Python 爬虫

一、爬虫初印象

在互联网的广阔世界里，数据如同宝藏般散落各处。而爬虫，就像是一位勤劳的寻宝者，能够按照特定规则，自动地在网页间穿梭，抓取我们所需的信息。简单来说，它是一段能自动获取网页数据的程序或脚本 ，其正式名称是网络爬虫（Web Crawler），也常被称为网页蜘蛛、网络机器人 。

爬虫在数据获取方面扮演着举足轻重的角色。如今，数据已成为企业和研究人员决策的关键依据，而爬虫则是获取大量数据的高效手段。它的应用场景极为广泛，在数据分析领域，通过爬虫采集社交媒体平台上的用户评论和行为数据，能够助力企业精准洞察用户需求与市场趋势，为产品优化和营销策略制定提供有力支撑。在竞品调研中，爬虫可以定期抓取竞争对手的产品信息、价格动态以及促销活动等，帮助企业及时调整自身策略，保持竞争力。此外，在学术研究、新闻资讯聚合等方面，爬虫也发挥着不可替代的作用 。

二、环境搭建与基础语法

2.1 Python 安装与配置

Python 是爬虫开发的首选语言，其简洁的语法和丰富的库能够极大地简化开发过程 。首先，我们需要从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/ ）下载适合你操作系统的安装包。在下载页面，你可以看到各种版本的 Python，建议选择最新的稳定版本。下载完成后，运行安装包，在安装向导中，务必勾选 “Add Python to PATH” 选项，这一步非常关键，它能确保 Python 可在系统的任何路径下被调用 。

安装完成后，可以通过在命令提示符（CMD）中输入python --version来验证是否安装成功。如果成功安装，你将看到 Python 的版本号信息。此外，还可以输入python进入 Python 交互式环境，在这里可以直接编写和执行 Python 代码，体验 Python 的魅力 。

2.2 开发工具选择

一个好的开发工具能够显著提高开发效率。在爬虫开发中，PyCharm 是一款备受青睐的集成开发环境（IDE） 。它具有强大的代码编辑功能，如代码自动补全、语法高亮、代码导航等，能让你在编写代码时更加得心应手。同时，PyCharm 对 Python 的各种库和框架有很好的支持，方便进行项目管理和调试 。

除了 PyCharm，还有其他一些不错的选择，如 Visual Studio Code（VS Code）。它是一款轻量级但功能强大的代码编辑器，通过安装 Python 插件，同样能实现高效的 Python 开发。VS Code 具有良好的扩展性和跨平台性，适合喜欢简洁开发环境的开发者 。

2.3 Python 基础语法回顾

在正式开始爬虫开发前，回顾一下 Python 的基础语法是很有必要的。这包括数据类型、控制语句和函数等 。

Python 有多种基本数据类型，例如整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）、布尔值（bool）等。不同的数据类型在存储和操作数据时各有特点 。比如，字符串用于存储文本信息，你可以通过索引和切片操作来获取字符串中的特定字符或子串 。示例代码如下：

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name = "爬虫小能手"

print(name\[0]) # 输出第一个字符

print(name\[2:5]) # 输出从第三个字符到第五个字符的子串

控制语句是程序逻辑的重要组成部分，常见的有条件语句（if - elif - else）和循环语句（for、while）。条件语句用于根据不同的条件执行不同的代码块，循环语句则用于重复执行某段代码 。例如，使用 for 循环遍历一个列表：

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fruits = \["苹果", "香蕉", "橙子"]

for fruit in fruits:

print(fruit)

函数是将一段可重复使用的代码封装起来的工具，它可以提高代码的复用性和可读性 。在 Python 中，你可以使用def关键字定义函数，例如：

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def add\_numbers(a, b):

return a + b

result = add\_numbers(3, 5)

print(result) # 输出8

通过对这些基础语法的掌握，我们为后续的爬虫开发奠定了坚实的基础。

三、爬虫基础原理与流程

3.1 HTTP 协议解析

HTTP 协议，即超文本传输协议，是爬虫与网页服务器进行通信的基础 。它就像是爬虫与服务器之间的通用语言，规定了双方如何进行数据的请求和传输 。

HTTP 请求主要由请求行、请求头、请求体（可选）组成 。请求行包含了请求方法、URL 和 HTTP 版本。常见的请求方法有 GET 和 POST 。GET 方法通常用于从服务器获取资源，比如访问网页时，浏览器会向服务器发送 GET 请求，获取网页的 HTML 内容。在使用 GET 请求时，参数会附加在 URL 的末尾，以键值对的形式呈现，例如https://example.com/search?q=``爬虫&page=1 ，这种方式使得参数在 URL 中可见，因此不太适合传输敏感信息 。

POST 方法则常用于向服务器提交数据，比如登录表单、提交评论等操作 。与 GET 不同，POST 请求的参数放在请求体中，对用户不可见，安全性相对较高 。例如，在登录时，用户名和密码会通过 POST 请求发送到服务器，请求体中可能包含类似username=admin&password=123456的内容 。

HTTP 响应由状态行、响应头、响应体组成 。状态行中的状态码能直观地反映请求的处理结果 。例如，200 表示请求成功，服务器成功返回了所请求的资源；404 表示请求的资源不存在，可能是 URL 输入错误或页面已被删除；500 表示服务器内部出现错误 。响应头包含了关于响应的一些元信息，如内容类型（如text/html表示返回的是 HTML 页面）、内容长度等 。而响应体则是我们真正想要获取的数据，比如网页的 HTML 代码、JSON 格式的数据等 。

3.2 爬虫工作流程

爬虫的工作流程可以概括为发起请求、获取响应、解析数据和保存数据这几个关键步骤 。

首先，爬虫会根据设定的 URL，使用 HTTP 库（如 Python 中的requests库）向目标服务器发起请求 。在这个过程中，为了模拟真实用户的访问，可能会设置请求头，例如User - Agent，它可以告诉服务器访问者使用的浏览器类型和操作系统等信息 。例如，以下代码使用requests库发起一个 GET 请求：

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import requests

url = "https://example.com"

headers = {

"User - Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"

}

response = requests.get(url, headers = headers)

服务器接收到请求后，会返回相应的响应 。如果请求成功，我们会得到一个包含状态码、响应头和响应体的响应对象 。爬虫获取到响应后，接下来就是从响应体中提取出我们需要的数据 。这一步需要根据数据的格式选择合适的解析方法 。如果响应体是 HTML 格式，可以使用BeautifulSoup、lxml等库进行解析 。例如，使用BeautifulSoup解析 HTML 页面，提取所有的链接：

Copy
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

links = soup.find\_all('a')

for link in links:
print(link.get('href'))

若响应体是 JSON 格式的数据，可以使用 Python 内置的json模块进行解析 。示例如下：

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import json

data = json.loads(response.text)

print(data)

最后，将解析得到的数据保存到本地文件或数据库中，以便后续的分析和使用 。保存到文件的常见格式有文本文件（.txt）、CSV 文件（.csv）、JSON 文件（.json）等 。例如，将数据保存为 JSON 文件：

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import json

data = \[{"name": "爬虫", "info": "数据采集工具"}]

with open('data.json', 'w', encoding='utf - 8') as f:
json.dump(data, f, ensure\_ascii=False, indent=4)

如果需要保存到数据库，对于关系型数据库（如 MySQL），可以使用pymysql库；对于非关系型数据库（如 MongoDB），可以使用pymongo库 。

四、爬虫常用库实战

4.1 Requests 库

Requests 库是 Python 中用于发送 HTTP 请求的利器，它的 API 简洁明了，让我们能够轻松地与网页服务器进行交互 。在使用 Requests 库时，首先要确保已经安装，可以通过pip install requests命令进行安装 。

安装完成后，就可以在代码中使用它了。例如，发送一个简单的 GET 请求来获取网页内容：

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import requests

url = "https://www.example.com"

response = requests.get(url)

if response.status\_code == 200:

print(response.text)

else:

print(f"请求失败，状态码: {response.status\_code}")

在这个例子中，requests.get(url)向指定的 URL 发送 GET 请求，并返回一个响应对象response 。通过检查response.status_code，我们可以判断请求是否成功。如果状态码为 200，说明请求成功，response.text中包含了网页的 HTML 内容 。

除了 GET 请求，Requests 库还支持 POST 请求，用于向服务器提交数据。例如，模拟登录表单提交：

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import requests

url = "https://www.example.com/login"

data = {

"username": "your\_username",

"password": "your\_password"

}

response = requests.post(url, data = data)

print(response.text)

在这个代码中，data字典包含了登录所需的用户名和密码，requests.post(url, data = data)将这些数据发送到指定的登录 URL 。

此外，还可以通过设置请求头来模拟不同的浏览器访问，以及处理响应的 JSON 数据、设置请求超时等 。例如，设置请求头：

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import requests

url = "https://www.example.com"

headers = {

"User - Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"

}

response = requests.get(url, headers = headers)

print(response.text)

在这个例子中，headers字典设置了User - Agent，告诉服务器我们使用的是 Chrome 浏览器 。这样可以避免一些网站因为检测到非浏览器访问而拒绝请求 。

4.2 BeautifulSoup 库

BeautifulSoup 库是专门用于解析 HTML 和 XML 数据的强大工具 。它能够将复杂的 HTML 或 XML 文档转换成一个易于遍历和操作的树形结构，让我们可以轻松地提取所需的数据 。在使用 BeautifulSoup 库之前，需要先安装，可以通过pip install beautifulsoup4命令进行安装 。

假设我们已经使用 Requests 库获取了网页的 HTML 内容，接下来就可以使用 BeautifulSoup 库进行解析 。例如：

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from bs4 import BeautifulSoup

import requests

url = "https://www.example.com"

response = requests.get(url)

if response.status\_code == 200:

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取所有的链接

links = soup.find\_all('a')

for link in links:

print(link.get('href'))

else:

print(f"请求失败，状态码: {response.status\_code}")

在这个代码中，BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')将获取到的 HTML 内容解析成一个BeautifulSoup对象soup 。html.parser是解析器，这里使用的是 Python 内置的 HTML 解析器，也可以根据需要选择其他解析器，如lxml 。soup.find_all('a')用于查找所有的标签，即链接，并通过link.get('href')获取每个链接的href属性值 。

除了通过标签名查找元素，还可以通过类名、ID 等属性进行查找 。例如，查找具有特定类名的元素：

Copy
from bs4 import BeautifulSoup

import requests

url = "https://www.example.com"

response = requests.get(url)

if response.status\_code == 200:

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 查找类名为 "special - class" 的元素

special\_elements = soup.find\_all(class\_='special - class')

for element in special\_elements:

print(element.get\_text())

else:

print(f"请求失败，状态码: {response.status\_code}")

在这个例子中，soup.find_all(class_='special - class')查找所有类名为special - class的元素，并通过element.get_text()获取这些元素的文本内容 。

4.3 XPath 语法

XPath 是一种用于在 XML 和 HTML 文档中定位和提取元素的语言 。它通过定义路径表达式，能够精准地选取文档中的节点或节点集，在爬虫开发中具有重要的应用 。在 Python 中，可以结合lxml库来使用 XPath 语法 。首先，需要安装lxml库，通过pip install lxml命令进行安装 。

下面是一个使用 XPath 语法提取网页数据的示例：

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from lxml import etree

import requests

url = "https://www.example.com"

response = requests.get(url)

if response.status\_code == 200:

html = etree.HTML(response.text)

# 提取所有的 \ 标签的文本内容

p\_texts = html.xpath('//p/text()')

for text in p\_texts:

print(text)

else:

print(f"请求失败，状态码: {response.status\_code}")

在这个代码中，etree.HTML(response.text)将获取到的 HTML 内容转换为lxml的Element对象html 。html.xpath('//p/text()')使用 XPath 表达式//p/text()选取所有 标签内的文本内容 。其中，//表示从当前节点开始选择文档中的节点，不考虑它们的位置；p是标签名；/text()表示选取该标签内的文本 。

XPath 语法还支持通过属性来定位元素。例如，提取具有特定属性值的元素：

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from lxml import etree

import requests

url = "https://www.example.com"

response = requests.get(url)

if response.status\_code == 200:

html = etree.HTML(response.text)

# 提取class为 "article - content" 的 \ 标签内的所有链接

links = html.xpath('//div\[@class="article - content"]//a/@href')

for link in links:

print(link)

else:

print(f"请求失败，状态码: {response.status\_code}")

在这个例子中，//div[@class="article - content"]表示选取所有class属性值为article - content的 标签，//a/@href表示在这些 标签内继续选取所有标签的href属性值 。

4.4 正则表达式

正则表达式是一种用于匹配和处理字符串的强大工具，在爬虫的数据提取中也经常被用到 。它通过定义一系列的规则来匹配符合特定模式的字符串 。在 Python 中，通过内置的re模块来支持正则表达式 。

例如，假设我们要从一段文本中提取所有的电话号码，可以使用如下正则表达式：

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import re

text = "联系电话：13888888888，另一个电话：15666666666"

pattern = r'\d{11}'

phones = re.findall(pattern, text)

for phone in phones:

print(phone)

在这个代码中，r'\d{11}'是正则表达式模式。其中，r表示这是一个原始字符串，防止反斜杠字符被转义；\d表示匹配任何一个数字字符（0 - 9）；{11}表示前面的字符（即数字）连续出现 11 次 。re.findall(pattern, text)在给定的文本text中查找所有符合正则表达式模式pattern的字符串，并返回一个列表 。

正则表达式还可以用于匹配更复杂的模式，如电子邮件地址、URL 等 。例如，匹配电子邮件地址：

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import re

text = "邮箱：example@example.com，另一个邮箱：test@test.com"

pattern = r'\[a-zA-Z0-9\_.+-]+@\[a-zA-Z0-9-]+\\.\[a-zA-Z0-9-.]+'

emails = re.findall(pattern, text)

for email in emails:

print(email)

在这个例子中，[a-zA-Z0-9_.+-]+表示由字母、数字、下划线、点、加号和减号组成的一个或多个字符；@是电子邮件地址的固定符号；[a-zA-Z0-9-]+表示由字母、数字和减号组成的一个或多个字符；\.[a-zA-Z0-9-.]+表示一个点后面跟着由字母、数字、点和减号组成的一个或多个字符 。这个正则表达式模式能够准确地匹配常见的电子邮件地址格式 。

五、爬虫进阶技巧

5.1 处理反爬虫机制

在爬虫的征程中，我们常常会遭遇网站的反爬虫机制，这就如同在寻宝路上遇到了重重关卡 。不过别担心，我们有一系列有效的应对策略 。

设置请求头是一个简单而有效的方法。网站往往会通过检测请求头中的User - Agent等信息来判断请求是否来自爬虫 。我们可以通过模拟真实浏览器的请求头，让网站误以为是普通用户在访问 。例如，在 Python 的requests库中，可以这样设置请求头：

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import requests

url = "https://example.com"

headers = {

"User - Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"

}

response = requests.get(url, headers = headers)

这里的User - Agent字符串模拟了 Chrome 浏览器的信息，通过这种方式，可以增加请求的可信度 。

使用代理 IP 也是突破反爬虫限制的重要手段 。当我们的 IP 地址因为频繁请求被网站封禁时，代理 IP 就像是我们的 “替身”，帮助我们继续访问网站 。可以使用一些免费或付费的代理 IP 服务，在 Python 中，通过requests库设置代理 IP 的示例如下：

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import requests

url = "https://example.com"

proxies = {

"http": "http://your\_proxy\_ip:your\_proxy\_port",

"https": "https://your\_proxy\_ip:your\_proxy\_port"

}

response = requests.get(url, proxies = proxies)

在使用代理 IP 时，要注意选择可靠的代理源，确保代理 IP 的稳定性和可用性 。

此外，控制请求频率也至关重要 。如果短时间内向网站发送大量请求，很容易被识别为爬虫 。我们可以通过设置时间间隔，让请求更加 “温柔” 。例如，使用time模块中的sleep函数，在每次请求后暂停一段时间：

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import requests

import time

url\_list = \["https://example1.com", "https://example2.com", "https://example3.com"]

for url in url\_list:

response = requests.get(url)

time.sleep(5) # 暂停5秒

这样，每隔 5 秒发送一次请求，降低了被反爬虫机制检测到的风险 。

5.2 动态网页抓取

随着网页技术的发展，越来越多的网页采用了动态加载技术，这给爬虫带来了新的挑战 。传统的直接获取 HTML 内容的方法，可能无法获取到动态加载的数据 。不过，我们有专门的工具来应对这一情况 。

Selenium 是一个强大的自动化测试工具，它可以模拟真实用户在浏览器中的操作，从而获取动态网页的完整内容 。使用 Selenium，首先需要安装对应的浏览器驱动，以 Chrome 浏览器为例，从 ChromeDriver 官网下载与浏览器版本匹配的驱动 。安装完成后，通过pip install selenium安装 Selenium 库 。以下是使用 Selenium 打开网页并获取内容的示例：

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from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()

driver.get("https://example.com")

# 获取网页内容

page\_source = driver.page\_source

print(page\_source)

driver.quit()

在这个示例中，webdriver.Chrome()创建了一个 Chrome 浏览器驱动实例，driver.get(url)打开指定的网页，driver.page_source获取网页的源代码，最后driver.quit()关闭浏览器 。

除了 Selenium，Scrapy - Splash 也是一个不错的选择，它是 Scrapy 框架的一个插件，专门用于处理动态网页 。Splash 是一个基于 JavaScript 渲染的服务，它可以在服务器端渲染 JavaScript，然后将渲染后的 HTML 返回给爬虫 。使用 Scrapy - Splash 时，需要先安装 Splash 服务，并在 Scrapy 项目中进行相应的配置 。配置完成后，就可以在爬虫代码中使用 Splash 来处理动态网页了 。例如，在 Scrapy 的settings.py文件中添加如下配置：

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SPLASH\_URL = 'http://localhost:8050'

DOWNLOADER\_MIDDLEWARES = {

'scrapy\_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,

'scrapy.downloader.middlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,

'scrapy\_splash.SplashMiddleware': 820,

}

SPIDER\_MIDDLEWARES = {

'scrapy\_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,

'scrapy\_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,

'scrapy\_splash.SplashSpiderMiddleware': 725,

}

DUPEFILTER\_CLASS ='scrapy\_splash.SplashAwareDupeFilter'

HTTPCACHE\_STORAGE ='scrapy\_splash.SplashAwareFSCacheStorage'

然后在爬虫代码中使用 Splash 的Request对象发送请求：

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from scrapy\_splash import SplashRequest

class MySpider(scrapy.Spider):

name = "my\_spider"

start\_urls = \["https://example.com"]

def start\_requests(self):

for url in self.start\_urls:

yield SplashRequest(url, self.parse, args={'wait': 5})

def parse(self, response):

# 解析网页内容

pass

在这个例子中，SplashRequest会将请求发送到 Splash 服务，args={'wait': 5}表示等待 5 秒，确保页面的 JavaScript 代码充分渲染后再获取内容 。

5.3 多线程与异步爬虫

在数据量较大的情况下，单线程爬虫的效率可能会比较低 。这时，我们可以利用多线程和异步编程技术来提高爬虫的效率 。

多线程爬虫可以同时开启多个线程，每个线程负责一个或多个 URL 的请求和数据提取工作，从而大大加快数据采集的速度 。在 Python 中，可以使用threading模块来实现多线程爬虫 。例如：

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import threading

import requests

def fetch\_url(url):

response = requests.get(url)

print(response.text)

url\_list = \["https://example1.com", "https://example2.com", "https://example3.com"]

threads = \[]

for url in url\_list:

t = threading.Thread(target = fetch\_url, args = (url,))

threads.append(t)

t.start()

for t in threads:

t.join()

在这个代码中，threading.Thread(target = fetch_url, args = (url,))创建了一个新的线程，target指定线程要执行的函数，args传递函数所需的参数 。通过这种方式，多个线程同时对不同的 URL 发起请求，提高了爬虫的效率 。

异步爬虫则是利用 Python 的异步编程特性，在一个线程中实现非阻塞的 I/O 操作 。在等待网络请求的过程中，程序可以执行其他任务，从而避免了线程的阻塞，提高了资源的利用率 。asyncio是 Python 中用于异步编程的标准库，结合aiohttp库（用于异步 HTTP 请求），可以实现高效的异步爬虫 。示例代码如下：

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import asyncio

import aiohttp

async def fetch\_url(session, url):

async with session.get(url) as response:

return await response.text()

async def main():

urls = \["https://example1.com", "https://example2.com", "https://example3.com"]

async with aiohttp.ClientSession() as session:

tasks = \[fetch\_url(session, url) for url in urls]

results = await asyncio.gather(\*tasks)

for result in results:

print(result)

if \_\_name\_\_ == "\_\_main\_\_":

asyncio.run(main())

在这个例子中，async def定义了异步函数，await用于等待异步操作的完成 。aiohttp.ClientSession()创建了一个 HTTP 会话，tasks列表包含了所有的异步任务，asyncio.gather(*tasks)用于并行运行这些任务，并等待所有任务完成 。通过这种方式，实现了高效的异步爬虫 。

六、爬虫框架应用

6.1 Scrapy 框架

Scrapy 是一款强大且广泛应用的 Python 爬虫框架 ，它为爬虫开发提供了高效、便捷的解决方案 。

Scrapy 的架构犹如一个精密的机器，由多个核心组件协同工作 。其中，引擎（Engine）是整个框架的核心枢纽，负责协调各个组件之间的通信和数据流动 。它从调度器（Scheduler）获取待爬取的 URL，将请求发送给下载器（Downloader），下载器从网络上下载网页内容后，再将响应返回给引擎，引擎又将响应传递给爬虫（Spider）进行数据解析 。而管道（Pipeline）则负责处理爬虫提取的数据，进行数据的清洗、存储等操作 。调度器就像是一个智能的任务分配器，它维护着一个 URL 队列，负责管理和调度待爬取的 URL，确保每个 URL 都能被合理地安排爬取顺序，同时还能对重复的 URL 进行去重处理 。

在使用 Scrapy 框架时，首先需要创建一个 Scrapy 项目 。通过在命令行中输入scrapy startproject 项目名称，即可快速创建一个项目框架 。例如，创建一个名为my_crawler的项目，命令如下：

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scrapy startproject my\_crawler

进入项目目录后，可以使用scrapy genspider 爬虫名称 目标域名命令创建一个爬虫 。假设要爬取example.com网站的数据，创建爬虫的命令如下：

Copy
cd my\_crawler

scrapy genspider example\_spider example.com

在生成的爬虫文件中，需要定义爬虫的逻辑 。例如，以下是一个简单的爬虫示例，用于爬取指定网页上的标题信息：

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import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):

name = "example\_spider"

allowed\_domains = \["example.com"]

start\_urls = \["https://example.com"]

def parse(self, response):

titles = response.css('title::text').extract()

for title in titles:

yield {'title': title}

在这个例子中，parse方法是爬虫的核心逻辑部分，它使用 CSS 选择器提取网页中的标题信息，并通过yield将数据传递给管道进行后续处理 。

6.2 PySpider 框架

PySpider 是一个轻量级且功能强大的爬虫框架，它具有独特的特点和适用场景 。

PySpider 的一大亮点是其提供了直观易用的 WebUI 界面 。通过这个界面，开发者可以方便地进行项目管理、任务监控以及结果查看 。在 WebUI 中，你可以轻松地创建、编辑和启动爬虫任务，实时了解爬虫的运行状态，查看爬取到的数据结果，这大大提高了开发和调试的效率 。

PySpider 支持多种数据存储方式，包括 MySQL、MongoDB、Redis 等常见数据库 。这使得开发者可以根据项目的实际需求，灵活选择最适合的数据存储方案，方便后续的数据处理和分析 。

它还具备强大的分布式爬虫能力 。通过配置多个爬虫节点，PySpider 可以实现高并发的爬取任务，显著提高数据采集的速度和效率 。这一特性使得它在处理大规模数据爬取任务时表现出色 。

例如，使用 PySpider 爬取一个新闻网站的文章内容 。首先，安装 PySpider，可以通过pip install pyspider命令进行安装 。安装完成后，启动 PySpider 服务，输入pyspider all命令 。在浏览器中访问http://localhost:5000，进入 PySpider 的 WebUI 界面 。在 WebUI 中创建一个新的爬虫项目，编写如下爬虫代码：

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from pyspider.libs.base\_handler import \*

class NewsSpider(BaseHandler):

crawl\_config = {}

@every(minutes=24 \* 60)

def on\_start(self):

self.crawl('https://news.example.com', callback=self.index\_page)

def index\_page(self, response):

for each in response.doc('a\[href^="http"]').items():

self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail\_page)

def detail\_page(self, response):

title = response.doc('title').text()

content = response.doc('.article-content').text()

return {'title': title, 'content': content}

在这个例子中，on_start方法定义了爬虫的起始 URL，index_page方法用于解析列表页，提取文章链接并交给detail_page方法进行详情页的解析，最终提取出文章的标题和内容 。通过 PySpider 的 WebUI 界面，我们可以方便地启动、监控和管理这个爬虫任务 。

七、实战项目演练

7.1 小型爬虫项目

为了让大家更直观地感受爬虫的魅力，我们以爬取豆瓣电影 Top250 为例，展示一个完整的爬虫实现过程 。豆瓣电影 Top250 是电影爱好者们关注的热门榜单，其中包含了丰富的电影信息 。

首先，我们需要分析网页结构。通过浏览器的开发者工具（如 Chrome 浏览器的 F12 快捷键），可以查看网页的 HTML 源代码，找到电影信息所在的标签和属性 。例如，电影标题通常在标签内，评分在标签内 。

接下来，编写爬虫代码。使用 Python 的requests库和BeautifulSoup库，代码如下：

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import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import csv

def get\_movie\_info(url):

headers = {

"User - Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"

}

response = requests.get(url, headers = headers)

if response.status\_code == 200:

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

movie\_list = soup.find\_all('div', class\_='item')

for movie in movie\_list:

title = movie.find('span', class\_='title').text

rating = movie.find('span', class\_='rating\_num').text

quote = movie.find('span', class\_='inq')

quote = quote.text if quote else '无'

yield {

'title': title,

'rating': rating,

'quote': quote

}

else:

print(f"请求失败，状态码: {response.status\_code}")

def save\_to\_csv(data, filename='douban\_movies.csv'):

with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf - 8') as csvfile:

fieldnames = \['title', 'rating', 'quote']

writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames = fieldnames)

writer.writeheader()

for movie in data:

writer.writerow(movie)

if \_\_name\_\_ == "\_\_main\_\_":

base\_url = "https://movie.douban.com/top250?start={}\&filter="

all\_movie\_info = \[]

for start in range(0, 250, 25):

url = base\_url.format(start)

movie\_info = get\_movie\_info(url)

all\_movie\_info.extend(movie\_info)

save\_to\_csv(all\_movie\_info)

在这段代码中，get_movie_info函数负责发送请求、解析网页并提取电影的标题、评分和简介信息 。save_to_csv函数将提取到的数据保存为 CSV 文件 。通过循环遍历不同的页码，我们可以获取到豆瓣电影 Top250 的所有信息 。

7.2 大型综合爬虫项目

现在，我们迈向一个更具挑战性的任务 —— 爬取电商平台的商品信息，并实现数据持久化和分布式爬虫功能 。以爬取某电商平台的手机商品信息为例，这一过程涉及多个复杂的环节 。

首先，我们要解决反爬虫问题。电商平台通常具有严格的反爬虫机制，我们可以通过设置请求头、使用代理 IP 等方式来伪装请求 。同时，为了实现数据持久化，我们选择将数据存储到 MySQL 数据库中 。以下是使用Scrapy框架实现的部分代码示例：

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import scrapy

import pymysql

class MobileSpider(scrapy.Spider):

name = "mobile\_spider"

allowed\_domains = \["example.com"]

start\_urls = \["https://example.com/mobiles"]

def parse(self, response):

for mobile in response.css('.mobile-item'):

item = {

'title': mobile.css('.title::text').get(),

'price': mobile.css('.price::text').get(),

'rating': mobile.css('.rating::text').get()

}

yield item

next\_page = response.css('.next-page::attr(href)').get()

if next\_page:

yield response.follow(next\_page, self.parse)

class MySQLPipeline:

def \_\_init\_\_(self):

self.conn = pymysql.connect(

host='localhost',

user='root',

password='password',

db='ecommerce',

charset='utf8'

)

self.cursor = self.conn.cursor()

def process\_item(self, item, spider):

sql = "INSERT INTO mobiles (title, price, rating) VALUES (%s, %s, %s)"

values = (item\['title'], item\['price'], item\['rating'])

self.cursor.execute(sql, values)

self.conn.commit()

return item

def close\_spider(self, spider):

self.cursor.close()

self.conn.close()

在这个代码中，MobileSpider类定义了爬虫的逻辑，包括起始 URL、数据解析和分页处理 。MySQLPipeline类负责将爬取到的数据插入到 MySQL 数据库的mobiles表中 。

对于分布式爬虫，我们可以借助Scrapy - Redis框架来实现 。Scrapy - Redis能够将爬取任务分配到多个节点上并行执行，大大提高爬取效率 。首先，需要安装Scrapy - Redis库，通过pip install scrapy - redis命令进行安装 。然后，在settings.py文件中进行如下配置：

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# 启用Redis调度存储请求队列

SCHEDULER = "scrapy\_redis.scheduler.Scheduler"

# 确保所有爬虫共享相同的去重指纹

DUPEFILTER\_CLASS = "scrapy\_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# Redis连接设置

REDIS\_HOST = 'localhost'

REDIS\_PORT = 6379

在爬虫类中，继承RedisSpider类，如下所示：

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from scrapy\_redis.spiders import RedisSpider

class DistributedMobileSpider(RedisSpider):

name = "distributed\_mobile\_spider"

redis\_key = "mobile:start\_urls"

def parse(self, response):

# 解析逻辑与普通Spider类似

pass

在这个配置中，redis_key指定了 Redis 中存储起始 URL 的键 。通过将起始 URL 放入 Redis 队列中，不同的爬虫节点可以从队列中获取任务并进行处理，从而实现分布式爬取 。

八、总结与展望

在本次爬虫之旅中，我们从基础语法出发，逐步深入到爬虫的核心原理、常用库、进阶技巧、框架应用以及实战项目 。通过学习，我们掌握了如何利用 Python 语言搭建爬虫环境，使用各种库和工具来发送 HTTP 请求、解析网页数据、处理反爬虫机制以及实现高效的数据采集 。同时，我们还了解了不同爬虫框架的特点和优势，以及如何将其应用于实际项目中 。

展望未来，爬虫技术将随着互联网的发展而不断演进 。随着大数据和人工智能技术的蓬勃发展，爬虫技术有望在数据采集和分析方面发挥更为关键的作用 。未来，爬虫可能会更加智能化，能够自动识别网页结构的变化，灵活调整抓取策略，从而提高数据采集的准确性和效率 。同时，在分布式爬虫领域，随着技术的不断完善，多节点协作的效率将进一步提升，能够更快地处理大规模的数据爬取任务 。此外，随着数据安全和隐私保护意识的不断增强，爬虫技术也将更加注重合规性和安全性，确保在合法、安全的前提下进行数据采集 。

爬虫技术的发展前景广阔，充满了无限的可能性 。希望大家在今后的学习和实践中，能够不断探索和创新，充分发挥爬虫技术的优势，为各个领域的发展贡献自己的力量 。