Python爬虫实战：构建在线书店数据分析系统

1. 引言

1.1 研究背景与意义

在信息爆炸的时代，互联网已成为全球最大的信息库，蕴含着海量的结构化和非结构化数据。这些数据涵盖了商业、教育、科技、娱乐等各个领域，具有极高的利用价值。然而，手动从网页上获取和整理这些数据不仅效率低下，而且难以应对大规模的数据采集需求。

网络爬虫（Web Spider）作为一种按照特定规则自动抓取网页信息的程序，能够高效、准确地从互联网上采集所需数据，解决了人工采集数据的局限性。Python 作为一种简洁、高效且拥有丰富库支持的编程语言，已成为开发网络爬虫的首选工具。其强大的生态系统提供了如 Requests、BeautifulSoup、Scrapy 等优秀的爬虫框架和库，极大地降低了爬虫开发的难度。

研究 Python 爬虫技术并通过实战案例进行分析，不仅有助于深入理解网络爬虫的工作原理，还能为实际的数据采集项目提供参考方案，具有重要的理论和实践意义。

1.2 国内外研究现状

网络爬虫技术的研究始于 20 世纪 90 年代，随着搜索引擎的兴起而得到快速发展。早期的爬虫主要用于搜索引擎的数据抓取，如 Google 的爬虫系统能