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一、了解基本概念以及信息

1.什么是爬虫

爬虫是一段自动抓取互联网信息的程序，可以从一个URL出发，访问它所关联的URL，提取我们所需要的数据。也就是说爬虫是自动访问互联网并提取数据的程序。

它可以将互联网上的数据为我所用，开发出属于自己的网站或APP。

2.在爬虫程序中有三个模块

（1）URL管理器：对将要爬取的URL和已经爬取过的URL这两个数据进行管理

（2）网页下载器：将URL管理器里提供的一个URL对应的网页下载下来，存储为一个字符串，这个字符串会传送给网页解析器进行解析  

（3）网页解析器：一方面会解析出有价值的数据，另一方面，由于每一个页面都有很多指向其它页面的网页，这些URL被解析出来之后，可以补充进URL管理器

3.网页解析器——LXML和Xpath

1.网页解析概述：

除了学会向服务器发出请求、下载HTML源码，要获取结构化的数据还面临一个最常见的任务，就是从HTML源码中提取数据。

三种方法：

正则表达式

lxml库

BeautifulSoup

针对文本的解析，用正则表达式

针对html/xml的解析，有Xpath、BeautifulSoup、正则表达式

针对JSON的解析，有JSONPath

2.xpath（XML Path Language）实现路径选择，变换路径实现对信息的采集。使用路径表达式来选取XML文档中的节点或者节点集

3.Xpath里面管理扩展程序保持一个类似这样的格式

// 是当前根目录下 @ [] 通过检查找到你想要的东西

4.如何Copy   Xpath，以豆瓣电影为例​​​​​​（http：淄博 - 在线购票&影讯）

右键点击检查按钮

进入Xpath的管理扩展程序，具体的插件要下载安装找教程

就像这样：

具体的解释：

5.Lxml库：

lxml 是 一个HTML/XML的解析器，主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

lxml和正则一样，也是用 C 实现的，是一款高性能的 Python HTML/XML 解析器，我们可以利用之前学习的XPath语法，来快速的定位特定元素以及节点信息。

lxml python 官方文档：http://lxml.de/index.html

需要安装C语言库，可使用 pip 安装：pip install lxml

Lxml进行解析封装：

我们可以利用他来解析HTML代码，并且在解析HTML代码的时候，如果HTML代码不规范，他会自动的进行补全

1.使用 lxml 的 etree 库 from lxml import etree

2.python 3.5后的lxml模块中不能再直接引入etree模块，需要使用以下方法引用

from lxml import html

etree=html.etree

二、如何使用PyCharm写代码来实现网络爬虫

淄博 - 在线购票&影讯淄博电影院在线优惠购票及影讯排片查询https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/zibo/还是以这个网址为例：

1.url就是你要爬虫页面的网址，headers是一个请求头，要这样寻找：

1.还是要在页面上右键检查

2.这个代码是一个简单的网络爬虫，用于从豆瓣电影的“正在上映”页面中提取电影信息。代码详情：

# 导入所需的库
import requests  # 用于发送HTTP请求
from bs4 import BeautifulSoup  # 用于解析HTML文档# 设置目标URL和请求头
url = "https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/zibo/"  # 豆瓣电影正在上映页面的URL
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36 Edg/133.0.0.0"
}  # 请求头，模拟浏览器访问，避免被服务器识别为爬虫# 发送HTTP GET请求，获取网页内容
res = requests.get(url, headers=headers)  # 使用requests库发送请求，获取响应对象
soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")  # 使用BeautifulSoup解析HTML文档，lxml是解析器类型# 查找电影列表
lists = soup.find("ul", class_="lists")  # 在HTML文档中查找第一个<ul>标签，且其class属性为"lists"
if lists:  # 如果找到了电影列表movies = []  # 初始化一个空列表，用于存储提取的电影信息# 查找所有<li>标签，且其class属性为"stitle"lis = lists.find_all("li", class_="stitle")for li in lis:  # 遍历每个<li>标签a = li.find("a")  # 在<li>标签中查找<a>标签if a:  # 如果找到了<a>标签title = a.get_text()  # 获取<a>标签的文本内容，即电影标题href = a["href"]  # 获取<a>标签的href属性值，即电影详情页的链接movie = {"title": title.strip(), "href": href}  # 将电影标题和链接以字典形式存储movies.append(movie)  # 将字典添加到movies列表中# 输出方式1：直接打印字典列表# print(movies)  # 直接输出movies列表，内容为字典形式# 输出方式2：换行输出每个电影的标题和链接for movie in movies:  # 遍历movies列表中的每个电影print(f"Title: {movie['title']}\nLink: {movie['href']}\n")  # 打印电影标题和链接，并换行
else:  # 如果没有找到电影列表print("未找到电影列表")  # 打印提示信息# 或者这样写（注释掉的代码）：
# if lists:
#     movies = []
#     for li in lists.find_all("li", class_="stitle"):
#         a = li.find("a")
#         if a:
#             title = a.get_text()
#             href = a["href"]
#             movies.append({"title": title.strip(), "href": href})
#     print(movies)  # 直接输出movies列表，内容为字典形式
# else:
#     print("未找到电影列表")  # 打印提示信息

3.代码功能总结

1. 导入库：使用 requests 发送 HTTP 请求，使用 BeautifulSoup 解析 HTML 文档。

2. 设置 URL 和请求头：定义目标 URL 和请求头，模拟浏览器访问。

3. 发送请求并解析 HTML：获取网页内容并解析为 BeautifulSoup 对象。

4. 查找电影列表：通过 HTML 标签和类名定位电影列表。

5. 提取电影信息：从每个电影条目中提取标题和链接，并存储在列表中。

6. 输出结果：

   • 方式1：直接打印 movies 列表，输出字典形式的内容。

   • 方式2：遍历 movies 列表，换行输出每个电影的标题和链接。

这是运行详情，其他的页面也是同样的道理。