学习 Python 爬虫程序

一、Python 爬虫的概念

Python 爬虫是一种自动化爬取网络上数据的程序。它的主要作用是从网站上抓取数据并且保存到本地。通过 Python 爬虫，我们可以自动化从网站上抓取大量的数据，并进行一定的加工处理，以应对信息的分析和应用。

Python 爬虫技术已经被广泛应用于一些领域，比如舆情监测、商业情报分析、自动化营销以及互联网搜索等等。它不仅可以方便地获取大规模的数据，同时也可以提高信息管理和智能化处理的效率。

二、Python 爬虫的能力和应用

Python 爬虫的能力在数据采集方面和自动化化处理方面有很大用武之地，使用 Python 爬虫可以应用于以下几个方面：

1. 网站的数据采集

Python 爬虫可以帮助我们快描并抽取网站数据，比如比价网站，网络购物网站，免费数据网站等等。通过爬虫我们可以获取各种各样大规模的数据以及所需信息。我们还可以将这些信息进行汇总综合，形成一个新的服务。

2. 数据处理和分析

Python 爬虫的另一个重要应用是数据的处理和分析。Python 爬虫可以自动将大量的网站数据结构化处理以便于对数据进行清洗、分类、筛选和可视化等操作。这些操作可以帮助我们快速定位并分析数据的价值，从而快速的获取新的洞察和发现。

3. 智能搜索和推荐系统

任意一个搜索引擎或商品推荐系统，依靠的就是一套完整的爬虫算法。可以用 Python 爬虫来自动化搜索所有网站的数据，然后生成一个符合搜索条件的新数据，进行名称、价格、图片等信息的比较，最后选择出最相关的数据。

三、Python 爬虫的核心技术

Python 爬虫的核心技术包括：请求、解析和存储。

1. 请求技术

Python 爬虫的请求技术主要借助于 requests 库。通过该库我们可以模拟浏览器来发送 HTTP 请求，包括 GET，POST 等请求方式，从而获取网站上的数据。

下面是一个请求网页的示例：


import requests

r = requests.get('https://www.baidu.com')
print(r.text)

2. 解析技术

在 Python 爬虫技术中，解析网页是很重要的过程，因为只有合理地对网站数据进行解析才能获取到所需的数据。在 Python 爬虫解析数据的技术中，主要有两个库：BeautifulSoup 和 lxml。

下面是一个解析网页的示例：


from bs4 import BeautifulSoup

html = 'Hello World这是一个Python爬虫示例。'
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print(soup.p.string)

3. 存储技术

在 Python 爬虫技术中，存储获取到的数据是必不可少的。我们通常使用文件来进行存储，包括文本文件和二进制文件。

下面是一个存储数据的示例：


with open('data.txt', 'w') as f:
    f.write('这是一个Python爬虫示例。\n')

四、Python 爬虫的实例

下面是一个通过 Python 爬虫抓取猫眼电影票房排名数据并保存到本地的示例：


import requests
import re
import json

def get_html(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    r.encoding = r.apparent_encoding
    if r.status_code == 200:
        return r.text
    return None

def write_to_file(content):
    with open('maoyan.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')

def parse_html(html):
    pattern = re.compile('.*?"movie-box".*?title="(.*?)".*?/div>.*?(.*?)
.*?class="releasetime">(.*?)', re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    for item in items:
        yield {
            '电影名称': item[0],
            '主演': item[1].strip()[3:],
            '上映时间': item[2][5:]}

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        url = 'https://maoyan.com/board/4?offset=' + str(i*10)
        html = get_html(url)
        for item in parse_html(html):
            write_to_file(item)

这是一个非常简单的 Python 爬虫示例，主要是抓取猫眼电影票房排名前100名的电影名称、主演和上映时间，并将其保存到本地的 maoyan.txt 文件中。该爬虫使用了 requests 库进行请求，使用了 re 库进行 HTML 数据解析，并使用 JSON 进行数据存储。

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