Python爬虫入门与实践：轻松实现数据采集与处理

运行效果：

Python爬虫多少行代码(2023年最新整理)

简介：很多朋友一直在问Python爬虫有多少行代码。
本文将提供详细的解答以及首席CTO的笔记，供您参考。
我们来看看吧！

XPath使用起来比正则表达式更方便，但它不是最方便的，只是更方便。
BeautifulSoup库可以让你更方便的爬取你想要的东西。

之前使用前的规则是先安装BeautifulSoup库。
以下是说明：

中文开发文档：

BeautifulSoupLibrary一个强大的Python语言XML和HTML解析库。
它提供了几个简单的函数来处理导航、搜索、解析树修改和其他功能。

BeautifulSoup库还可以自动将输入文档转换为Unicode编码，并将输出文档自动转换为UTF-8编码。

所以在使用BeautifulSoup库时，开发时不需要考虑编码问题，除非你正在解析的文档本身指定了一种编码方式，需要在开发时进行编码。

下面我详细介绍一下BeautifulSoup库的使用规则。

下面我就详细介绍一下BeautifulSoup库的核心知识。

首先，BeautifulSoup库中的一个重要概念是解释器选择。
默认依赖项是所有这些解释器，因此我们需要了解它们。
博主专门列出了表格：

上表中，我们爬虫通常使用lxmlHTML解析器，它不仅速度快，而且兼容性强。
我不能称其为缺点，我认为它应该称为问题。
）

要使用BeautifulSoup库，您需要像任何其他库一样导入它。
然而，即使我安装了beautifulsoup4，导入的名称不是beautifulsoup4而是bs4。
用法如下：

执行后输出文本如下：

基本用法很简单，这里就不详细解释了。
现在，我们就来详细了解一下BeautifulSoup库的所有重要知识点。
第一个是节点选择器。

所谓节点选择器，就是直接通过名称选择节点，然后使用其字符串属性获取节点中的文本。

例如，基本用法是使用h1直接获取h1节点，然后通过h1.string获取其文本。
然而，这种用法有明显的缺点。
这意味着它不适合复杂的关卡。

所以在使用节点选择器之前需要减小文档大小。
举个例子，如果我们有一个很大很大的文档，但是我们获取到的内容只存在于带有博客ID的p中，那么先获取这个p，然后在p内部使用节点选择器是非常合适的。

HTML示例代码：

下面的一些示例仍然使用此HTML代码来说明节点选择器。

这里我先教大家如何获取节点的name属性和内容。
一个例子是：

执行后效果是：

一般情况下，一个节点可以有多个子节点。
如果你用上面的方法得到了您只能获取第一个节点。
获取标签的所有子节点有两种方法：我们先看代码。

执行后效果如下：

在上面的代码中可以看到，获取所有子节点有两种方法。
一是通过。
一种是通过content属性，另一种是通过Children属性，两者的遍历结果是相同的。

既然可以获取直接子节点，当然也可以获取所有后代节点。
BeautifulSoup库提供了descendant属性来获取后代节点。

执行后的效果如下：

同样，在实际的爬虫程序中：，有时需要反向查找父节点或者查找兄弟节点。

BeautifulSoup库提供了parent属性来获取父节点，next_sibling属性来获取当前节点的下一个兄弟节点，以及Previous_sibling属性来获取上一个兄弟节点。

示例代码如下：

执行后效果为：

对于节点选择器，blogger完全比节点选择器产生更少的文本内容。
你可以使用它。
但现实中，国际爬虫爬取的所有URL都是大量数据，因此使用节点选择器是不合适的。
因此，您应该考虑使用方法选择器进行第一步处理。

find_all()方法主要用于根据节点的名称、属性、文本内容等选择所有符合要求的节点。
完整的定义是：

[实用]如果继续测试上面的HTML，您将得到name=a,attr={"class":"aaa"}并且文本将等于text=”。
Python部分“板的节点。

示例代码如下：

执行后效果为：

find()和find_all()只有一处不同。
但结果是：有两个区别：

1.find()只查找第一个满足条件的节点，而find_al()查找所有满足条件的节点。
2.find()方法返回bs4.element.Tag对象，find_all()返回bs4.element.ResultSet对象。

接下来，在上面的HTML中找到a标签并检查结果。
做。
结果有何差异？下面是一个例子：

执行后的效果是：

首先我们来了解一下CSS选择器的规则。

1..classname:style选择名称为classname的节点。
即类属性值为classn。
ame的节点2。
#idname：选择id属性为idname3的节点。
nodename：选择节点名为nodename的节点。

通常，BeautifulSoup库使用select()函数来处理CSS选择器。
一个例子是：

这里我们选择类为li1的节点。
执行后的效果是：

我需要实现嵌套CSS选择器的使用，上面的HTML不适合。
我们在这里只做了一些小的修改。

自动从万维网上提取网页以供搜索引擎使用的程序。

网络爬虫是一种从万维网上自动提取网页供搜索引擎使用的程序，是搜索引擎的重要组成部分。
现有的爬虫有一个或多个初始抓取网页时，从网页的URL开始，不断从当前页面中提取新的URL并将其放入队列，直到遇到特定的URL。
系统的停止条件已满足。

根据特定的搜索策略从队列中选择下一个要抓取的网页URL，重复上述过程，直到满足系统中的某些条件。
此外，爬虫抓取的所有网页都会存储在系统中，并进行一定的分析、过滤和索引，以供后续查询和搜索。

扩展信息：

网络爬虫特定要求：

1.Python标准库提供系统管理、网络通信、文本处理和数据库接口。
图形系统、XML处理和其他附加功能。

2.根据网页内容目录的深度来抓取页面。
首先抓取较浅目录级别的页面。
一旦同一级别的页面爬取完毕，爬虫就会前进到下一个级别并继续爬行。

3.文本处理，包括文本格式化、正则表达式匹配、计算和合并文本差异、Unicode支持、二进制数据处理和其他功能。

参考来源：百度百科-网络爬虫

Python的脚本能力使得配置很容易，而且它的字符处理也很灵活，非常灵活。
因此得名爬行动物。

Python是一种完全面向对象的语言。
函数、模块、数字和字符串都是对象。
并且它完全支持继承、重载、派生和多重继承，有助于提高源代码的可重用性。

Python支持重载运算符和动态类型。
与传统函数式编程语言Lisp相比，Python对函数式设计仅提供有限的支持。
Haskell和StandardML有两个标准库（functools和itertools），它们提供经过验证的函数式编程工具。

扩展信息

Python的设计目标之一是让代码易于阅读。
它的设计目的是充分利用其他语言中常用的英语单词和标点符号，使代码看起来干净、美观。
它不像C或Pascal等其他静态语言那样需要重复声明，也没有像语法这样的特殊情况或意外。

Python开发者有意阻止违反缩进规则的程序被编译，这迫使程序员养成良好的编程习惯。

Python语言使用缩进来指示语句块的开始和结束，而不是使用大括号或特定关键字（越位规则）。
增加缩进表示语句块的开始，减少缩进表示语句块的结束。
缩进成为语法的一部分。

例如，if语句是python3。

如果您必须在Java中输入100行代码，那么您通常需要在Python中输入多少行？

这要看你的具体代码情况，是否引用外部包，以及你个人的编程编写习惯。

具体来说，Python允许你在一行上编写任意长度的代码（事实上，Java似乎也能做到这一点）。

所以行数并不能告诉你任何信息。

平均而言，Java需要100行代码，Python大约需要50行代码。

对于某些问题，Python也比Java消耗更多的资源。
然而Python大量使用了多线程优化，因此在单机上的执行速度大致相同。
可以看到Java有一个明显的优势，就是在服务器上运行速度更快。

如何学习Python爬虫

爬虫是Python入门的最佳方式。
Python有很多应用方向，包括后端开发、Web开发、科学计算等，但爬虫更适合初学者。
原理很简单，只需几行代码就可以实现一个基本的爬虫。
并且你可以体验到更大的成就感。

一旦你掌握了基本的爬虫，你就会更轻松地学习Python数据分析、Web开发，甚至机器学习。
因为在本课程中你将非常熟悉Python的基本语法、如何使用库以及如何查找文档。

对于初学者来说，爬虫可能是非常复杂的事情，技术限制也很高。
例如，有些人开始HTMLLCS是因为他们认为自己需要先掌握网页方面的知识，但最终却陷入了前端的坑，累了……

但是一旦掌握了它，如果你使用正确的方法，你可以很快得到你的酒爬。
获取网站数据实际上很容易，但从一开始就有特定的目标是个好主意。

根据你的目标学习会让你更加准确和高效。
您认为需要的任何先决知识都可以在实现目标的过程中学习。
这是一个无缝的、零基础的学习路径，可帮助您快速入门。

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学习Python包，实现基本的爬虫流程

大多数爬虫都遵循“发送请求——获取页面——解析页面——提取并存储内容”的流程。
这实际上模拟了使用浏览器获取网页信息的过程。

Python有很多爬虫相关的包如urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等。
从请求开始是个好主意。
请求连接到网站并返回。
网页。
XPath用于解析网页以方便数据提取。

如果你曾经使用过BeautifulSoup，你就会知道使用Xpath可以节省很多精力，并且无需逐层检查元素代码。
这样基本的套路就差不多了。
一个典型的静态网站完全没有问题。
默认可以启动豆瓣、尴尬百科、腾讯新闻等。

学习各种技巧应对特殊网站的反​​爬虫措施

当然，你可能会感到无望，比如在爬取过程中被某个网站屏蔽，你可能会遇到各种奇怪的问题，比如验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
当然，处理这些反爬虫手段需要一些高级技术，比如访问频率控制、代理IP池的使用、抓包、验证码OCR等。
处理等。

网站常常在高效开发和反爬虫技术之间挣扎。
这些反爬虫技术对于大多数网站来说并不难掌握，因为它们往往对爬虫有利，也为爬虫提供了空间。

学习Scrapy并构建工程化爬虫

熟悉以前的技术以及大致的数据和代码水平基本上不是问题，但是当面对非常复杂的情况时，你仍然需要如果你不能做你想做的事，强大的scrapy

框架非常有用。

Scrapy是一个非常强大的工具，爬虫框架不仅可以让您轻松编写请求，而且还具有强大的选择器可以轻松解析响应。
但最令人惊讶的是可以与爬虫投影结合的超高性能。
和模块化。

学习Scrappy将使你能够构建自己的爬虫框架，并从本质上让你具备爬虫工程师的思维方式。

学习数据库基础知识，应对大量数据的存储

当爬取的数据量较小时，可以以文档形式保存。
数据太多了，它不再起作用了。
因此，掌握某种数据库是很有必要的。
学一下MongoDB就可以了，现在比较主流了。

MongoDB可以方便地存储一些非结构化数据，比如各种评论文本、照片链接等。
PyMongo还可以让你在Python中更方便地操作MongoDB。

这里用到的数据库知识其实很简单，所以主要只需要学习如何在需要的时候从数据库中存储和提取数据即可。

分布式爬虫实现大规模并发采集

爬取原始数据不再是问题，瓶颈集中在爬取大量数据的效率上。
说到这里，相信你自然会遇到一个非常厉害的名字：分布式爬虫。

部署听起来很吓人，但它实际上利用了多线程原理，让多个爬虫同时工作。
你需要掌握三个工具：Scrapy+MongoDB+Redis。

前面提到，Scrapy用于基本的页面爬取，MongoDB用于存储爬取的数据，Redis用于存储待爬取的网页队列，即作业。

问。

所以，有些东西看起来很可怕，但当你把它们分解开来时，其实也不过如此。
如果你能编写分布式爬虫，就可以搭建一个基本的爬虫架构，实现更加自动化的数据采集。

如果你遵循这个学习路径，你将已经成为一名经验丰富的驾驶员，而且会非常顺利。
所以，与其一开始就系统地啃一些东西，不如找一个实用的项目（可以从豆瓣或者小猪之类的简单的东西开始）并立即开始。

结论：以上全部来自顶级CTO关于Python爬虫代码行数的笔记。
感谢您花时间阅读本网站的内容。
了解有关Python爬虫的更多信息。
不要忘记搜索有关代码行数的相关内容。