基于Python零基础制作一个自己的爬虫程序

此博客为一个详细的Python爬虫教程，从基础知识到完整实现，包括爬取网页内容、解析数据、存储数据、使用代理、反反爬策略等。稍后会提供完整的教程供你参考。

1. 爬虫基础

什么是爬虫： 网络爬虫（Web Crawler），又称网络蜘蛛（Spider），是一种自动化脚本或程序，用于按照一定规则批量获取网页数据。爬虫通过模拟浏览器行为向目标网站发送HTTP请求，获取网页的HTML源码，然后解析并提取所需的信息。简单来说，爬虫就是让计算机替代人工，自动从互联网上“爬”取数据。

基本概念： 爬虫运行时通常遵循以下流程：

1. 发送请求： 爬虫指定一个URL，向网站服务器发送HTTP请求（如GET请求）。就像我们在浏览器中访问一个网址一样，服务器会返回该页面的内容。
2. 获取响应： 服务器返回网页的HTML内容（以及可能的JSON、图片等资源）。爬虫程序接收响应数据，如果请求成功会得到状态码200以及页面内容。
3. 解析内容： 爬虫从获取的HTML中提取目标数据。这需要对网页的结构有所了解，通过解析HTML来定位我们需要的信息（比如文章标题、价格、图片链接等）。
4. 保存结果： 将提取的数据进行处理和存储，例如输出到屏幕、保存到文件或数据库，供后续分析和使用。

值得注意的是，网络爬虫可以小到针对单个网站的数据采集，也可以大到像搜索引擎那样抓取整个互联网的页面并建立索引。根据需求不同，爬虫可以是一次性的小脚本，也可以是持续运行的大规模系统。

合法性与道德问题： 在编写和运行爬虫时，需要注意法律法规和道德规范：

• 遵守网站规则： 大多数网站都会在根目录提供一个robots.txt协议文件，里面声明了爬虫可以或不可以抓取的范围。爬虫应遵循该协议，不要爬取被禁止的页面，以体现对网站意愿的尊重（虽然robots.txt不是强制性的，但遵守它是业界的君子协议）。
• 尊重使用条款： 仔细阅读目标网站的服务条款/使用政策。有些网站明确禁止未经授权的抓取行为，违反这些规定可能带来法律风险。在动手爬取之前，确保爬虫行为不违背目标站点的政策要求。
• 避免扰乱服务： 控制爬虫的抓取频率和并发量，避免对目标服务器造成过大压力。过于频繁的请求可能被视作拒绝服务攻击（DDoS）行为，这既不道德也可能触发目标站的防御机制，导致爬虫被封禁。
• 尊重隐私与版权： 不要抓取涉及个人隐私的数据（如个人邮箱、电话号码、住所等）或受版权保护的内容。在不少国家和地区，未授权获取他人受保护的数据可能违法。确保爬取的数据是公开信息，且用于合法用途。必要时，可以征得网站或数据所有者的授权。
• 安全与责任： 当遇到需要登录、验证码（CAPTCHA）等明显的反爬措施时，要格外谨慎。这些通常表明网站希望保护其内容不被自动抓取。强行绕过这些机制可能违法，甚至触及刑事风险。此外，爬取到的数据要妥善保存和使用，防止泄露或滥用。

总之，负责任地爬取是每个开发者应遵循的准则。在获取数据的同时，确保自己的爬虫行为合法合规、不过度消耗公共资源，并尊重目标网站和用户的权益。

2. 环境准备

在开始编写爬虫之前，需要准备好Python编程环境并安装相关的依赖库。以下是在不同操作系统上设置Python爬虫环境的一般步骤：

• 安装 Python： 如果尚未安装Python，请从Python官网下载适用于你操作系统的版本进行安装。建议使用Python 3.x版本。安装过程中记得将Python添加到环境变量（Windows系统）或确保在终端可以调用python3命令（macOS/Linux系统）。
• 创建虚拟环境： 为了避免依赖混杂，建议为爬虫项目创建一个Python虚拟环境。可以使用内置的venv模块：

  python3 -m venv venv  # 创建名为venv的虚拟环境文件夹
  source venv/bin/activate  # 在Linux/macOS上激活虚拟环境
  .\venv\Scripts\activate   # 在Windows上激活虚拟环境
  

  激活虚拟环境后，命令行提示符通常会出现环境名称前缀，表示接下来安装的库都会只针对该环境。
• 升级pip工具： 确保使用最新的pip包管理器，以便顺利安装依赖：

  python -m pip install --upgrade pip
  

• 安装必备库： 爬虫常用的Python库包括:
  • requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容。
  • beautifulsoup4（即bs4）：用于方便地解析HTML/XML数据。
  • lxml：高性能的XML和HTML解析库，支持XPath查询。
  • Scrapy：功能强大的爬虫框架，适合构建大型爬虫项目。
  • selenium：浏览器自动化工具，能驱动浏览器执行JS，用于处理需要动态渲染的网站。
  可以使用pip一次性安装多个库，例如：

  pip install requests beautifulsoup4 lxml scrapy selenium
  

  (如果不需要用到某些高级功能，比如本教程后续提到的Scrapy框架或Selenium模拟浏览器，可以暂时不安装它们。)
• 验证安装： 可以通过Python交互环境或脚本导入以上库来验证是否安装成功：

  import requests, bs4, lxml, scrapy, selenium
  print("All libraries installed successfully!")
  

  如果没有报错说明环境准备就绪。如果遇到某个库导入错误，可能是安装失败或者未加入虚拟环境，需检查并重新安装。
• 开发工具选择： 你可以使用任意文本编辑器或IDE来编写爬虫代码，例如：VS Code、PyCharm、Jupyter Notebook等。IDE通常提供更好的调试和自动补全，有助于提高开发效率。
• 其他依赖： 根据具体需求，可能还需安装数据库驱动（如pymysql用于连接MySQL）或其他解析库（如regex正则库，Python自带re模块不需安装）。在动手写代码前，先根据规划列出所有需要的依赖库并安装好。

完成以上步骤后，你就拥有了一个干净的Python爬虫开发环境。接下来可以开始编写和运行爬虫代码了。

3. 基础爬取

在了解了爬虫原理并准备好环境后，我们可以编写第一个简单的爬虫。基础爬取通常涉及两个部分：获取网页内容和解析网页内容。

3.1 使用Requests获取网页

Python的requests库使HTTP请求变得非常简单。以下是使用requests获取网页HTML内容的基本示例：

import requests

url = "http://example.com"  # 目标网页的URL
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}  # 设置User-Agent头，伪装成浏览器
response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.status_code)    # 输出HTTP状态码，200表示成功
print(response.text[:500])     # 输出返回内容的前500个字符

解释： 上述代码向example.com发送一个GET请求，并打印了响应的状态码和部分正文。我们构造了一个简单的headers字典来设置User-Agent，这是为了防止某些网站拒绝响应默认的爬虫请求。response.text属性包含了Unicode解码后的文本内容（HTML源码），而response.content则包含原始的字节流。如果你需要处理图片、PDF等二进制内容，可以使用response.content。

在实际编写爬虫时，发送请求需要考虑：

• 错误处理： 如果status_code不是200，可能需要处理重定向(3xx)或访问错误(4xx/5xx)。可以使用response.status_code判断，或使用requests的异常处理，例如捕获requests.exceptions.RequestException。
• 超时和重试： 使用requests.get(url, timeout=5)设置超时，避免请求卡住。此外可以使用requests的重试机制或第三方库，提高健壮性。
• Session维持： 使用requests.Session()保持会话，cookies会自动保存和发送，这对需要登录的网站非常有用。

3.2 解析HTML内容

获取到网页HTML后，我们需要从中提取有用的数据。通常有两种常用方法：基于DOM解析（如BeautifulSoup、lxml）和正则表达式。先介绍DOM解析法：

使用BeautifulSoup解析：

from bs4 import BeautifulSoup

html = response.text  # 假设这是我们获取的HTML字符串
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')  # 用lxml解析器，也可以使用默认的html.parser

title = soup.find('title').get_text()        # 找到