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爬虫
概念
网络爬虫（Web Crawler），也称为网络蜘蛛（Web Spider），是一种自动化程序，用于从互联网上抓取数据。爬虫通过模拟浏览器行为，访问目标网站并提取所需的信息，然后将这些信息存储或进一步处理。例如我们常见的12306网站为什么总是票没有，它每天遭受的请求成百上千万次，还有天气，一些组件比如手表上的天气怎么获取的也是根据爬虫获取到的。
理解
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工作原理：
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发送请求：爬虫向目标网站发送 HTTP 请求（通常是 GET 或 POST 请求），获取网页的 HTML 内容。
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解析内容：使用解析库（如
BeautifulSoup、lxml）解析 HTML，提取所需的数据（如文本、链接、图片等）。 -
存储数据：将提取的数据保存到本地文件（如 CSV、JSON、数据库）或进行进一步处理。
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遍历链接：通过提取的链接，递归地访问其他页面，实现自动化抓取。
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核心组件：
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请求库：如
requests、aiohttp，用于发送 HTTP 请求。 -
解析库：如
BeautifulSoup、lxml、pyquery，用于解析 HTML 或 XML。 -
存储模块：如
csv、json、pymysql，用于存储数据。 -
调度器：用于管理爬虫的抓取顺序和频率。
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反爬虫处理：如设置请求头、使用代理 IP、模拟登录等。
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爬虫的分类：
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通用爬虫：如搜索引擎的爬虫，抓取整个互联网的内容。
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聚焦爬虫：针对特定网站或特定内容进行抓取。
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增量式爬虫：只抓取网站更新的内容。
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深层爬虫：抓取需要登录或动态加载的内容。
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用途
爬虫的应用非常广泛，以下是一些常见的用途：
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数据采集：
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抓取商品价格、新闻、社交媒体内容等。
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用于市场调研、竞品分析、舆情监控等。
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搜索引擎：
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搜索引擎（如 Google、百度）使用爬虫抓取网页内容，建立索引。
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数据分析：
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抓取大量数据后，进行数据清洗、分析和可视化。
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例如，抓取股票数据并进行分析预测。
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自动化任务：
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自动抓取天气、航班、电影排期等信息。
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自动填写表单、提交数据。
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机器学习：
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抓取数据用于训练机器学习模型。
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例如，抓取图片用于图像识别模型。
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学术研究：
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抓取学术论文、专利、文献等数据。
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内容聚合：
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抓取多个网站的内容，整合到一个平台。
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例如，新闻聚合网站。
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合法性
爬虫的使用需要遵守相关法律法规和网站的爬取规则：
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遵守 Robots 协议：在爬取网站前，检查
robots.txt文件，确保爬虫行为符合网站的规则。 -
避免对网站造成负担：设置合理的请求频率，避免对目标网站的服务器造成过大压力。
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尊重隐私和数据安全：不要抓取敏感信息或侵犯用户隐私。
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遵守版权法：抓取的内容不能用于商业用途，除非获得授权。
常用工具和框架
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基础库：
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requests：发送 HTTP 请求。 -
BeautifulSoup：解析 HTML。 -
lxml：高性能的 HTML/XML 解析库。 -
re：正则表达式，用于提取复杂文本（前面学习过了 一个看下正则获取内容）。
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进阶工具：
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Selenium：模拟浏览器行为，适用于动态加载的网页。 -
Pyppeteer：基于 Chromium 的无头浏览器。 -
aiohttp：异步 HTTP 请求库，提高爬虫效率。
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框架：
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Scrapy：强大的爬虫框架，支持分布式爬取、数据管道等功能。 -
PySpider：分布式爬虫框架，适合大规模数据抓取。
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挑战
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反爬虫机制：
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IP 封禁、验证码、动态加载、请求频率限制等。
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解决方法：使用代理 IP、设置请求头、模拟登录、降低请求频率。
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动态内容：
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一些网站使用 JavaScript 动态加载内容。
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解决方法：使用
Selenium或Pyppeteer模拟浏览器行为。
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数据清洗：
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抓取的数据可能包含噪声或无效信息。
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解决方法：使用正则表达式、数据清洗工具（如
pandas）。
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法律风险：
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爬虫可能违反网站的使用条款或相关法律。
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解决方法：遵守法律法规，获取授权。
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第一个程序
使用Beautiful Soup来完成第一个程序。
概念
官方概念：Beautiful Soup是一个 可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库。它能用你喜欢的解析器和习惯的方式实现 文档树的导航、查找、和修改。它会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。
安装
# 需要requests 来配合使用
pip install beautifulsoup4 requests使用
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 发送HTTP请求 使用requests来获取百度的
url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
# 设置编码
response.encoding = 'utf-8'
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:# print(response.text)# 解析HTML内容soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# print('html内容为: %s' % soup)# 提取数据title = soup.title.stringprint(f'网页标题: {title}')# 提取所有链接for link in soup.find_all('a'):print(link.get('href'))
else:print(f'请求失败，状态码: {response.status_code}')