Python爬虫入门指南：三步搞定网页数据抓取（附实战案例）[特殊字符]

“天啊！原来用Python抓数据这么简单？” 这是很多新手在接触爬虫后的真实反应！今天咱们就来揭开网页爬虫的神秘面纱（手把手教学版），教你用最基础的Python语法实现数据抓取。（文末有超实用的反爬虫应对技巧，别错过！）

一、爬虫到底是什么鬼？️

简单来说，爬虫就是个自动化数据收集器！想象你每天手动打开网页复制粘贴数据——现在有个机器人帮你24小时自动完成这些操作，这就是爬虫的魔力！

必须知道的三个潜规则（必看）：

1. 一定要看网站的robots.txt文件（在网站域名后加/robots.txt就能看到）
2. 别把人家服务器搞崩了（加延时！加延时！加延时！）
3. 抓取的数据千万别商用（小心律师函警告！）

二、准备工作（5分钟搞定）

1. 安装必备武器库

pip install requests beautifulsoup4

（别问为什么用这两个库，问就是：简单！强大！够用！）

2. 创建你的第一个爬虫文件

新建spider.py文件，然后…（直接往下看代码）

三、实战：抓取豆瓣电影Top250

步骤1：获取网页内容（requests大法好！）

import requests

url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}

response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)  # 看到网页源码了吗？！

（注意：这里必须添加User-Agent，不然会被识别为机器人！）

步骤2：解析数据（BeautifulSoup就是美！）

from bs4 import BeautifulSoup

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

# 抓取所有电影标题
titles = soup.find_all('span', class_='title')
for title in titles:
    print(title.get_text())

步骤3：存储数据（先存本地试试）

with open('douban_movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for title in titles:
        f.write(title.get_text() + '\n')

（恭喜！你现在已经拥有自己的电影数据库了！）

四、常见问题急救包

1. 遇到403 Forbidden怎么办？

• 添加更真实的请求头
• 使用代理IP（推荐快代理/站大爷）
• 降低请求频率（加上time.sleep(2)）

2. 数据乱码怎么破？

response.encoding = 'utf-8'  # 强制设置编码
# 或者
response.encoding = response.apparent_encoding

3. 动态加载数据抓不到？

上大招——Selenium！（模拟浏览器操作）

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
page_source = driver.page_source
# 后续解析步骤同上

五、高级技巧（让你看起来像老司机）

1. 伪装大法

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 14_7_1 like Mac OS X)',
    'Referer': 'https://www.google.com/',
    'Cookie': '你的cookie'
}

2. 自动翻页（重点！）

for page in range(0, 250, 25):
    url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}'
    # 重复抓取步骤...

3. 数据清洗小妙招

用正则表达式处理复杂文本：

import re

price = re.search(r'\d+\.\d+', '售价：128.5元').group()

六、法律红线千万别碰！

1. 个人学习使用完全合法
2. 商业用途必须获得授权
3. 不要爬取用户隐私数据
4. 控制访问频率（建议≥3秒/次）

七、推荐学习路径（亲测有效）

1. 掌握HTML基础（看懂网页结构）
2. 精通CSS选择器（精准定位元素）
3. 学习XPath语法（另一种解析方式）
4. 了解Ajax原理（应对动态加载）
5. 研究Scrapy框架（企业级爬虫）

（附赠学习资源：W3School + 官方文档 + Chrome开发者工具）

最后说句大实话

刚开始学爬虫时，你可能会有100次想砸键盘的冲动！但坚持下来就会发现：那些看似复杂的验证码、加密参数，不过是披着狼皮的羊。记住每个高手都是从菜鸟过来的，多实战才是王道！

下次教你们怎么用Scrapy搭建分布式爬虫（这个更刺激！），想学的评论区举个手？