117笔记问答编写Python爬虫的过程可以分为以下几个步骤：
- 安装依赖库：在开始编写爬虫之前，需要安装一些第三方库来辅助爬虫的编写。常用的库有：requests（用于发送HTTP请求）、BeautifulSoup（用于解析HTML文档）和lxml（用于解析XML文档）。可以使用以下命令安装这些库：
pip install requests pip install beautifulsoup4 pip install lxml
- 导入库：在Python脚本中，需要导入上述安装的库以及其他的辅助库，如re（正则表达式库）等。
import requests from bs4 import BeautifulSoup import re
- 发送HTTP请求：使用requests库发送HTTP请求，获取目标网站的HTML内容。
url = 'https://example.com' response = requests.get(url) html_content = response.text
- 解析HTML内容：使用BeautifulSoup库解析HTML内容，提取所需的信息。
soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')
- 提取信息：根据需求，使用正则表达式、XPath或CSS选择器等方法从解析后的HTML内容中提取所需的信息。
# 使用正则表达式提取信息 title = re.search(r'(.*?) ', html_content).group(1) # 使用XPath提取信息 links = soup.xpath('//a/@href') # 使用CSS选择器提取信息 paragraphs = soup.cssselect('p')
- 存储信息：将提取到的信息存储到文件（如CSV、JSON等）或数据库中。
# 将信息存储到CSV文件中
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['Title', 'Links'])
for link in links:
writer.writerow([title, link])
- 循环爬取：如果需要爬取多个页面，可以将上述过程封装成一个函数，并使用循环结构进行调用。
def crawl(url):
# 发送HTTP请求、解析HTML内容、提取信息的代码
pass
urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2']
for url in urls:
crawl(url)
- 设置爬虫速度和时间间隔：为了避免被目标网站封禁IP，可以在发送HTTP请求时设置速度和时间间隔。
import time
for url in urls:
crawl(url)
time.sleep(5) # 暂停5秒
- 异常处理：在编写爬虫时，需要考虑到可能出现的异常情况，如网络错误、解析错误等，并进行相应的异常处理。
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Error: {e}")
以上就是编写Python爬虫的基本过程。需要注意的是，在编写爬虫时，要遵守目标网站的robots.txt协议，尊重网站的版权和隐私政策，不要进行过于频繁的请求，以免给目标网站带来负担。