爬虫原理与实战指南
新手小白刚入门爬虫，想要了解爬虫的原理、常用库，还要一个实战案例。以我得理解的爬虫的基本概念。说白了爬虫其实就是自动从网上抓取数据的程序，对吧？那它的工作原理是怎样的呢？可能需要先讲HTTP请求，然后获取响应，解析内容，存储数据这些步骤。
接下来是常用的库，Python里常用的有requests、BeautifulSoup、Scrapy、Selenium这些。需要分别介绍一下它们的作用和适用场景。比如requests处理简单的页面请求，BeautifulSoup解析HTML，Scrapy适合大型项目，Selenium处理JavaScript渲染的页面。
具体细节跟着我下文一起聊一聊。
一、爬虫核心原理
1、HTTP请求：模拟浏览器发送请求（GET/POST）获取网页内容
2、响应解析：从HTML/JSON/XML等格式中提取目标数据
3、数据存储：将结构化数据存入文件或数据库
4、反爬对抗：处理验证码、频率限制、动态加载等问题
5、工作流程：
[发送请求] → [获取响应] → [解析数据] → [存储结果] ↑______[翻页控制]______↓
二、Python常用爬虫库
| 库名称 | 用途说明 | 特点 |
|---|---|---|
| requests | 发送HTTP请求 | 简单易用，适合基础爬取 |
| BeautifulSoup | HTML/XML解析 | 支持多种解析器 |
| Scrapy | 全功能爬虫框架 | 支持分布式、中间件扩展 |
| Selenium | 浏览器自动化工具 | 处理JavaScript动态渲染 |
| PyQuery | jQuery风格解析库 | 语法简洁 |
| pandas | 数据清洗与存储 | 支持导出Excel/CSV等格式 |
三、实战案例：某网电影Top250爬取
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import timedef get_movie_info(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')movies = []for item in soup.find_all('div', class_='item'):title = item.find('span', class_='title').textrating = item.find('span', class_='rating_num').textquote = item.find('span', class_='inq').text if item.find('span', class_='inq') else ''movies.append([title, rating, quote])return moviesdef main():base_url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}'all_movies = []# 分页爬取for i in range(0, 250, 25):url = base_url.format(i)all_movies.extend(get_movie_info(url))time.sleep(1) # 防止请求过快# 存储到CSVwith open('douban_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(['电影名称', '评分', '短评'])writer.writerows(all_movies)if __name__ == '__main__':main()
四、关键点解析
1、请求头设置：添加User-Agent模拟浏览器访问
2、HTML解析：使用BeautifulSoup的find/find_all方法定位元素
3、分页处理：通过URL参数控制翻页（start=0,25,50…）
4、反爬策略：
- 设置请求间隔
time.sleep(1) - 使用代理IP（需额外配置）
- 处理验证码（本示例未涉及）
通过上面我分析的这个案例可以掌握基础爬虫开发流程，实际项目中需要根据目标网站特征调整解析逻辑和反爬策略制定合适的爬虫方案。