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我们之前已经讨论了网络爬虫的解析技术和实战代码可能不太详细。现在希望可以更深入地探讨爬虫的其他关键方面，或者希望获得更系统性的总结。因此，我将从爬虫的核心流程、关键技术点、常见问题及解决方案、进阶方向等角度进行全面梳理，并补充一些高级技巧和实战建议。
下面我通过几个实战代码示例来展示解析过程。
网络爬虫的核心环节是数据解析，主要涉及 HTML/XML 结构解析和数据提取。以下是主流解析技术与实战示例：
一、主流解析技术对比
| 技术 | 速度 | 易用性 | 学习曲线 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 正则表达式 | ⚡⚡⚡⚡ | ⚡ | 陡峭 | 简单文本、无嵌套结构 |
| BeautifulSoup | ⚡ | ⚡⚡⚡⚡ | 平缓 | 快速开发、小型项目 |
| lxml | ⚡⚡⚡⚡ | ⚡⚡⚡ | 中等 | 大型项目、高性能需求 |
| PyQuery | ⚡⚡⚡ | ⚡⚡⚡⚡ | 平缓 | jQuery 用户、类 CSS 选择器 |
二、实战代码示例
1. 正则表达式（re） - 基础匹配
import re
import requestsurl = "https://books.toscrape.com/"
html = requests.get(url).text# 提取所有图书标题（匹配<h3>标签内容）
pattern = r'<h3><a title="(.*?)"'
titles = re.findall(pattern, html)
print(titles[:3]) # 输出前3个标题
2. BeautifulSoup - 多层嵌套解析
from bs4 import BeautifulSoup
import requestsurl = "https://quotes.toscrape.com/"
soup = BeautifulSoup(requests.get(url).text, 'html.parser')# 提取引用和作者
quotes = []
for quote in soup.select('div.quote'):text = quote.select_one('span.text').text.strip()author = quote.select_one('small.author').texttags = [tag.text for tag in quote.select('a.tag')]quotes.append({"text": text, "author": author, "tags": tags})print(quotes[0]) # 输出第一条引用
3. lxml + XPath - 高性能解析
from lxml import html
import requestsurl = "https://news.ycombinator.com/"
tree = html.fromstring(requests.get(url).content)# 使用XPath提取新闻标题和链接
titles = tree.xpath('//tr[@class="athing"]/td[3]/a/text()')
links = tree.xpath('//tr[@class="athing"]/td[3]/a/@href')
scores = tree.xpath('//span[@class="score"]/text()')for i in range(3):print(f"{titles[i]} | {links[i]} | {scores[i]}")
4. PyQuery - jQuery 风格解析
from pyquery import PyQuery as pq
import requestsurl = "https://scrapingclub.com/exercise/list_basic/"
d = pq(requests.get(url).text)# 类CSS选择器提取数据
products = []
for item in d('div.card-body').items():name = item.find('h4 a').text()price = item.find('h5').text()products.append({"name": name, "price": price})print(products[:2]) # 输出前两个产品
三、动态内容解析（Selenium）
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import Bydriver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://spa1.scrape.center/")# 等待动态加载完成
driver.implicitly_wait(10) # 提取AJAX加载的电影数据
movies = []
for element in driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'div.el-card'):name = element.find_element(By.TAG_NAME, 'h2').textcategories = [span.text for span in element.find_elements(By.CLASS_NAME, 'categories')]movies.append({"name": name, "categories": categories})driver.quit()
print(movies[0])
四、高级技巧与避坑指南
-
反爬虫应对：
- 设置请求头（User-Agent/Cookie）
- 使用代理IP池
- 随机请求延迟
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'} -
数据编码处理：
response = requests.get(url) response.encoding = response.apparent_encoding # 自动检测编码 -
XPath 定位技巧：
//div[contains(@class, "result")]- 模糊匹配class//a[starts-with(@href, "/detail/")]- 前缀匹配
-
JavaScript 数据提取：
import json data = re.search(r'window.__DATA__ = ({.*?});', html).group(1) parsed_data = json.loads(data)
注意：爬虫需遵守
robots.txt协议，避免高频请求影响目标网站运营。
五、完整项目结构示例
# crawler.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csvdef crawl_page(url):response = requests.get(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')data = []for item in soup.select('.product-item'):name = item.select_one('.title').text.strip()price = item.select_one('.price').textdata.append([name, price])return datadef save_to_csv(data, filename):with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(['Product', 'Price'])writer.writerows(data)if __name__ == "__main__":products = crawl_page("https://example-store.com/products")save_to_csv(products, "products.csv")
掌握这些解析技术后，基本可以应对 90% 的网页数据提取需求。我的建议是从静态页面入手（如 toscrape 系列练习站），再逐步挑战动态渲染网站。