python爬虫（python爬虫爬取网页数据）

Python爬虫：解析网页内容的利器

Python爬虫是一种能够将互联网上的信息自动抓取下来的技术。它利用Python编程语言和相关工具来辅助开发者提取网站上的数据，并将其转化成计算机程序可读取的结构化数据。本文将介绍Python爬虫的基本概念和操作流程，以及如何利用Python爬虫抓取网页数据。

Python爬虫的原理和使用

Python爬虫的原理是利用Python编程语言所提供的HTTP请求库发送HTTP请求，下载网页的HTML源代码。然后，使用Python的解析库或者正则表达式提取出需要的数据，再将其转化成程序可读取的格式。

Python爬虫的使用可以分为以下几个主要步骤：

1. 确定目标网站：

在使用Python爬虫之前，首先需要确定自己想要抓取的网站和数据内容。很多网站会限制爬虫访问，因此在进行爬取之前，需要了解网站的robots协议和使用条款。

2. 发送HTTP请求：

在Python中，可以使用3个主要的HTTP请求库：urllib、requests、httplib2。使用这些库可以向目标网站发送HTTP请求，并获取HTML源代码。

3. 解析HTML：

解析HTML可以使用Python的解析库，如BeautifulSoup、PyQuery、lxml。这些库可以将HTML源代码解析成树状结构，并允许使用类似于CSS选择器的语法来查找特定的HTML元素。

4. 数据提取：

在得到HTML文档的结构化树状表达后，可以通过以上提到的库来查找和提取目标数据。通常，Python的正则表达式库也可以用于数据提取。

5. 存储数据：

Python提供了多种方式来存储从目标网站爬取下来的数据，如将数据存储到关系型数据库（如MySQL）、非关系型数据库（如MongoDB）或者CSV文件中。

Python爬虫实战：爬取天气数据

本节将以爬取天气数据为例，介绍Python爬虫的实际应用。

1. 准备工作：

首先，需要找到一个气象数据源。在本例中，我们将使用中国气象局的历史天气数据，数据源地址为：http://www.tianqihoubao.com/lishi/。需要注意的是，在进行爬取之前，需要了解网站的robots协议和使用条款，以避免不必要的法律风险。

2. 发送HTTP请求：

我们可以使用Python标准库中的urllib模块来发送HTTP请求。首先，需要使用request对象发送GET请求，并获取服务器返回的HTML源代码。

``` import urllib.request url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/beijing/month/201901.html' req = urllib.request.Request(url) try: response = urllib.request.urlopen(req) html = response.read().decode('utf-8') except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, \"code\"): print(e.code) if hasattr(e, \"reason\"): print(e.reason) ```

3. 解析HTML：

Python中有多种解析HTML的库，这里我们使用BeautifulSoup库。在这个例子里，我们使用BeautifulSoup将HTML文本解析成树形结构，并查找包含历史天气数据的table元素。

``` from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') table = soup.find_all('table', class_='lishitable')[0] ```

4. 数据提取：

表格中的每一行都包含一天的天气数据。我们需要查找每一行，并从中提取出日期、天气、温度等数据。下面的代码展示了如何从每一行中提取出输入数据。

``` rows = table.find_all('tr') for row in rows[1:]: cols = [col.text.strip() for col in row.find_all('td')] print(cols) ```

5. 存储数据：

最后一步是将提取到的数据存储到本地文件中。在本例中，我们将使用Python中内置的csv模块将数据保存为CSV文件。

``` import csv with open('beijing_weather_201901.csv', 'w') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['日期', '天气', '最高温度', '最低温度']) for row in rows[1:]: cols = [col.text.strip() for col in row.find_all('td')] writer.writerow(cols) ```

结论

Python爬虫是一种自动化获取互联网信息的重要技术。通过Python爬虫，我们可以轻松地获取大量有用的信息，并将其存储在本地数据库或文件中。Python爬虫也有很多应用，比如自动化测试、数据处理和机器学习等。