Python爬虫入门：14行代码轻松上手与技巧解析

Python爬虫多少行代码(2023年最新整理)

简介：很多朋友都问过Python爬虫有多少行代码的问题。
本文将在首席CTO笔记中给您详细解答，供您参考。
希望对您有所帮助！我们来看看吧！

虽然XPath使用起来比正则表达式更方便，但它不是最方便，只有更方便。
我们的BeautifulSoup库可以让你更方便的抓取你想要的东西。

在使用它之前，老规则是先安装BeautifulSoup库。
说明如下：

中文开发文档：

BeautifulSoup库是一个强大的Python语言XML和HTML解析库。
它提供了一些简单的功能来处理导航、搜索、修改解析树和其他功能。

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库的过程中，开发时不需要考虑编码问题，除非你解析的文档本身没有指定编码方式，需要在开发时进行编码。

现在我们详细介绍一下BeautifulSoup库的使用规则。

现在，我们来详细介绍一下BeautifulSoup库的关键知识。

首先，BeautifulSoup库中的一个重要概念是解释器的选择。
因为它的底层依赖项都是这些解释器，所以我们需要了解它们。
博主专门列出了一个表格：

从上表来看，我们爬虫一般使用lxmlHTML解析器，不仅速度快而且兼容性强。
只需要安装C语言库即可。
（不能叫缺点，应该叫麻烦）。

要使用BeautifulSoup库，您需要像其他库一样导入它。
然而，虽然你安装了beautifulsoup4，但导入的名称不是beautifulsoup4，而是bs4。
用法如下：

运行后输出文本如下：

基本用法很简单，这里不再赘述。
从现在开始，让我们详细学习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节点名称选择一个节点，然后利用string属性获取该节点中的文本。
这种方法是最快的。

例如，在基本用法中，我们使用h1直接获取h1节点，然后通过h1.string获取其文本。
不过这种用法有一个明显的缺点，那就是不适合复杂的关卡。

所以，在使用节点选择器之前，我们需要减小文档大小。
例如，如果文档很多而且很大，但是我们获取到的内容只有在p中，并且id为blog，那么我们先获取这个p，然后使用p内部的节点选择器是非常合适的。

HTML示例代码：

在下面的一些示例中，我们仍然使用这段HTML代码来解释节点选择器。

这里我们先教大家如何获取节点的name属性和内容。
示例如下：

运行后效果如下：

一般来说，一个节点可能有多个子节点。
如果通过上面的方法获取的话，只能获取到第一个。
如果想要获取某个标签的所有子节点，有两种方法。
我们先看代码：

运行后效果如下：

如上面的代码所示，我们有两种方式获取所有子节点，一种是通过一个是通过children属性，另一个是通过children属性，两者遍历的结果是一样的。

既然可以获取直接子节点，那肯定是可以获取所有后代节点。
BeautifulSoup库为我们提供了descendants属性来获取后代节点。
示例如下：

运行后效果如下：

同样，在实际的爬虫程序中，我们有时需要反向查找父节点，或者查找兄弟节点。

BeautifulSoup库为我们提供了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：

运行后效果如下：

对于节点选择器，博主已经介绍过，完全可以可以使用比节点选择器更少的文本内容。
这样做。
但现实中国际爬虫爬取的URL都是大数据量的，所以开始使用节点选择器是不合适的。
因此，我们必须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。
其完整定义如下：

【实用】仍然测试上面的HTML，我们得到name=a,attr={"class":"aaa"}，文本等于text="Python部分“板的节点。

示例代码如下：

运行后效果如下：

find()和find_all()的区别只有一个all，但结果有2处不同：

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

接下来我们在上面的HTML中查找a标签，看看返回结果有什么不同？示例如下：

运行后效果如下：

首先我们来了解一下CSS选择器的规则：

1..classname：选择样式名称为classname的节点，即class属性值为classn的节点2.#idname：选择id属性为idname的节点3.nodename：选择节点名称为nodename的节点

一般来说，在BeautifulSoup库中，我们使用函数select()来进行CSSSelector操作。
示例如下：

这里，我们选择类等于li1的节点。
运行后效果如下：

因为我们需要实现嵌套CSS选择器的使用，但是上面的HTML不适合。
这里，我们稍微修改一下，只是改变

自动从万维网上提取网页以供搜索引擎使用的程序。

网络爬虫是一种自动提取网页的程序。
它从万维网上下载网页供搜索引擎使用，是搜索引擎的重要组成部分。
传统的爬虫从一个或多个初始网页的URL出发，获取初始网页上的URL。
在抓取网页的过程中，它不断地从当前页面中提取新的URL并将其放入队列中，直到满足系统的某些停止条件。

系统会按照一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件。
另外，所有被爬虫抓取到的网页都会被系统存储起来，进行一定的分析、过滤和索引，以供后续的查询和检索。

扩展信息：

网络爬虫的相关要求：

1.Python标准库提供系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等附加功能功能。

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。
当同一级别的页面爬行完成后，爬虫会进入下一个级别继续爬行。

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

参考来源：百度百科-网络爬虫

由于Python的脚本特性，它很容易配置，而且它的字符处理也非常灵活，灵活得像bug一样。
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。
并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有利于增强源代码的复用性。

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仅对函数式设计提供有限的支持。
有两个标准库（functools、itertools）在Haskell和StandardML中提供了经过验证的函数式编程工具。

扩展信息

Python的设计目标之一就是让代码具有高度的可读性。
它的设计目的是尽可能使用其他语言中常用的标点符号和英文单词，使代码看起来整洁、美观。
它不像C、Pascal等其他静态语言那样需要重复的声明语句，也不像它们的语法那样有特殊的情况和惊喜。

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

并且Python语言使用缩进来指示语句块的开始和退出（越位规则），而不是使用大括号或某些关键字。
增加缩进表示语句块的开始，减少缩进表示语句块的退出。
缩进成为语法的一部分。

例如if语句：python3.

如果你需要在Java中键入100行代码，那么在Python中通常需要键入多少行？

要看具体的代码情况，是否引用外部包，以及个人编程编写习惯。

具体来说，Python可以在一行上编写任意长度的代码（事实上，Java似乎也可以做到这一点）。

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。

此外，Python在某些问题上比Java消耗更多的资源。
不过Python大量使用了多线程优化，所以说起来单机运行速度都差不多，但是在服务器上运行速度更快。
可见Java具有明显的优势。

如何学习Python爬虫

爬虫是Python入门最好的方式，没有之一。
Python有很多应用方向，比如后端开发、Web开发、科学计算等，但爬虫对初学者更加友好。
原理很简单，几行代码就可以实现基本的爬虫。
学习过程更顺利，你能体验到更大的成就感。

掌握了基本的爬虫之后，你将会更加得心应手地学习Python数据分析、Web开发甚至机器学习。
因为在这个过程中，你会变得非常熟悉Python的基本语法、库的使用以及如何查找文档。

对于新手来说，爬虫可能是一个非常复杂、技术门槛很高的东西。
例如，有些人认为他们首先要掌握网页的知识，所以他们开始了HTMLLCS，但最终却陷入了前端的坑，筋疲力尽……

但是如果他们掌握了正确的方法，他们就可以爬行短时间内成为主流。
网站数据其实很容易实现，但是建议你一开始就有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习会更加准确和高效。
所有你认为必要的先决知识都可以在完成你的目标的过程中学到。
这里有一个流畅的、零基础的学习路径，供您快速上手。

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学习Python包并实现基本的爬虫流程

大多数爬虫都是按照“发送请求——获取页面——解析页面——提取并存储内容”的流程来进行的，这实际上模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中有很多爬虫相关的包：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等，建议从requests+Xpath入手。
requests负责连接网站并返回网页。
Xpath用于解析网页，方便数据提取。

如果你用过BeautifulSoup，你会发现Xpath省去了很多麻烦。
全部省略了逐层检查元素代码的工作。
这样一来，基本套路就差不多了。
一般的静态网站根本没有问题。
豆瓣、尴尬百科、腾讯新闻等基本都可以上手。

掌握应对特殊网站反爬虫措施的各种技巧

当然，你也会体验到爬取过程中的一些绝望，比如被网站屏蔽，各种奇怪的验证。

当然，应对这些反爬虫手段还需要一些先进的技术，比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包等、验证码的OCR处理等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间倾向于前者，这也为爬虫提供了空间。
掌握这些反爬虫技巧对于大多数网站来说并不困难。

学习scrapy，构建工程爬虫

掌握以前的技术和通用级别的数据和代码基本上是没有问题的，但是当遇到非常复杂的情况时，你可能还是会无法做你想做的事，强大的scrapy框架非常有用。

Scrapy是一个非常强大的爬虫框架，不仅可以轻松构造请求，还拥有强大的选择器，可以轻松解析响应。
然而，它最令人惊讶的是它的超高性能，它可以让你将爬虫项目化和模块化结合起来。

学习了scrapy，你可以自己搭建一些爬虫框架，基本就具备了一个爬虫工程师的思维。

学习数据库基础知识，应对大规模数据存储

当爬取回来的数据量较小时，可以以文档的形式存储。
一旦数据量大了，这个就有点不行了。
因此，掌握一种数据库是很有必要的。
学一下MongoDB就可以了，目前比较主流。

MongoDB可以方便你存储一些非结构化数据，比如各种评论的文字、图片的链接等，你也可以使用PyMongo更方便地在Python中操作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实很简单，主要是如何将数据存入数据库以及如何提取数据。
您只需在需要时学习即可。

分布式爬虫实现大规模并发采集

爬取基础数据无如果不再是一个问题，你的瓶颈将集中在爬取海量数据的效率上。
这个时候，相信你自然会接触到一个非常厉害的名字：分布式爬虫。

分布式听起来很吓人，但它实际上是利用了多线程的原理，让多个爬虫同时工作。
需要掌握Scrapy+MongoDB+Redis这三个工具。

前面我们说过，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，即任务

队列。

所以有些东西看起来很可怕，但其实分解后也不过如此。
当你可以编写分布式爬虫时，那么你就可以尝试构建一些基本的爬虫架构来实现更自动化的数据获取。

你看，按照这个学习路径，你已经可以成为一名经验丰富的司机了，非常顺利。
所以一开始尽量不要去系统地啃东西，找一个实用的项目（可以从豆瓣、小猪之类简单的开始），直接开始。

结论：以上就是首席CTO笔记整理的关于Python爬虫代码行数的全部内容。
感谢您花时间阅读本网站的内容。
希望对您有所帮助。
有关Python爬虫的更多信息。
不要忘记搜索此网站以获取有关您有多少行代码的相关内容。

网络爬虫最少使用几行代码可以实现？

三线网络爬虫是指通过自动化程序访问互联网上的数据和信息，一般需要使用编程语言。
在Python中，使用第三方库Requests和BeautifulSoup可以轻松实现简单的Web浏览器。
下面是一个用于从给定URL检索页面内容的Python代码片段的小示例：It'sin。
然后指定目标网站URL，使用requests.get()方法向该URL发送GET请求，并将响应内容赋值给response变量。
最后使用print()方法输出响应的内容。
当然，这是最简单的网络爬虫的例子，如果需要实现复杂的功能，要注意同时尊重请求参数和响应结果，以及相关的规则和规定，比如robots.txt。
txt协议、反向爬虫策略等

Python爬虫文本信息提取小案例-正则+暴力提取（附代码）

假设我们获取某个城市的房屋交易价格信息并将其保存在一个txt文件中。
文本内容包含多行数据，每行代表一条记录，记录以换行符结尾。
使用暴力遍历的方法来清理数据，逐行处理，在不指定明显位置的情况下提取每一行中的数字信息。
关键代码片段如下：每遍历完一行数据后，立即输出结果。
清洗结果与方法一致，如下图：使用正则表达式方法提取数据，通过匹配特定模式快速定位所需信息，避免使用索引。
正则表达式示例：r"([\d.\.]+).万/square"，用于匹配数字信息。
使用这个正则表达式来处理数据，结果和暴力破解的方法一模一样。
总结：两种方法都能高效地从文本数据中提取数值信息，其中正则表达式方法更加灵活高效。