当前位置：首页 > news >正文

从 0 到 1 学爬虫：Python 基础语法在爬虫中的实战运用用这个标题写一篇文章，在当前对话窗口输出

news 2025/11/16 9:05:21

爬虫作为数据采集的核心技术，早已渗透到数据分析、市场调研、学术研究等多个领域。而 Python 凭借简洁的语法、丰富的库生态，成为爬虫开发的首选语言。对于零基础学习者而言，无需急于钻研复杂框架，先掌握 Python 基础语法在爬虫中的实战运用，就能快速搭建起简单高效的爬虫程序。本文将从实战角度出发，拆解变量、循环、条件判断、函数等基础语法在爬虫中的核心作用，带大家一步步实现从 0 到 1 的爬虫入门。

一、变量与数据类型：爬虫中的 “数据容器”

爬虫的核心目标是采集数据，而变量与数据类型正是存储和处理这些数据的基础。

核心运用场景

存储关键信息：将目标网站 URL、请求头参数（如 User-Agent）、爬取到的文本 / 图片数据等存入变量，方便后续调用。
数据格式转换：爬取到的原始数据多为字符串，需通过 int、float 等类型转换，满足数值计算需求；通过列表、字典存储结构化数据（如多条商品信息）。

实战示例：存储爬虫核心参数

python

运行

# 字符串变量：存储目标URL和请求头
target_url = "https://www.example.com"  # 目标网站地址
user_agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"  # 模拟浏览器请求头# 字典变量：组织请求头参数（爬虫必备，避免被反爬）
headers = {"User-Agent": user_agent,"Referer": target_url  # 模拟来源页面，提升请求成功率
}# 列表变量：存储多个待爬取的URL
url_list = [f"https://www.example.com/page/{i}" for i in range(1, 5)]  # 批量生成1-4页的URL

二、条件判断：爬虫中的 “决策逻辑”

网页结构往往存在差异（如部分页面无数据、数据格式不一致），条件判断能帮助爬虫应对这些异常情况，确保程序稳定运行。

核心运用场景

数据有效性校验：判断爬取到的数据是否为空、是否符合预期格式（如价格是否为数字）。
反爬应对：根据响应状态码（如 200 成功、403 禁止访问）调整策略，如更换请求头。
页面跳转判断：判断是否到达最后一页，终止循环爬取。

实战示例：响应状态码判断与数据校验

python

运行

import requestsresponse = requests.get(target_url, headers=headers)# 条件判断：根据响应状态码判断请求是否成功
if response.status_code == 200:# 爬取页面内容（假设爬取商品价格，原始数据为字符串）price_str = response.text.split('price:')[1].split('"')[1]  # 模拟从HTML中提取价格字符串# 条件判断：校验价格是否为有效数字if price_str.replace('.', '').isdigit():price = float(price_str)  # 转换为浮点型用于计算print(f"商品价格：{price}元")else:print("价格数据无效，跳过该商品")
else:print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}，请检查URL或请求头")

三、循环：爬虫中的 “批量采集工具”

爬虫常需批量处理多个页面或多条数据，for 循环、while 循环是实现批量采集的核心语法。

核心运用场景

多页面爬取：遍历分页 URL 列表，批量采集多页数据。
多元素提取：从单个页面中遍历多个目标元素（如商品列表、新闻标题）。
重试机制：遇到请求失败时，通过 while 循环实现有限次数的重试。

实战示例：批量爬取多页商品标题

python

运行

# 遍历URL列表，批量爬取1-4页的商品标题
for url in url_list:response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:# 模拟从HTML中提取商品标题列表（实际需用解析库，此处用字符串处理简化）titles = response.text.split('product-title">')[1:]  # 分割出包含标题的片段for title in titles[:5]:  # 遍历前5个商品标题product_title = title.split('</div>')[0].strip()  # 提取纯标题文本print(f"商品标题：{product_title}")print(f"第{url_list.index(url)+1}页爬取完成\n")

四、函数：爬虫中的 “代码复用与模块化”

随着爬虫逻辑复杂度提升，将重复功能（如请求发送、数据解析、文件保存）封装为函数，能让代码更简洁、易维护。

核心运用场景

封装通用功能：将请求发送、数据清洗、文件写入等重复操作封装为函数，避免代码冗余。
实现模块化开发：按功能拆分函数（如爬取函数、解析函数、保存函数），便于后续扩展（如添加多线程、反爬策略）。

实战示例：模块化封装爬虫功能

python

运行

def send_request(url, headers):"""封装请求发送功能，返回响应对象"""try:response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)  # 设置超时时间，避免卡死response.raise_for_status()  # 抛出HTTP请求异常return responseexcept Exception as e:print(f"请求异常：{e}")return Nonedef parse_data(response):"""封装数据解析功能，返回结构化数据"""if not response:return []data_list = []titles = response.text.split('product-title">')[1:]for title in titles[:5]:product_title = title.split('</div>')[0].strip()data_list.append({"title": product_title})return data_listdef save_data(data, filename):"""封装数据保存功能，将数据写入txt文件"""with open(filename, 'a', encoding='utf-8') as f:for item in data:f.write(f"商品标题：{item['title']}\n")print(f"数据已保存到{filename}")# 主函数：串联爬虫流程
def main():headers = {"User-Agent": user_agent}for url in url_list:response = send_request(url, headers)data = parse_data(response)if data:save_data(data, "products.txt")if __name__ == "__main__":main()

五、列表推导式：爬虫中的 “高效数据处理”

列表推导式是 Python 特有的简洁语法，能快速处理爬虫中的数据筛选、转换需求，比传统循环更高效、代码更简洁。

核心运用场景

批量生成 URL：快速生成多页分页 URL，无需繁琐的 for 循环。
数据筛选与转换：从爬取的原始数据中筛选有效信息，或批量转换数据格式。

实战示例：高效处理爬虫数据

python

运行

# 1. 列表推导式：批量生成分页URL（替代传统for循环）
url_list = [f"https://www.example.com/page/{i}" for i in range(1, 5)]# 2. 列表推导式：筛选价格大于100元的商品
# 假设已爬取到商品数据列表
products = [{"title": "商品A", "price": 99.9},{"title": "商品B", "price": 199.9},{"title": "商品C", "price": 89.9},{"title": "商品D", "price": 299.9}
]# 筛选价格>100的商品，生成新列表
high_price_products = [p for p in products if p["price"] > 100]
print("高价商品：", high_price_products)# 3. 列表推导式：批量提取商品标题（数据转换）
product_titles = [p["title"] for p in products]
print("所有商品标题：", product_titles)