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Python网络爬虫技术研究：深度解析与探讨

基于Python的网络爬虫技术研究

以下从多个方面为你介绍基于 Python 的网络爬虫技术：

概述

网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，在 Python 中可以借助诸多强大的库和工具实现。网络爬虫能应用于数据采集、搜索引擎、舆情监测等众多领域。

核心库

requests：用于发送 HTTP 请求，获取网页内容。它提供了简洁的 API，能轻松处理各种请求方式（如 GET、POST 等）和响应。

BeautifulSoup：用于解析 HTML 和 XML 文档。它可以将复杂的网页结构转化为易于操作的对象，方便提取所需的数据。

Scrapy：一个功能强大的 Python 爬虫框架，集成了请求发送、数据解析、存储等功能，支持分布式爬虫和异步请求，适合大规模数据采集。

基本流程

发送请求：使用requests库向目标网站发送 HTTP 请求，获取网页的 HTML 内容。
解析内容：使用BeautifulSoup或Scrapy的解析器对 HTML 内容进行解析，提取所需的数据。
数据处理：对提取的数据进行清洗、转换和存储，例如保存到文件或数据库中。
异常处理：在请求和解析过程中，可能会出现网络错误、页面解析错误等异常，需要进行相应的处理。

示例代码

以下是一个使用requests和BeautifulSoup的简单爬虫示例，用于爬取豆瓣电影 Top250 的电影名称和评分：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_movie_info(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        response.encoding = response.apparent_encoding
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        items = soup.find_all('div', class_='hd')
        ratings = soup.find_all('span', class_='rating_num')
        for i in range(len(items)):
            title = items[i].a.span.text.strip()
            rating = ratings[i].text
            print(f"电影名称: {title}, 评分: {rating}")
    except requests.RequestException as e:
        print(f"请求出错: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"发生错误: {e}")

if __name__ == "__main__":
    base_url = 'https://movie.douban.com/top250'
    for start in range(0, 250, 25):
        url = f"{base_url}?start={start}"
        get_movie_info(url)