【Python】-- 爬虫及Requests、BeautifulSoup基础

        Python作为一种简洁而强大的编程语言，凭借其丰富的库和框架，成为了数据抓取和处理的首选工具之一。Python爬虫技术，正是在这种背景下应运而生，它能够自动化地从互联网上获取大量数据，为企业和个人提供了巨大的便利。 本文旨在为Python爬虫技术提供一份详尽的入门指南，适合零基础的初学者，将向您介绍爬虫的基础知识和基本工作流程，并探讨如何使用Requests库发送请求，以及利用BeautifulSoup库解析HTML文档。

一、爬虫的基本知识

1. 什么是爬虫   

        爬虫，全称是网络爬虫（Web Crawler），也称为网络蜘蛛，是一种自动化程序，用于抓取网页上的信息。这些信息可以包括网页的内容、结构或其他相关资源。爬虫通过模拟用户访问网站的行为，自动化地从互联网上抓取数据，并在后续阶段对这些数据进行存储和处理。爬虫广泛应用于搜索引擎索引、数据分析、电子商务价格监控、社交媒体数据采集等领域，是大数据和人工智能应用的重要组成部分。

        目前，我们常用Python来实现爬虫，Python为爬虫提供了多种库和框架，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等，极大地提高了编写爬虫程序的效率，并提高了数据抓取的效率和准确性。

2. 爬虫的工作流程

        一个完成的爬虫程序，大致具有如下五个步骤：发送请求、接收响应、解析响应、数据清洗与存储、循环爬取。

1. 发送请求（Request）：爬虫向目标网站发送 HTTP 请求，常见的请求方法包括 GET 和 POST。请求可能携带特定的参数（如查询条件）和头信息（如 User-Agent）。

2. 接收响应（Response）：目标网站的服务器返回 HTTP 响应，通常包含网页的 HTML 源码。响应还可能包括 JSON 数据（如 API 的返回结果）。

3. 解析响应（Parsing）：解析网页内容或 JSON 数据，提取出目标信息。解析工具可以是正则表达式、HTML 解析器（如 BeautifulSoup）或 JSON 解析库。

4. 数据清洗与存储（Data Cleaning & Storage）：清洗提取到的原始数据，去除噪声或冗余内容。将清洗后的数据存储到文件（如 CSV）或数据库中（如 MySQL、MongoDB）。

5. 循环爬取（Iteration）：根据链接结构或其他规则，递归爬取更多页面；或使用 URL 队列管理待爬取的链接。

3. 爬虫的注意事项

        在设计爬虫程序和进行爬虫实操时，我们需注意以下的注意事项，以保证爬虫程序有效、合理、合法地进行，避免带来不必要的麻烦。

1. 合法性与合规性：我们的爬虫程序必须遵守目标网站的 robotx.txt 文件中的爬取规则。在爬虫时，不得抓取或使用受版权保护的数据，并要遵守当地法律法规，避免侵犯用户隐私。

2. 对目标网站的影响：在设计爬虫程序时，要避免频繁发送请求对目标服务器造成负担，并设置合理的请求间隔。

3. 数据安全与隐私：不爬取敏感信息（如个人隐私数据），并确保提取的数据不得用于非法用途。

二、Requests模块

1. 什么是 Requests 模块

        Requests 是 Python 的一个 HTTP 客户端库，支持发送各种类型的 HTTP 请求，包括 GET、POST、PUT、DELETE 等。它可以帮助我们与网页服务器交互，获取需要的数据。目前，Requests 模块的最新版本是 requests 2.32.3，更新于2024年5月29日。Requests 模块的官方文档：requests · PyPI

2. 安装 Requests 模块

        首先，确保你已经安装了 requests 模块。如果没有安装，可以运行以下命令：

pip install requests

        当安装完成后，你可以在 Python 中使用 requests 模块。

3. 基本用法：发送 HTTP 请求

        发送 HTTP 请求是 requests 模块的最基本用法。我们常用 GET 请求和 POST 请求。

        GET 请求是最常见的 HTTP 请求方式，用于从服务器获取数据。你可以理解成，让 Python 代码去访问一个网页，并把网页内容拿回来。在爬虫中，我们常使用 GET 请求来获取一个网页的内容。

import requests

# 发送 GET 请求
response = requests.get('...') # 输入拟访问的网址

# 输出响应的文本内容
print(response.text)

        在爬虫中，有时候我们需要向服务器提交一些数据，比如登录信息。这时我们需要用到 POST 请求。

import requests

# 表单数据
data = {'username': 'test', 'password': '1234'}

# 发送 POST 请求
response = requests.post('...', data=data) # 输入拟访问的网址

# 输出服务器返回的内容
print(response.text)

4. 模拟浏览器：User-Agent

        很多网站会检查你的请求，看它是不是来自真实的浏览器。如果不是，它可能会拒绝响应。为了让爬虫“伪装”成浏览器，我们可以加一些特殊信息，比如 User-Agent。

import requests

# 添加请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0 Safari/537.36'
}

# 带上伪装信息访问网页
response = requests.get('...', headers=headers) # 输入拟访问的网址

# 打印网页内容
print(response.text)

5. 处理返回的结果

        服务器会给你的请求一个回复（我们称之为“响应”）。你可以用以下几种方法处理：

•         网页内容：response.text 以字符串形式会返回网页的内容（通常是 HTML）。
•         检查是否成功：response.status_code 返回一个数字，比如 200 表示成功，404 表示页面不存在。

import requests

response = requests.get('...') # 输入拟访问的网址

# 检查状态码
if response.status_code == 200:
    print("请求成功！")
    print(response.text)  # 打印网页内容
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

6. 下载文件

        你可以用 requests 下载网页上的文件，比如图片或文档。

import requests

url = '...' # 图片的地址

# 获取图片
response = requests.get(url)

# 保存到本地
with open('image.jpg', 'wb') as file:
    file.write(response.content)

print("图片下载完成！")

7. 错误处理

        有时候，服务器可能比较慢，或者你的网络不好，代码会报错。这时，我们可以加一个“错误处理”的部分，让代码更加稳健。requests 提供了异常处理机制，确保我们的爬虫能够更有效的运行。

import requests

try:
    response = requests.get('...', timeout=5)  # 最多等待 5 秒
    if response.status_code == 200:
        print("请求成功！")
        print(response.text)
    else:
        print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
except requests.exceptions.Timeout:
    print("请求超时！")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求出错：{e}")

三、BeautifulSoup 模块

1. 什么是 BeautifulSoup 模块

        如果说 requests 是帮我们“爬”下网页内容的工具，那么 BeautifulSoup 就是帮我们从这些内容中“挑出有用数据”的工具。它特别擅长处理 HTML 和 XML 格式的内容，简单又强大。它为文档创建解析树，可用于从 HTML 中提取数据，
这对于网页抓取非常有用。

        表格中是 BeautifulSoup 模块常用的函数，及其对应的功能。

soup.title	打印标题
soup.title.name	打印标题的标签
soup.title.text	打印标题的文本
soup.p	打印第一个p标签
soup.p.parent	打印第一个p标签的父标签内容
soup.p['class']	获取第一个p标签的class属性值
soup.p.get('class')	获取第一个p标签的class属性值，功能与 soup.p['class']相似，但如果没有class属性，不会报错，而是返回None。
soup.find(id="?")	根据 id 属性值查找第一个符合条件的标签并返回（返回的是整个标签内容）
soup.find(class_='?')	根据class属性值查找第一个符合条件的标签并返回（返回整个标签内容）。
soup.findAll(name=?1,attrs=?2)	查找所有符合条件的标签并返回一个列表。

2. 安装 BeautifulSoup 模块

        首先，确保你已经安装了 BeautifulSoup 模块。如果没有安装，可以运行以下命令：

pip install beautifulsoup4 requests

        当安装完成后，你可以在 Python 中使用 BeautifulSoup 模块。

3. 基础用法：从网页中提取标题

        首先，我们需要用到 requests 模块把网页内容下载下来：

import requests

# 获取网页内容
response = requests.get('...')

# 打印网页的 HTML 内容
print(response.text)

        输出的内容是一大段 HTML。它可能看起来很复杂，但是我们可以使用 BeautifulSoup 来处理它。BeautifulSoup 可以帮我们把这些复杂的 HTML 转成结构化的内容，这样我们就能轻松找到需要的部分。

from bs4 import BeautifulSoup

# 假设我们已经用 requests 获取了网页内容
html = response.text

# 创建一个 BeautifulSoup 对象
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 提取网页标题
title = soup.title.string
print("网页标题是：", title)

• soup.title 会找到网页中的