編寫Python爬蟲的基本步驟

隨著互聯網的發展，人們開始對網上信息的需求越來越大。但是，在眾多網站中找到所需信息並不是一件容易的事情。因此，網路爬蟲應運而生。它能夠得到我們需要的信息，而Python作為一門廣泛應用的語言，自然成了網路爬蟲的首選。

一、爬蟲必須用Python編寫

Python在網路爬蟲領域優勢明顯。首先，Python對於各種類型的數據（HTML、JSON、XML等）都有完善的解析庫，這使得Python可以輕鬆解析網頁和數據。其次，Python語法簡潔明了，易於閱讀和寫作，得益於其縮進格式的特點，代碼結構清晰，容易上手。此外，Python擁有豐富的第三方庫，例如Requests、BeautifulSoup、Selenium，這些庫效率較高，功能齊全，為Python編寫網路爬蟲提供了強大的支持。

二、網路爬蟲需要明確爬取目標

在編寫網路爬蟲之前，需要明確爬蟲的目標。這包括要爬取的網站、需要爬取的數據和所需的數據格式等。明確了目標之後，才能在爬取過程中篩選所需數據，同時也能夠有效提高爬取數據的效率。

三、網路爬蟲需要了解反爬機制

在爬取數據的過程中，我們也需要留意反爬機制。這些機制可用於保護網站免受爬蟲攻擊。常用的反爬機制包括頁面重定向、IP封鎖、限速等。為了避免被反爬，我們可以使用代理IP並設置合適的網頁訪問間隔，以確保爬蟲不被系統檢測到。

四、網路爬蟲需要設定爬蟲規則

在編寫網路爬蟲時，我們需要明確的是爬蟲規則。這包括爬蟲的運行模式、爬蟲的訪問頻率、爬蟲的數據存儲方式等。最好還應設定爬蟲的異常處理機制，以便在出現錯誤時及時解決問題。

五、網路爬蟲需要存儲數據

對於獲取的數據，我們需要將其存儲到資料庫或本地文件中。常見的數據存儲方式包括MySQL、MongoDB、CSV、Excel等。選擇合適的存儲方式需要考慮數據量、數據格式、數據種類等因素。

例子代碼：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

#定義訪問網頁函數
def get_page(url):
    try:
        r = requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""

#定義信息提取函數
def extract_info(html):
    info_list = []
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    for tr in soup.find_all('tr')[1:]:
        td = tr.find_all('td')
        info = {
            'rank': td[0].text.strip(),
            'name': td[1].text.strip(),
            'type': td[2].text.strip(),
            'score': td[3].text.strip(),
            'year': td[4].text.strip()
        }
        info_list.append(info)
    return info_list

#定義數據存儲函數
def save_data(info_list):
    with open('movies.csv', 'a', encoding='utf-8', newline='') as csv_file:
        writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=['rank', 'name', 'type', 'score', 'year'])
        # 檢測是否為新建文件，是的話寫入表頭
        if csv_file.tell() == 0:
            writer.writeheader()

        for info in info_list:
            writer.writerow(info)

#定義爬蟲主程序
def main():
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    depth = 2
    for i in range(depth):
        #拼接URL
        url_with_page = url + '?start=' + str(i * 25) + '&filter='
        #訪問網頁
        html = get_page(url_with_page)
        #提取數據
        info_list = extract_info(html)
        #存儲數據
        save_data(info_list)
    print('Done!')

if __name__ == '__main__':
    main()