网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的脚本程序，广泛应用于搜索引擎、数据分析和内容聚合。这次我将带大家使用Python快速构建一个基础爬虫，为什么使用python做爬虫？主要就是支持的库很多，而且同类型查询文档多，在同等情况下，使用python做爬虫，成本、时间、效率等总体各方便综合最优的选择。废话不多说直接开干。

环境准备

pip install requests beautifulsoup4  # 安装核心库

基础爬虫四步法

1. 发送HTTP请求

import requestsurl = "https://example.com"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}response = requests.get(url, headers=headers)
print(f"状态码: {response.status_code}")  # 200表示成功

2. 解析HTML内容

from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 提取标题
title = soup.title.text
print(f"页面标题: {title}")# 提取所有链接
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
print(f"发现{len(links)}个链接")

3. 数据存储

# 存储到CSV文件
import csvwith open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(['标题', '链接'])for link in links:writer.writerow([title, link])

4. 处理分页

base_url = "https://example.com/page/{}"
for page in range(1, 6):  # 爬取5页page_url = base_url.format(page)response = requests.get(page_url)# 解析和存储逻辑...

高级技巧

1. 处理动态内容（使用Selenium）

from selenium import webdriverdriver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://dynamic-site.com")
dynamic_content = driver.page_source
# 后续解析过程相同
driver.quit()

2. 避免被封禁

import time
import random# 随机延迟（1-3秒）
time.sleep(random.uniform(1, 3))# 使用代理IP
proxies = {"http": "http://10.10.1.10:3128"}
requests.get(url, proxies=proxies)

3. 遵守robots.txt

from urllib.robotparser import RobotFileParserrp = RobotFileParser()
rp.set_url("https://example.com/robots.txt")
rp.read()
if rp.can_fetch("*", url):# 允许爬取

完整示例：爬取图书信息

import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl = "http://books.toscrape.com/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')books = []
for book in soup.select('article.product_pod'):title = book.h3.a['title']price = book.select_one('p.price_color').textbooks.append((title, price))print(f"抓取到{len(books)}本书籍")
for title, price in books[:3]:print(f"- {title}: {price}")

重要提醒

1、法律合规：遵守网站robots.txt协议，不爬取敏感数据

2、频率控制：添加延迟避免对服务器造成压力

3、异常处理：添加try-except应对网络错误

try:response = requests.get(url, timeout=5)
except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"请求失败: {e}")

4、User-Agent轮换：使用不同浏览器标

通过上面这个教程，想必大家已经掌握了爬虫的基本原理和实现方法。实际开发中可根据需求添加数据库存储、异步处理等高级功能，当然这个是后续学习的范畴，也是更高要求爬虫项目必会的环节。