网络爬虫已经成为了当今互联网时代的重要组成部分，而Python 3则是网络爬虫中最流行和应用最广的编程语言之一。本文将为大家介绍Python 3编写爬虫的完美指南。通过本文的学习，读者将了解如何使用Python 3编写一个高效稳定的网络爬虫，并掌握从网络请求、网页解析到数据存储等所有必备技能。
一、网络请求
网络请求是网络爬虫不可或缺的一个环节，Python 3中的urllib库和requests库是两个常用的网络请求库。其中urllib库通过调用多个模块提供了从URL请求数据的基本功能，而requests则是一个功能更加强大、友好度更高、易于使用的网络请求库。下面我们通过使用requests库来获取网页内容的方式介绍如何发起网络请求。
import requests
url = "https://www.example.com"
r = requests.get(url)
print(r.content)
在上面的代码中，我们使用requests库通过url参数发起了一个get请求，并使用content方法获取了请求的数据内容。接下来，我们将对数据内容进行解析。
二、网页解析
Python 3中的BeautifulSoup库、lxml库和re库是常用的网页解析库，我们可以通过调用这些库提供的方法实现网页解析并提取所需信息。下面我们以BeautifulSoup库为例，介绍如何使用解析套路来获取我们所需的数据。
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html><head><title>Example</title></head>
<body><p class="title"><b>Example HTML content</b></p>
<p class="description">Amazing content!!</p></body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title)
print(soup.title.text)
print(soup.p['class'])
print(soup.find_all('p'))
在上面的代码中，我们使用BeautifulSoup库将HTML文档解析成文档树，然后通过提供选择器匹配方式来获取所需的数据。具体可以通过soup属性获取对应标签，或者使用find、find_all等方法来获取。
三、数据存储
网络爬虫获取的数据需要进行存储，Python 3中通常使用MySQL、MongoDB和SQLite等数据库存储数据。在这里我们以MySQL为例，介绍其使用方式。
首先，我们需要安装pymysql库来建立Python 3和MySQL数据库之间的连接。然后，我们需要在MySQL中创建一个数据库，并创建用于存储数据的表。下面我们使用pymysql库进行数据库连接，并通过执行SQL语句建表。
import pymysql
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='1234', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
cursor.execute("CREATE DATABASE mydb")
cursor.execute("USE mydb")
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS example (title VARCHAR(255) NOT NULL, content TEXT)")
db.close()
在上述代码中，我们通过pymysql库创建了一个名为mydb的数据库，接着，我们在mydb中创建了名为example的表，并指定其中包含的字段名为title和content。
接下来，我们可以将我们的数据存储至MySQL数据库中。下面我们将使用前一节中的request库从网页上获取到的数据存储至MySQL数据库中。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
url = "https://www.example.com"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')
title = soup.title.text
content = str(soup)
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='1234', db='mydb', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
sql = "INSERT INTO example(title, content) VALUES(%s, %s)"
try:
cursor.execute(sql, (title, content))
db.commit()
except Exception as e:
print(e)
db.rollback()
db.close()
在上述代码中，我们首先通过requests库获取到指定网页的内容，并使用BeautifulSoup将其解析。然后，我们将需要存储的数据存储在title和content变量中，并通过pymysql库将其插入到example表中。
总结：
Python 3编写爬虫的完美指南，本文主要介绍了Python 3爬虫的三个主要方面：网络请求、网页解析和数据存储。通过对这三个方面的学习，读者可以掌握Python 3的网络爬虫技能，并开发出高效稳定的爬虫应用。
