随着互联网的发展，人们开始对网上信息的需求越来越大。但是，在众多网站中找到所需信息并不是一件容易的事情。因此，网络爬虫应运而生。它能够得到我们需要的信息，而Python作为一门广泛应用的语言，自然成了网络爬虫的首选。
一、爬虫必须用Python编写
Python在网络爬虫领域优势明显。首先，Python对于各种类型的数据（HTML、JSON、XML等）都有完善的解析库，这使得Python可以轻松解析网页和数据。其次，Python语法简洁明了，易于阅读和写作，得益于其缩进格式的特点，代码结构清晰，容易上手。此外，Python拥有丰富的第三方库，例如Requests、BeautifulSoup、Selenium，这些库效率较高，功能齐全，为Python编写网络爬虫提供了强大的支持。
二、网络爬虫需要明确爬取目标
在编写网络爬虫之前，需要明确爬虫的目标。这包括要爬取的网站、需要爬取的数据和所需的数据格式等。明确了目标之后，才能在爬取过程中筛选所需数据，同时也能够有效提高爬取数据的效率。
三、网络爬虫需要了解反爬机制
在爬取数据的过程中，我们也需要留意反爬机制。这些机制可用于保护网站免受爬虫攻击。常用的反爬机制包括页面重定向、IP封锁、限速等。为了避免被反爬，我们可以使用代理IP并设置合适的网页访问间隔，以确保爬虫不被系统检测到。
四、网络爬虫需要设定爬虫规则
在编写网络爬虫时，我们需要明确的是爬虫规则。这包括爬虫的运行模式、爬虫的访问频率、爬虫的数据存储方式等。最好还应设定爬虫的异常处理机制，以便在出现错误时及时解决问题。
五、网络爬虫需要存储数据
对于获取的数据，我们需要将其存储到数据库或本地文件中。常见的数据存储方式包括MySQL、MongoDB、CSV、Excel等。选择合适的存储方式需要考虑数据量、数据格式、数据种类等因素。
例子代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
#定义访问网页函数
def get_page(url):
try:
r = requests.get(url)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return ""
#定义信息提取函数
def extract_info(html):
info_list = []
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
for tr in soup.find_all('tr')[1:]:
td = tr.find_all('td')
info = {
'rank': td[0].text.strip(),
'name': td[1].text.strip(),
'type': td[2].text.strip(),
'score': td[3].text.strip(),
'year': td[4].text.strip()
}
info_list.append(info)
return info_list
#定义数据存储函数
def save_data(info_list):
with open('movies.csv', 'a', encoding='utf-8', newline='') as csv_file:
writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=['rank', 'name', 'type', 'score', 'year'])
# 检测是否为新建文件，是的话写入表头
if csv_file.tell() == 0:
writer.writeheader()
for info in info_list:
writer.writerow(info)
#定义爬虫主程序
def main():
url = 'https://movie.douban.com/top250'
depth = 2
for i in range(depth):
#拼接URL
url_with_page = url + '?start=' + str(i * 25) + '&filter='
#访问网页
html = get_page(url_with_page)
#提取数据
info_list = extract_info(html)
#存储数据
save_data(info_list)
print('Done!')
if __name__ == '__main__':
main()
