Python爬虫入门案例详细教程

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Python爬虫入门案例详细教程

刚入门的新手想要一个快速上手的爬虫案例。案例要简单易懂，步骤清晰，不需要复杂的设置。然后，考虑使用哪个库。Requests和BeautifulSoup是比较常见且容易上手的组合，适合静态页面。如果用户以后需要处理动态内容，可能需要提到Selenium或Scrapy，但作为入门案例，先保持简单。

接下来，找一个合适的网站作为例子。某网站电影Top250比较稳定，结构简单，适合练习。不过要提醒遵守robots.txt和版权问题，避免法律风险。

以下是一个适合快速上手的 Python 爬虫案例，使用 requests 和 BeautifulSoup 抓取豆瓣电影 Top250 的基本信息。代码简单易懂，适合新手快速理解爬虫流程。

---

环境准备

1. 安装必要库： pip install requests beautifulsoup4

---

完整代码

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
​
# 1. 定义目标URL和请求头（模拟浏览器访问）
url = ";
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}
​
# 2. 发送HTTP请求
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = "utf-8"  # 设置编码
​
# 3. 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
​
# 4. 提取数据
movies = []
for item in soup.find_all("div", class_="item"):
    title = item.find("span", class_="title").text  # 电影标题
    rating = item.find("span", class_="rating_num").text  # 评分
    link = item.find("a")["href"]  # 详情页链接
    movies.append([title, rating, link])
​
# 5. 保存为CSV文件
with open("douban_top250.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["Title", "Rating", "Link"])  # 表头
    writer.writerows(movies)
​
print("数据已保存到 douban_top250.csv！")

---

代码解析

1. 请求头（Headers） 使用 User-Agent 模拟浏览器访问，避免被网站反爬虫拦截。
2. 发送请求 requests.get() 发送 GET 请求，获取网页内容。
3. 解析数据
   • BeautifulSoup 解析 HTML 结构。
   • find_all("div", class_="item") 定位电影条目。
   • 通过 find() 方法提取标题、评分和链接。
4. 保存数据 将数据写入 CSV 文件，方便后续分析。

---

运行结果

生成的 douban_top250.csv 文件内容示例：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

Title,Rating,Link
肖申克的救赎,9.7,/
霸王别姬,9.6,/
阿甘正传,9.5,/
...

---

扩展学习

1. 分页爬取 修改 URL 为 ={0-225}，循环抓取全部25页数据。
2. 处理动态内容 如果遇到动态加载的网站（如 JavaScript 渲染），可使用 Selenium 或 Scrapy-Splash。
3. 反爬虫策略
   • 添加随机延迟（如 time.sleep(1)）。
   • 使用代理 IP（如 requests.get(proxies=proxy)）。
4. 遵守规则
   • 检查目标网站的 robots.txt（如 .txt）。
   • 控制请求频率，避免对服务器造成压力。

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通过这个案例，我们可以快速掌握爬虫的基本流程：发送请求 → 解析内容 → 提取数据 → 持久化存储。

Python爬虫入门案例详细教程

刚入门的新手想要一个快速上手的爬虫案例。案例要简单易懂，步骤清晰，不需要复杂的设置。然后，考虑使用哪个库。Requests和BeautifulSoup是比较常见且容易上手的组合，适合静态页面。如果用户以后需要处理动态内容，可能需要提到Selenium或Scrapy，但作为入门案例，先保持简单。

接下来，找一个合适的网站作为例子。某网站电影Top250比较稳定，结构简单，适合练习。不过要提醒遵守robots.txt和版权问题，避免法律风险。

以下是一个适合快速上手的 Python 爬虫案例，使用 requests 和 BeautifulSoup 抓取豆瓣电影 Top250 的基本信息。代码简单易懂，适合新手快速理解爬虫流程。

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环境准备

1. 安装必要库： pip install requests beautifulsoup4

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完整代码

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
​
# 1. 定义目标URL和请求头（模拟浏览器访问）
url = ";
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}
​
# 2. 发送HTTP请求
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = "utf-8"  # 设置编码
​
# 3. 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
​
# 4. 提取数据
movies = []
for item in soup.find_all("div", class_="item"):
    title = item.find("span", class_="title").text  # 电影标题
    rating = item.find("span", class_="rating_num").text  # 评分
    link = item.find("a")["href"]  # 详情页链接
    movies.append([title, rating, link])
​
# 5. 保存为CSV文件
with open("douban_top250.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["Title", "Rating", "Link"])  # 表头
    writer.writerows(movies)
​
print("数据已保存到 douban_top250.csv！")

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代码解析

1. 请求头（Headers） 使用 User-Agent 模拟浏览器访问，避免被网站反爬虫拦截。
2. 发送请求 requests.get() 发送 GET 请求，获取网页内容。
3. 解析数据
   • BeautifulSoup 解析 HTML 结构。
   • find_all("div", class_="item") 定位电影条目。
   • 通过 find() 方法提取标题、评分和链接。
4. 保存数据 将数据写入 CSV 文件，方便后续分析。

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运行结果

生成的 douban_top250.csv 文件内容示例：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

Title,Rating,Link
肖申克的救赎,9.7,/
霸王别姬,9.6,/
阿甘正传,9.5,/
...

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扩展学习

1. 分页爬取 修改 URL 为 ={0-225}，循环抓取全部25页数据。
2. 处理动态内容 如果遇到动态加载的网站（如 JavaScript 渲染），可使用 Selenium 或 Scrapy-Splash。
3. 反爬虫策略
   • 添加随机延迟（如 time.sleep(1)）。
   • 使用代理 IP（如 requests.get(proxies=proxy)）。
4. 遵守规则
   • 检查目标网站的 robots.txt（如 .txt）。
   • 控制请求频率，避免对服务器造成压力。

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通过这个案例，我们可以快速掌握爬虫的基本流程：发送请求 → 解析内容 → 提取数据 → 持久化存储。

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