Python 爬虫常用库总结与进阶指南_网站优化分享

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1 基础中的基础
- 一、Python环境配置
- - 1.1 Python环境安装
  - 1.2 验证Python环境
  - 二、安装第三方库
  - - 2.1 pip工具
    - 2.2 安装requests和BeautifulSoup库
    - 三、第一个爬虫程序
    - - 3.1 导入库
      - 3.2 发送请求并获取网页内容
      - 3.3 解析网页内容并提取信息
      - 2 获取到信息的处理方法
      - 解析库
        BeautifulSoup库入门
        安装
        使用示例
        lxml库入门
        安装
        使用示例
        正则表达式使用
        安装
        使用示例
        3 处理后数据的处理方法
        数据存储库
        文件存储
        数据库存储（SQLite, MySQL）
        数据持久化
        4 进阶指南
        目录
        异步库
        多线程爬取
        协程爬取
        异步IO
        反爬策略及应对
        User-Agent伪装
        IP代理使用
        验证码处理
        5 小结与其他
        1. 基础库介绍
        2. 模拟登录
        2.1 使用 requests 处理 cookies
        2.2 使用 Selenium 进行模拟登录
        3. 动态网页爬取（Selenium）
        4. 分布式爬虫
        1 基础中的基础
        
        本教程将介绍Python爬虫的基础知识，包括Python环境配置，安装第三方库，以及编写第一个爬虫程序。
        
        一、Python环境配置
        
        Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。首先，我们需要配置Python环境。你可以从Python官网下载最新的Python版本并安装。
        
        1.1 Python环境安装
        
        访问Python官网下载页面，选择适合你操作系统的Python版本进行下载和安装。
        
        1.2 验证Python环境
        
        安装完成后，打开命令行工具，输入以下命令来验证Python是否安装成功：
        
        python --version
        
        如果显示出Python的版本号，说明Python已经成功安装。
        
        二、安装第三方库
        
        Python有许多强大的第三方库可以帮助我们进行爬虫开发，其中最常用的是requests和BeautifulSoup。我们可以使用pip工具来安装这些库。
        
        2.1 pip工具
        
        pip是Python的包管理器，可以用来安装和管理Python库。如果你的Python环境中还没有pip，你可以从这里下载并安装。
        
        2.2 安装requests和BeautifulSoup库
        
        在命令行中输入以下命令来安装requests和BeautifulSoup库：
        
        pip install requests beautifulsoup4
        
        三、第一个爬虫程序
        
        接下来，我们将编写一个简单的爬虫程序，用于抓取网页上的信息。
        
        3.1 导入库
        
        首先，我们需要导入requests和BeautifulSoup库：
        
        import requests from bs4 import BeautifulSoup
        
        3.2 发送请求并获取网页内容
        
        然后，我们可以使用requests库的get方法来发送一个HTTP请求，获取网页的内容：
        
        url = 'http://example.com' # 需要爬取的网页URL response = requests.get(url) # 发送GET请求 html_content = response.text # 获取网页内容
        
        3.3 解析网页内容并提取信息
        
        最后，我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页内容，并提取出我们需要的信息：
        
        soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') # 创建BeautifulSoup对象 title = soup.title.string # 提取网页标题 print(title) # 打印网页标题
        
        2 获取到信息的处理方法
        
        解析库
        
        BeautifulSoup库入门
        
        BeautifulSoup是一个Python的HTML或XML的解析库，用于从网页中提取数据。它通常与requests和lxml等库一起使用，以获取和解析网页内容。
        
        安装
        
        pip install beautifulsoup4
        
        使用示例
        
        from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'http://example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        lxml库入门
        
        lxml是Python的一个高性能的库，用于处理XML和HTML。它提供了简单易用的API，可以快速地解析和操作XML和HTML文档。
        
        安装
        
        pip install lxml
        
        使用示例
        
        from lxml import etree import requests url = 'http://example.com' response = requests.get(url) tree = etree.HTML(response.text)
        
        正则表达式使用
        
        正则表达式是一种强大的文本匹配工具，可以用来匹配、查找、替换字符串中的特定模式。在Python中，可以使用re模块来处理正则表达式。
        
        安装
        
        无需安装，re模块是Python的标准库之一。
        
        使用示例
        
        import re pattern = r'\d+' # 匹配一个或多个数字的正则表达式 text = 'abc123def456' result = re.findall(pattern, text) # 返回所有匹配的结果列表：['123', '456']
        
        3 处理后数据的处理方法
        
        数据存储库
        
        文件存储
        
        在Python中，我们可以使用内置的open()函数来读写文件。以下是一个简单的例子：
        
        # 写入文件 with open('test.txt', 'w') as f: f.write('Hello, World!') # 读取文件 with open('test.txt', 'r') as f: print(f.read())
        
        数据库存储（SQLite, MySQL）
        
        对于数据库存储，我们可以使用SQLite和MySQL。以下是一个使用SQLite的例子：
        
        import sqlite3 # 连接到SQLite数据库 # 数据库文件是test.db # 如果文件不存在，会自动在当前目录创建： conn = sqlite3.connect('test.db') # 创建一个Cursor: cursor = conn.cursor() # 执行一条SQL语句，创建user表： cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))') # 继续执行一条SQL语句，插入一条记录： cursor.execute('insert into user (id, name) values (\'1\', \'Michael\')') # 通过rowcount获得插入的行数： print(cursor.rowcount) # 关闭Cursor: cursor.close() # 提交事务： conn.commit() # 关闭Connection: conn.close()
        
        对于MySQL，我们需要使用pymysql库：
        
        import pymysql # 连接数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test') try: with connection.cursor() as cursor: # 创建一个新的记录 sql = "INSERT INTO `users` (`email`, `password`) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, ('webmaster@python.org', 'very-secret')) connection.commit() finally: connection.close()
        
        数据持久化
        
        数据持久化是将内存中的数据保存到可永久存储的设备中。在Python中，我们通常使用pickle库来实现数据的序列化和反序列化。以下是一个例子：
        
        import pickle data = {'a': [1, 2.0], 'b': ('string', u'Unicode string'), 'c': None} binary_data = pickle.dumps(data) # Pickling data, also converting numpy array to bytes. print(binary_data) # b'\x80x04\x95x0b\x00x00\x00x00\x00x00\x00]\x94(\x8c\x08key\x94\x8c class\x94K\x01u.' print(type(binary_data)) # data2 = pickle.loads(binary_data) # Unpickling data. Also deserializing a numpy array from bytes. print(data2) # {'a': [1, 2], 'b': ('string', u'Unicode string'), 'c': None}
        
        4 进阶指南
        
        目录
        
        异步库
        多线程爬取
        协程爬取
        异步IO
        
        异步库
        
        多线程爬取
        
        在Python中，可以使用threading模块来实现多线程爬取。以下是一个简单的示例：
        
        import requests from bs4 import BeautifulSoup import threading def fetch(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') print(soup.title.text) urls = ['https://www.example.com', 'https://www.example2.com'] threads = [] for url in urls: t = threading.Thread(target=fetch, args=(url,)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()
        
        协程爬取
        
        使用asyncio和aiohttp库可以实现协程爬取。以下是一个简单的示例：
        
        import asyncio import aiohttp from bs4 import BeautifulSoup async def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: soup = BeautifulSoup(await response.text(), 'html.parser') print(soup.title.text) return soup async def main(): urls = ['https://www.example.com', 'https://www.example2.com'] async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [] for url in urls: task = asyncio.ensure_future(fetch(session, url)) tasks.append(task) responses = await asyncio.gather(*tasks) for response in responses: print(response) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main())
        
        异步IO
        
        使用asyncio和aiohttp库可以实现异步IO爬取。但是我不会，有需要可以自己查文档。
        
        反爬策略及应对
        
        User-Agent伪装
        
        User-Agent是服务器识别客户端的一种方式，我们可以通过伪装User-Agent来达到爬虫不被服务器识别的目的。
        
        在Python中，我们可以使用requests库的headers参数进行User-Agent的伪装。以下是一个简单的示例：
        
        import requests url = 'http://example.com' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers)
        
        IP代理使用
        
        IP代理是指通过第三方服务器转发请求，从而隐藏自己的真实IP地址，防止被目标网站封锁。在Python中，我们可以使用requests库配合proxies参数来使用IP代理。以下是一个简单的示例：
        
        import requests url = 'http://example.com' proxies = { 'http': 'http://10.10.1.10:3128', 'https': 'http://10.10.1.10:1080', } response = requests.get(url, proxies=proxies)
        
        验证码处理
        
        验证码是网站为了阻止机器人自动访问而设置的一道障碍。在Python中，我们可以使用pytesseract库和PIL库来处理验证码。以下是一个简单的示例：
        
        首先，我们需要安装这两个库：
        
        pip install pytesseract pillow
        
        然后，我们可以使用以下代码来处理验证码：
        
        from PIL import Image import pytesseract def get_captcha_text(image_path): image = Image.open(image_path) captcha_text = pytesseract.image_to_string(image) return captcha_text
        
        针对目前一些稀奇古怪的验证码，常见的方法是有针对性地训练机器学习模型解决。
        
        5 小结与其他
        
        1. 基础库介绍
        
        Python 提供了一些用于网络爬虫的库，如 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等。这些库可以帮助我们方便地获取网页内容，解析 HTML，存储数据等。
        
        2. 模拟登录
        
        在爬取需要登录的网站时，我们需要使用到模拟登录的技术。这通常涉及到处理 cookies，或者使用 Selenium 进行自动化操作。
        
        2.1 使用 requests 处理 cookies
        
        import requests # 登录网站并获取 cookies s = requests.Session() login_data = {'username': 'your_username', 'password': 'your_password'} r = s.post('http://www.example.com/login', data=login_data) # 使用 cookies 访问受保护的页面 r = s.get('http://www.example.com/protected')
        
        2.2 使用 Selenium 进行模拟登录
        
        Selenium 是一个强大的网页自动化测试工具，可以模拟用户的各种操作，包括点击按钮、填写表单等。
        
        from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys driver = webdriver.Firefox() driver.get("http://www.example.com/login") elem = driver.find_element_by_name("username") elem.clear() elem.send_keys("your_username") elem = driver.find_element_by_name("password") elem.clear() elem.send_keys("your_password") elem.send_keys(Keys.RETURN)
        
        3. 动态网页爬取（Selenium）
        
        有些网站的内容是通过 JavaScript 动态加载的，这时候我们就需要使用到 Selenium 这样的工具来模拟浏览器行为，获取动态加载的内容。
        
        4. 分布式爬虫
        
        当需要爬取大量数据时，我们可以使用分布式爬虫来提高爬取效率。常用的分布式爬虫框架有 Scrapy-Redis、PySpider 等。
        
        怎么制作自己的网站网页百度快照推广哈尔滨建站模板源码设计案例网站推荐做电商需要什么条件网站开发与管理心得体会

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文章目录

1 基础中的基础

一、Python环境配置

1.1 Python环境安装

1.2 验证Python环境

二、安装第三方库

2.1 pip工具

2.2 安装requests和BeautifulSoup库

三、第一个爬虫程序

3.1 导入库

3.2 发送请求并获取网页内容

3.3 解析网页内容并提取信息

2 获取到信息的处理方法

解析库

BeautifulSoup库入门

安装

使用示例

lxml库入门

安装

使用示例

正则表达式使用

安装

使用示例

3 处理后数据的处理方法

数据存储库

文件存储

数据库存储（SQLite, MySQL）

数据持久化

4 进阶指南

目录

异步库

多线程爬取

协程爬取

异步IO

反爬策略及应对

User-Agent伪装

IP代理使用

验证码处理

5 小结与其他

1. 基础库介绍

2. 模拟登录

2.1 使用 requests 处理 cookies

2.2 使用 Selenium 进行模拟登录

3. 动态网页爬取（Selenium）

4. 分布式爬虫