如何使用python写爬虫

python

用python写爬虫的流程和思路如下，有需要的小伙伴可以借鉴..

1. 整体思路流程

通过URL获取说要爬取的页面的响应信息（Requests库的使用）

通过python中的解析库来对response进行结构化解析（BeautifulSoup库的使用）

通过对解析库的使用和对所需要的信息的定位从response中获取需要的数据（selecter和xpath的使用）

将数据组织成一定的格式进行保存（MongoDB的使用）

通过对数据库中的数据进行筛选和组织，进行数据可视化的初步展示（HighCharts库的使用）

2. 简单代码演示

准备工作

下载并安装所需要的python库，包括：

requests库：用于向指定url发起请求

BeautifulSoup库：用于解析返回的网页信息

lxml库：用于解析网页返回结果

pymongo库：用于实现python对MongoDB的操作

3. 对所需要的网页进行请求并解析返回的数据

对于想要做一个简单的爬虫而言，这一步其实很简单，主要是通过requests库来进行请求，然后对返回的数据进行一个解析，解析之后通过对于元素的定位和选择来获取所需要的数据元素，进而获取到数据的一个过程。（更多学习内容，请点击网。）

一个简单的网络爬虫示例

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

#58同城的二手市场主页面

start_url = 'http://bj.58.com/sale.shtml'

url_host = 'http://bj.58.com'

#定义一个爬虫函数来获取二手市场页面中的全部大类页面的连接

def get_channel_urls(url):

#使用Requests库来进行一次请求

web_data = requests.get(url)

#使用BeautifulSoup对获取到的页面进行解析

soup = BeautifulSoup(web_data.text, 'lxml')

#根据页面内的定位信息获取到全部大类所对应的连接

urls = soup.select('ul.ym-submnu > li > b > a')

#作这两行处理是因为有的标签有链接，但是却是空内容

for link in urls:

if link.text.isspace():

continue

else:

page_url = url_host + link.get('href')

print(page_url)

以上就是一个简单的网页爬虫的制作过程，我们可以通过定义不同的爬虫来实现爬取不同页面的信息，并通过程序的控制来实现一个自动化爬虫。