爬虫大全：从零开始学习爬虫的基础知识，小白也能学

爬虫是一种自动获取网站信息的技术，它可以帮助我们快速地抓取海量网站数据，进行统计分析、挖掘和展示。本文旨在为初学者详细介绍爬虫的基础知识，包括：爬虫原理、爬虫分类、网页结构分析、爬虫工具和技能、爬虫实践示范，以及如何绕过反爬虫机制等内容，让你轻松入门、快速提升。

一、爬虫原理

爬虫的实现原理其实很简单，就是模拟浏览器发送请求、获取响应、解析HTML代码、保存数据的过程。具体来说，可以分为以下几个步骤：

1.发送请求

我们在浏览器里输入网址访问网页时，其实就是在向服务器发送一条请求。在爬虫中，我们也需要发送类似的请求，只不过不是手动输入网址，而是通过编写代码实现。请求可以包含各种参数，比如GET请求和POST请求的区别就在于参数的传递方式不同。

import requests response = requests.get('http://www.example.com') print(response.status_code) # 打印响应状态码 

2.获取响应

发送完请求之后，服务器会返回一个HTML文档，里面包含了很多数据。在爬虫中，我们需要获取这个响应，并对其进行解析。

import requests response = requests.get('http://www.example.com')

html = response.text # 获取响应内容 print(html) 

3.解析HTML

HTML文档中包含了很多标签和属性，我们需要用代码把它们提取出来，才能得到我们需要的数据。常用的HTML解析库有BeautifulSoup、lxml等。

from bs4 import BeautifulSoup

html = ''' Hello ''' soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') print(soup.h1.string) # 获取h1标签中的文本 

4.保存数据

解析好HTML之后，我们就可以提取出所需要的数据了。一般情况下，可以把数据保存到文件或数据库中，以备后续使用。

import csv data = [['name', 'age'], ['Tom', '18'], ['Jerry', '19']] with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.writer(f) for row in data: writer.writerow(row) 

以上就是一个最基本的爬虫流程，当然还有很多细节需要注意，下面我们会详细讨论。

二、爬虫分类

按照数据获取的目的，爬虫可以分为三种类型：通用型爬虫、聚焦型爬虫和增量型爬虫。

1.通用型爬虫

通用型爬虫是一种无差别抓取所有信息的爬虫，它可以从互联网上抓取尽可能多的信息，并将其存储到互联网的大型数据库中，以供其他人使用。例如，百度、Google等搜索引擎就是使用通用型爬虫实现的。

2.聚焦型爬虫

聚焦型爬虫是一种针对某个特定主题的爬虫，它只抓取与该主题相关的信息，并进行整理和归类。例如，时事新闻类网站就是使用聚焦型爬虫实现的。

3.增量型爬虫

增量型爬虫是一种具有记忆能力的爬虫，它可以对已经抓取过的网页进行更新检查，只抓取新的或更新的信息，减少重复抓取和数据处理的时间和资源消耗。例如，新闻类网站中的“今日头条”栏目就是使用增量型爬虫实现的。

除此之外，爬虫还可以按照结构、数据源、爬取频率等进行分类。例如，结构上可以分为静态爬虫和动态爬虫，数据源上可以分为单站点爬虫和分布式爬虫，爬取频率上可以分为一次性爬虫和定期更新爬虫等。

三、网页结构分析

在进行爬虫前，我们需要对要爬取的网页进行结构分析，以确定数据的位置和提取方法。一般来说，网页结构可以通过浏览器的开发者工具进行查看。

1.网页基础结构

一个网页的基础结构由HTML、CSS和JavaScript三部分组成，其中HTML负责网页内容的架构，CSS负责网页样式的设计，JavaScript则可以用来实现网页上的动态交互和事件响应。

2.网页元素定位

在爬虫中，我们需要对网页上的某个元素进行定位，以抽取其中的内容。常用的网页元素包括标签、属性、class、id等，可以通过浏览器的开发者工具进行查看和定位。

XPath和CSS Selector

XPath和CSS Selector是两种常用的网页元素查找语言，它们可以指定网页元素的路径或规则，以便进行定位和抽取。例如，XPath可以通过“//标签名[@属性名=’属性值’]”的方式来定位元素，CSS Selector则可以通过“标签名.类名#id名”等方式来定位元素。

JavaScript渲染问题

有些网站使用JavaScript进行局部刷新和动态渲染，此时需要注意爬虫要能够执行JavaScript才能抓取到完整的页面内容。可以使用Selenium等工具来模拟浏览器行为，或者对网页进行网络捕捉和分析以获取完整的响应数据。

四、爬虫工具和技能

在开发爬虫时，我们需要掌握一些常用的工具和技能来提高效率和质量。

1.Python编程语言

Python是爬虫开发中常用的编程语言之一，它具有简洁易读、高效快速、丰富的第三方库等优点，非常适合进行数据处理和科学计算。

2.Beautiful Soup库

Beautiful Soup是Python中的一个HTML解析库，它可以方便地处理HTML标签和属性，支持XPath和CSS Selector等常用的查找方式，提供了灵活易用的API。

3.Scrapy框架

Scrapy是Python中的一个爬虫框架，它提供了完整的爬虫流程和分布式架构，并支持编写爬虫中间件和管道，方便数据的处理和保存。

4.防火墙代理

有些网站可能会对爬虫进行限制或封禁，此时可以使用防火墙代理来隐藏真实IP地址，以免被封禁。

5.数据库操作

爬虫获取到的数据可以保存到各种关系型或非关系型数据库中，常用的有MySQL、MongoDB等，需要掌握相应的数据库操作技能。

6.Requests库

Requests是Python中的一个HTTP库，它非常方便地实现HTTP请求和响应的处理，可以进行GET、POST、Cookie、Session等操作。

五、爬虫实践示范

下面是一个简单的爬虫示例，用于抓取中国地震台网上的近期地震信息，并存储到CSV文件中。

import requests import csv from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.ceic.ac.cn/ajax/search?page=1' data = { 
    'start': '2018-01-01 00:00:00', 'end': '2021-1 1-01 23:59:59', 'location': '', 'minmag': '', 'maxmag': '', 'mindepth': '', 'maxdepth': '', 'eventType': '地震', 'searchType': 'advanced', 'pageSize': '10000', } response = requests.post(url, data=data)

html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') table = soup.find('table', class_='newlist') rows = table.find_all('tr') data = [['time', 'latitude', 'longitude', 'depth', 'magnitude', 'location']] for row in rows[1:]: cols = row.find_all('td') time = cols[1].text latitude = cols[4].text longitude = cols[5].text depth = cols[6].text magnitude = cols[7].text location = cols[10].text data.append([time, latitude, longitude, depth, magnitude, location]) with open('earthquakes.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.writer(f) for row in data: writer.writerow(row) 

运行这段代码后，即可得到一个earthquakes.csv文件，里面包含了中国地震台网上从2018年到2021年11月的所有地震信息。

六、绕过反爬虫机制

有些网站为了防止爬虫的访问，可能会设置反爬虫机制，例如限制访问频率、验证码认证、Cookie认证等。在爬虫开发中，我们需要采取一些措施来绕过这些限制。

1. 伪装请求头

有些网站会根据请求头中的参数来判断访问者是否为爬虫，此时我们可以通过设置伪装请求头来隐藏自己的身份。例如，可以修改User-Agent参数、Referer参数、Cookie参数等。

import requests headers = { 
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3', } response = requests.get('http://www.example.com', headers=headers) print(response.text) 

2. 使用代理IP

有些网站会根据IP地址来判断访问者是否为爬虫，此时我们可以使用代理IP来隐藏真实IP地址。例如，可以使用网上购买的代理IP、TOR网络、Shadowsocks等。

import requests proxies = { 
    'http': 'http://username:password@ip:port', 'https': 'https://username:password@ip:port', } response = requests.get('http://www.example.com', proxies=proxies) print(response.text) 

3. 解析验证码

有些网站会设置验证码来防止爬虫的访问，此时我们可以编写脚本来解析验证码，并进行自动化识别和提交。

4. 分布式爬虫

在一些大的爬虫任务中，单机爬虫往往会面临访问频率限制和性能瓶颈等问题。此时，可以考虑使用分布式爬虫来解决这些问题。

分布式爬虫是一种将爬虫任务分配给多个节点（通常是多台机器）进行并行处理的方式。不同节点之间可以通过网络连接进行通信和数据传输，从而实现爬虫任务的加速和效率提升。

常用的分布式爬虫框架包括Scrapy-Redis、Distributed Spider等，可以配置多个爬虫节点、任务调度器、队列管理器等组件，实现高效的爬虫任务处理。此外，还需要注意分布式环境下的数据一致性、节点故障处理等问题。

七、爬虫伦理问题

在进行爬虫开发时，需要考虑一些伦理和法律问题。爬虫的滥用可能会对网站造成损害，甚至可能触犯法律。以下是一些爬虫应遵守的基本规范。

1. 遵守网站协议和规定

在爬取一个网站时，爬虫应遵守该网站的协议和规定，如不得以过度频繁的方式访问网站，不得大量下载网站内容等。

2. 尊重个人隐私和版权

爬虫应尊重个人隐私和版权，如不得爬取含有个人隐私信息的网页和非公开的版权内容。

3. 维护数据准确性和安全性

爬虫应维护数据的准确性和安全性，如不得篡改网页内容、盗取用户数据等。

4. 不损害网站正常运行

爬虫应不损害网站的正常运行，如不得进行DDOS攻击、爬取网站资源过多等。

总之，爬虫开发需要遵守伦理规范和法律法规，尊重网站的权利和用户的隐私，以合法、合理、负责的方式进行数据抓取和处理。

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