的是爬取豆瓣评分电影Top250的爬虫代码
我们要爬取的就是这个网站：
https://movie.douban.com/top250
这边我已经爬取完毕，给大家看下效果图，我是将爬取到的内容存到xls中
我们的爬取的内容是：电影详情链接，图片链接，影片中文名，影片外国名，评分，评价数，概况，相关信息。
代码分析
先把代码发放上来，然后我再根据代码逐步解析
# -*- codeing = utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析，获取数据
import re # 正则表达式，进行文字匹配`
import urllib.request, urllib.error # 制定URL，获取网页数据
import xlwt # 进行excel操作
#import sqlite3 # 进行SQLite数据库操作
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 创建正则表达式对象，标售规则 影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
findJudge = re.compile(r'<span>(\\d*)人评价</span>')
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)
def main():
baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" #要爬取的网页链接
# 1.爬取网页
datalist = getData(baseurl)
savepath = "豆瓣电影Top250.xls" #当前目录新建XLS，存储进去
# dbpath = "movie.db" #当前目录新建数据库，存储进去
# 3.保存数据
saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种
# saveData2DB(datalist,dbpath)
# 爬取网页
def getData(baseurl):
datalist = [] #用来存储爬取的网页信息
for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次
url = baseurl + str(i * 25)
html = askURL(url) # 保存获取到的网页源码
# 2.逐一解析数据
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
for item in soup.find_all('div', class_="item"): # 查找符合要求的字符串
data = [] # 保存一部电影所有信息
item = str(item)
link = re.findall(findLink, item)[0] # 通过正则表达式查找
data.append(link)
imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]
data.append(imgSrc)
titles = re.findall(findTitle, item)
if (len(titles) == 2):
ctitle = titles[0]
data.append(ctitle)
otitle = titles[1].replace("/", "") #消除转义字符
data.append(otitle)
else:
data.append(titles[0])
data.append(' ')
rating = re.findall(findRating, item)[0]
data.append(rating)
judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]
data.append(judgeNum)
inq = re.findall(findInq, item)
if len(inq) != 0:
inq = inq[0].replace("。", "")
data.append(inq)
else:
data.append(" ")
bd = re.findall(findBd, item)[0]
bd = re.sub('<br(\\s+)?/>(\\s+)?', "", bd)
bd = re.sub('/', "", bd)
data.append(bd.strip())
datalist.append(data)
return datalist
# 得到指定一个URL的网页内容
def askURL(url):
head = # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
"User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36"
# 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）
request = urllib.request.Request(url, headers=head)
html = ""
try:
response = urllib.request.urlopen(request)
html = response.read().decode("utf-8")
except urllib.error.URLError as e:
if hasattr(e, "code"):
print(e.code)
if hasattr(e, "reason"):
print(e.reason)
return html
# 保存数据到表格
def saveData(datalist,savepath):
print("save.......")
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
for i in range(0,8):
sheet.write(0,i,col[i]) #列名
for i in range(0,250):
# print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试
data = datalist[i]
for j in range(0,8):
sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据
book.save(savepath) #保存
# def saveData2DB(datalist,dbpath):
# init_db(dbpath)
# conn = sqlite3.connect(dbpath)
# cur = conn.cursor()
# for data in datalist:
# for index in range(len(data)):
# if index == 4 or index == 5:
# continue
# data[index] = '"'+data[index]+'"'
# sql = '''
# insert into movie250(
# info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info)
# values (%s)'''%",".join(data)
# # print(sql) #输出查询语句，用来测试
# cur.execute(sql)
# conn.commit()
# cur.close
# conn.close()
# def init_db(dbpath):
# sql = '''
# create table movie250(
# id integer primary key autoincrement,
# info_link text,
# pic_link text,
# cname varchar,
# ename varchar ,
# score numeric,
# rated numeric,
# instroduction text,
# info text
# )
#
#
# ''' #创建数据表
# conn = sqlite3.connect(dbpath)
# cursor = conn.cursor()
# cursor.execute(sql)
# conn.commit()
# conn.close()
# 保存数据到数据库
if __name__ == "__main__": # 当程序执行时
# 调用函数
main()
# init_db("movietest.db")
print("爬取完毕！")
下面我根据代码，从上到下给大家讲解分析一遍
– codeing = utf-8 --，开头的这个是设置编码为utf-8 ，写在开头，防止乱码。
然后下面 import就是导入一些库，做做准备工作，（sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了）。
下面一些find开头的是正则表达式，是用来我们筛选信息的。
（正则表达式用到 re 库克，也可以不用正则表达式，不是必须的。）
大体流程分三步走：
1. 爬取网页
2.逐一解析数据
3. 保存网页
先分析流程1，爬取网页，baseurl 就是我们要爬虫的网页网址，往下走，调用了 getData（baseurl) ,
我们来看 getData方法
for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次
url = baseurl + str(i * 25)
这段时间大家可能看不懂，其实是这样的：
因为电影评分Top250，每个页面只显示25个，所以我们需要访问页面10次，25*10=250。
baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面，比如i=1时
https://movie.douban.com/top250?start=25
我放上超链接，大家可以点击看看会跳到哪个页面，毕竟实践出真知。
然后又调用了askURL来请求网页，这个方法是请求网页的主体方法，
怕大家翻页麻烦，我再把代码复制一遍，让大家有个直观的感受
def askURL(url):
head = # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
"User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36"
# 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）
request = urllib.request.Request(url, headers=head)
html = ""
try:
response = urllib.request.urlopen(request)
html = response.read().decode("utf-8")
except urllib.error.URLError as e:
if hasattr(e, "code"):
print(e.code)
if hasattr(e, "reason"):
print(e.reason)
return html
这个askURL就是用来向网页发送请求用的，那么这里就有老铁问了，为什么这里要写个head呢？
这是因为我们要是不写的话，访问某些网站的时候会被认出来爬虫，显示错误，错误代码
418
这是一个梗大家可以百度一下，
418 I’m a teapot
The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that
the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error
is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an
April Fools’ joke in 1998.
我是一个茶壶
所以我们需要 “装” ，装成我们就是一个浏览器，这样就不会被认出来，
伪装一个身份。
来，我们继续往下走，
html = response.read().decode("utf-8")
这段就是我们读取网页的内容，设置编码为utf-8，目的就是为了防止乱码。
访问成功后，来到了第二个流程：
2.逐一解析数据
解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup（靓汤） 这个库，这个库是几乎是做爬虫必备的库，无论你是什么写法。
下面就开始查找符合我们要求的数据，用BeautifulSoup的方法以及 re 库的
正则表达式去匹配，
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 创建正则表达式对象，标售规则 影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
findJudge = re.compile(r'<span>(\\d*)人评价</span>')
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)
匹配到符合我们要求的数据，然后存进 dataList ， 所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。
最后一个流程：
3.保存数据
# 3.保存数据
saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种
# saveData2DB(datalist,dbpath)
保存数据可以选择保存到 xls 表， 需要（xlwt库支持）
也可以选择保存数据到 sqlite数据库， 需要（sqlite3库支持）
这里我选择保存到 xls 表 ，这也是为什么我注释了一大堆代码，注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码，二者选一就行
保存到 xls 的主体方法是 saveData （下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库）：
def saveData(datalist,savepath):
print("save.......")
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
for i in range(0,8):
sheet.write(0,i,col[i]) #列名
for i in range(0,250):
# print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试
data = datalist[i]
for j in range(0,8):
sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据
book.save(savepath) #保存
创建工作表，创列（会在当前目录下创建），
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。
最后运作成功后，会在左侧生成这么一个文件
打开之后看看是不是我们想要的结果
成了，成了！
如果我们需要以数据库方式存储，可以先生成 xls 文件，再把 xls 文件导入数据库中，就可以啦
本篇文章讲解到这里啦，我感觉我讲的还算细致吧，爬虫我也是最近才可以学，对这个比较有兴趣，我肯定有讲的不好的地方，欢迎各位大佬来指正我 。
我也在不断的学习中，学到新东西第一时间会跟大家分享
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、面试资料
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这份完整版的Python全
以上是关于python爬虫入门教程(非常详细),超级简单的Python爬虫教程的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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