【网络爬虫入门01】应用Requests和BeautifulSoup联手打造的第一条网络爬虫

2023-08-15 20:10:40

【网络爬虫入门01】应用Requests和BeautifulSoup联手打造的第一条网络爬虫

广东职业技术学院欧浩源 2017-10-14

1、引言

在数据量爆发式增长的大数据时代，网络与用户的沟通本质上就是数据的交换。网络爬虫可以完成传统搜索引擎不能做的事情，利用爬虫程序在网络上爬取数据，经过数据清洗和分析，使非结构化的数据转换成结构化的数据，其结果可以存储到数据库，也可以进行数据的可视化，还能根据分析数据的基础获得想要的结果。
网络爬虫的入门并没有想象中那么困难，困难的是你有没有勇气踏出第一步。本文将以一个具体例子，详细介绍利用Requests和BeautifulSoup技术实现网络爬虫的技术要点和实现步骤。

2、网络爬虫的基本实现流程

网络爬虫，就是抓取网页数据的程序。
网络爬虫的实现流程包括三个部分：获取网页、解析网页、存储数据。
首先确定需要爬取的网页URL地址，通过程序向该地址发送请求，该网址响应之后则会返回整个网页的数据。得到该数据之后，通过专门的解析器和数据分析算法从中提取感兴趣的数据。如果这些数据是你需要的，就可以把它们存储到文档或数据库中，如果获得的是另外一个URL地址，那么就可以继续进行网页爬取和数据分析，只到得到满意的结果为止。

3、第一个网络爬虫的任务

爬虫任务：将"豆瓣电影TOP250"的网页数据爬取下来，把其他的电影名称、豆瓣评分和对应链接抽取出来，形成一个可视化列表，再将其保存到一个文本文件中。

实现思路：通过Requests库向指定的URL地址发送HTTP请求，从而把整个网页的数据爬取下来，接着通过BeautifulSoup模块对页面数据进行解析从而将需要的信息抽取出来，最后通过文件操作将数据存储到指定的文本文件中。

4、网页内容的抓取

要获取网页的内容，首先要确定该页面的URL地址。这个可以通过浏览“豆瓣电影TOP250”的页面获得。通过引入Requests库可以很容易的想服务器发出请求。在进行后续工作之前，必须先测试一下，能否顺利从服务器获取到页面的数据。关于Requests库的详细用法可见【网络爬虫入门02】。

上述的代码已经可以让我们顺利的把“豆瓣电影TOP250”的页面数据爬取下来了。虽然只有区区几行，实际上，已经实现一个网络爬虫了。现在很多网站对于非正常请求是拒绝访问的。所以，必须给爬虫穿上一个合法的外衣。最理想的做法是，将爬虫的访问模拟成浏览器的请求。在requests发送请求的时候，把一个合法的请求头发送过去，就可以将爬虫的访问伪装成一个浏览器的合法访问了。

现在只是实现了单一页面的爬取。如果要让爬虫能后自动的将所有的页面数据都爬取下来，我们就要分析每个页面的ULR地址的关联度并发现其中的规律。我们将前面4页的URL取下来，然后分析研究。

通过观察每页URL地址的信息，可以发现其中大部分的内容都是一样的，只有其中的一个数字发生变化。实际上，每页的URL地址可以简化一下的：

从上面的内容可以看出，每一页的URL地址中只有最后一个数据变化，而且每页之间的数值大小都是25。因此，可以通过一个循环，实现全部页面的连续爬取。

5、网页内容的解析

我们需要的是页面中感兴趣的数据，而不是整个页面的全部信息。所以，要通过对页面内容的解析和分析，把目标数据抽取出来。实现这个过程有多种方法，在这里我们选用BeautifulSoup模块作为解析器，其详细的描述请见【网络爬虫入门03】。
对页面内容进行分析的第一步不是编写代码，而是分析爬取下来的页面代码，找到目标数据所在的位置，并对其进行定位，然后才能对其准确的抽取。

通过分析发现：
1. 每部电影的信息都包含在‘div’标签，而且class的值为‘info’里面。
2. 在这个tag中，第一个‘a’标签中的第一个‘span’标签的字符串信息为电影名称。
3.在这个tag中，第一个‘a’标签中的‘href’属性值就是电影的相关链接。
4. 在这个tag中，class属性值为‘star’的‘div’标签中，class属性值为‘rating_num’的标签的字符串信息为豆瓣评分。
我们找到了目标数据的定位信息后，在上面爬取的单一页面的基础上，进行编码验证是否能准确获得目标信息。

6、网页数据的存储

通过爬虫获取的数据，经过解析后形成有价值的信息。我们需求把这些数据存储起来，可以存储在文件中也可以存储在数据库中。对于入门初学这来说，先学会把爬取的数据存储在指定的文本文件中。
在我们这个爬虫中，把数据存储到本地E盘的“movie_top250.txt”文件中。具体由Python的文件操作语句来实现，相当的简单，只有两句话：
with open('e:\\movie_top_250.txt','a+') as f:
f.write(content)

7、爬虫的完整实现代码

打开保存信息的文件，你可以看到：

8、小结

没错，用Python实现网络爬虫就是那么简单！网络爬虫可以帮你收集和处理大量数据，让你可以一次查看几千甚至几万个网页，并通过数据分析获得目标结果。Python语言拥有强大的第三方库，从Requests和BeautifulSoup入手学习网络爬虫是一个非常不错的选择。

9、附件：源码。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

user_agent = "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;)"

headers = {"User-Agent":user_agent}

url = "https://movie.douban.com/top250?start="

for i in range(0,10):

    fullurl = url + str(i * 25)

    res = requests.get(fullurl, headers = headers)

    soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")

    mlist = soup.find_all('div', {'class':'info'})
　　j = 0

    for m in mlist:
　　　　 j += 1

        title = m.find('a').find('span').text

        score = m.find('div',class_='star').find('span',class_='rating_num').text + '分'

        link = m.find('a')['href']

        content = str((i*25) + j) + '-' + title + '\n' + score + '\n' + link + '\n'

        with open('e:\\movie_top_250.txt','a+') as f:

            f.write(content)

    print("============第%d页数据存储完毕============"%(i+1))

print("======豆瓣电影TOP250数据爬取分析保存完毕======")

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