学习如何进行网页抓取是个好主意吗？如果你想节省数百小时的工作时间，那么你应该学习。此外，对于程序员来说，这也是一项很酷的技能。
网络抓取是从网站提取数据的过程，由于数据随处可见，因此通过掌握基本和高级技术，您可以获取数据并有效地处理数据。
我们准备了初学者指南，其中包含所有基本内容，从了解网站结构、基本技术到高级网页抓取概念，以便您成为专业人士。
了解网站结构
在深入抓取之前，您需要了解网站的结构。
首先，网站是用代码构建的。最常见的是 HTML（超文本标记语言）、CSS（层叠样式表）和 JavaScript。
HTML 最受欢迎，因为它易于使用。它使用元素（用标签表示）来定义网页的结构和内容。
例如，
- <h1> 对于标题，
- <p> 对于段落，
仅举几个例子（还有很多）。
以下是 HTML 代码的示例：
<html>
<head>
<title>Example Website</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to my website!</h1>
<p>This is a paragraph of text.</p>
<ul>
<li>Item 1</li>
<li>Item 2</li>
<li>Item 3</li>
</ul>
</body>
</html>
</body>
</html>最后，CSS 定义 HTML 元素的样式，而 JavaScript 负责网站的动态行为。
我们将使用的抓取工具将使用其结构浏览页面，并识别要提取的内容。结构更有序、描述性更强的网站往往更容易抓取。作为初学者，您肯定明白这一点，对吧？
设置开发环境
好的，现在您已经对网站结构有了了解，您可以开始设置您的开发环境。
首先，您需要选择一种编程语言，因为并非所有编程语言都适合这项任务。Python 是抓取数据最受欢迎的选择，因为它是高级语言，易于使用，并且还具有出色的库、框架和内置工具。
这些可以解决与抓取相关的特定任务，例如：
- Requests：可以更轻松地生成对目标网站的 HTTP 请求。
- BeautifulSoup：这个库用于解析 HTML 和 XML 文档。但是，等一下，解析是什么？它是分析和解释结构化数据的过程。
- Selenium：自动化网络浏览器执行模拟人类交互的任务。
- Scrapy：这个综合框架可用于不同的任务，如网络爬虫（搜索 URL 以提取数据）、数据挖掘和自动化测试。
如何开始？
- 环境设置：下载最新版本的 Python 并安装。就这么简单。
- 设置虚拟环境：创建虚拟环境以使项目的依赖项保持隔离。打开终端并运行以下命令：
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # For Unix/Linux
myenv\Scripts\activate.bat # For Windows3. 安装库和工具：我建议您先安装 Requests、Selenium、BeautifulSoup 和 Scrapy。您可以使用“pip install”命令，只需打开终端并运行以下命令：
pip install requests beautifulsoup4 scrapy selenium网络爬虫 101：道德与最佳实践
稍等一下。在深入探讨技术方面之前，让我们先来研究一下网络抓取的道德影响和最佳实践。
每个爬虫程序都知道这一点，但新手需要了解以下准则，以便保持在限制范围内：
- 尊重 Robots.txt：抓取的第一条规则是您必须尊重 Robots.txt。这是每个网站都有的文本文件，它让每个人都知道您可以抓取什么，不能抓取什么。
- 尊重网站的服务条款：检查网站的服务条款，了解是否允许网页抓取。
- 限制抓取频率和对服务器的影响：避免在短时间内发出过多请求。此外，通过在请求之间实施延迟来避免服务器过载。
- 使用 API（如果可用）：在抓取数据之前，请检查网站是否提供用于访问数据的 API。我曾经使用抓取工具时发现 API 可用，但我却懒得去检查。使用 API 要容易得多（相信我），因为它提供结构化数据。
- 法律考虑：查看法律，确保您没有侵犯任何知识产权或违反任何规则。如果您不确定，最好先咨询律师。
网页抓取入门：基本技术
好了，理论和概念讲完了，让我们开始动手吧。首先你要学习的是如何发送 HTTP 请求。
使用 Python 的 Requests 库发送 HTTP 请求（GET、POST）
这里我们将使用 Python 中的 Requests 库。让我们看一个例子：
import requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.text在这里指定要抓取的页面的 URL。使用 requests.get () 我们正在发送一个 GET 请求，页面的 HTML 内容存储在 html_content 变量中。
使用 BeautifulSoup 解析 HTML
获得 HTML 内容后，您可以使用 BeautifulSoup 库对其进行解析以提取特定数据。以下是示例：
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
paragraphs = soup.find_all('p')在此代码中，我们通过传递 HTML 内容并指定解析器（在本例中为'html.parser'）。然后我们可以使用类似 find() 和 find_all() 根据标签或属性来定位特定元素。
使用 CSS 选择器和方法（如 find() 和 find_all()）提取数据
CSS 选择器提供了一种在网页上定位元素的强大方法。BeautifulSoup 允许您使用 CSS 选择器来提取数据。
以下是一个例子：
links = soup.select('a.external-link')
for link in links:
href = link['href']
text = link.text
print(f"Link: {href}, Text: {text}")在此代码中，我们使用 select() 方法查找所有带有“external-link“。然后我们可以迭代选定的元素并提取所需的属性或文本。
将抓取的数据保存到文件
提取所需数据后，您可以将其保存到文件中以供进一步分析或处理。以下是将数据保存到 CSV 文件的示例：
import csv
data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['John', '25', 'New York'],
['Alice', '30', 'London'],
]
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)在此代码中，我们定义一个数据行列表，打开一个名为“output.csv” 在写入模式下，创建一个 CSV 写入器对象，并将数据行写入文件。
这些是你必须练习的基本技巧。随着你继续学习，你会发现在某些情况下，抓取数据会变得困难，例如动态网站或分页。
不用担心，如果您知道正确的技术并拥有适当的工具，几乎每个网站都可以被抓取。
处理分页和多页
期限 ”分页” 指的是将内容分为多个页面的网站。如果您想从所有页面抓取数据，则必须确定分页模式。这样，您就可以修改抓取循环并获得结果。
检查以下技术：
- 识别 URL 中的分页模式：在 URL 结构中查找指示页码的模式。例如，类似以下 URL https://example.com/page/1, https://example.com/page/2等遵循清晰的分页模式。
- 修改抓取循环：调整抓取循环以迭代页码范围。例如：
for page in range(1, 11):
url = f"https://example.com/page/{page}"
# Scrape data from each page在这段代码中，我们迭代页码从 1 到 10，并动态构建每个页面的 URL。
3. 检测是否存在“Next”按钮：有些网站使用“Next”按钮，而不是明确的页码。在这种情况下，您可以检查是否存在“Next”按钮并继续抓取，直到它消失。
处理动态网站和 JavaScript 渲染
作为一名爬虫，你肯定会遇到高度交互且复杂的网站，其目的是提升用户体验。这类网站严重依赖 JavaScript，通常被称为动态内容网站。
但是，这有什么好争论的呢？问题在于，这些网站的源代码可能不包含所需的数据，这对于抓取数据来说是一个挑战。
这时您必须使用像 Selenium 这样的工具。
Selenium 是一款功能强大的自动化 Web 浏览器工具。它允许您与网页交互、填写表单、单击按钮以及从动态呈现的内容中提取数据。
设置 Selenium
如果您已经安装了 Selenium，接下来要做的就是为您喜欢的浏览器安装一个 Web 驱动程序。例如，为 Google Chrome 安装 ChromeDriver。
以下是如何使用它的示例：
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome() # Assumes ChromeDriver is installed and in PATH
driver.get('https://example.com')
# Perform actions and extract data
title = driver.find_element_by_tag_name('h1').text
driver.quit()在此代码中，我们创建 Chrome Web 驱动程序的实例，使用以下方式导航到特定的 URL driver.get()然后使用 Selenium 的方法执行操作并提取数据，例如 find_element_by_tag_name().
等待元素加载
在动态网站中，内容通常不会同时加载。因此，某些元素在页面加载时可能无法立即使用。您可以使用 Selenium 的显式和隐式等待来处理此问题。
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
wait = WebDriverWait(driver, 10)<br>element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'my-element-id')))在此代码中，我们创建一个超时时间为 10 秒的 WebDriverWait 对象。然后我们使用 till() 方法等待具有特定 ID 的元素出现。
Selenium 的替代品
尽管许多用户认为 Selenium 是用于动态网站的最佳方案，但您仍应探索其他替代方案，以确定哪种方案最适合您。
Scrapy-Splash 可能是一个选择。它是无头浏览器与 Scrapy 框架的集成。由于 Scrapy 的非阻塞网络基础设施和 Splash 快速呈现动态网页的高级功能，它可以更有效地提取数据。
Requests-html 是另一种选择，因为它通过添加对 JavaScript 渲染和与网页交互的支持来扩展请求库的功能。
高级网页抓取技术
当你开始取得进展时，你会发现你处理了一些抓取场景，但你也会面临需要更高级技术的复杂场景。
处理身份验证和 Cookies
某些网站需要身份验证或使用 Cookie 来管理用户会话。您可以通过在请求中发送登录凭据来处理身份验证，并使用以下库管理 Cookie： requests 或者 http.cookiejar.
避免检测和禁令
网站可能会采取措施检测和阻止网络抓取活动。为了避免被发现，您可以使用轮换用户代理、使用代理以及在请求之间引入随机延迟等技术。
将数据存储在数据库中
您无需将抓取的数据保存到文件中，而是可以将其存储在数据库中，从而提高存储和检索效率。常见的选择包括 MySQL 和 PostgreSQL 等 SQL 数据库以及 MongoDB 等 NoSQL 数据库。
抓取 API 并处理 JSON 数据
嘿！你找到了 API。但它是 JSON 格式。你能做什么？你可以使用类似这样的库 requests 使用 Python 中的 json 模块发出 API 请求并解析 JSON 响应。
并行和异步抓取
为了加快抓取过程，您可以利用并行处理和异步编程技术。Python 中的 multiprocessing、threading 和 asyncio 等库可以帮助您实现这一点。
综合起来：真实世界的网页抓取项目
作为一个新手，当我开始进行抓取训练时，我感觉我完全知道自己该做什么，直到我必须这样做。光看书是没有意义的，你必须通过实践来检验你的技能。
那么，还有什么比从事现实世界的项目更好的方法吗？
让我们看一些示例及其逐步过程：
示例 1：抓取新闻文章并进行情绪分析
- 规划抓取流程：
- 确定要抓取的新闻网站
- 确定文章的结构（标题、内容、日期等）
- 规划数据存储格式（例如 CSV、数据库）
- 实施爬虫：
- 使用请求获取新闻网站的 HTML 内容
- 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 以提取文章信息
- 处理分页并浏览多个页面
- 以所选格式存储抓取的数据
- 分析并可视化抓取的数据：
- 使用 NLTK 或 TextBlob 等库对文章内容进行情感分析
- 使用 Matplotlib 或 Plotly 等库可视化情绪分数
- 识别一段时间内新闻情绪的趋势和模式
示例 2：构建价格监控工具
- 从电子商务网站抓取产品信息：
- 确定要抓取的电子商务网站
- 确定产品信息的结构（名称、价格、可用性等）
- 使用网络抓取技术从多个网站提取产品数据
- 设置警报和通知：
- 定义每种产品的价格阈值或可用性标准
- 实施一种机制，将抓取的价格与定义的阈值进行比较
- 设置电子邮件或短信通知，当价格下降或产品有货时提醒用户
- 将爬虫部署到云端：
- 选择云平台（例如 AWS、Google Cloud、Heroku）
- 配置必要的环境和依赖项
- 安排抓取工具定期运行
- 将抓取的数据存储在基于云的数据库中，以便于访问和监控
Web 抓取框架和工具
我知道“框架”和“库”这两个术语可以互换使用，但它们的含义不同，并且用于不同的目的。
使用 Request 或 BeautifulSoup 等库，您可以从头开始构建 Web 抓取工具。但是，使用框架可以简化此过程，因为它们是工具和库的集合。
让我们这样看，库就像手动驾驶汽车，让你完全掌控，但需要更多的努力和技巧来驾驶。而框架就像自动汽车；它们通过简化抓取的许多繁琐方面，提供更顺畅、更高效的体验。
一些最受欢迎的选项包括：
Scrapy
Scrapy 是一个 Python 框架，具有完整的生态系统，可用于构建可扩展且高效的 Web 抓取工具。其主要功能包括：
- 设计快速。
- 无需添加代码即可生成 CSV、JSON 和其他文件。
- XPath 和 CSS 选择器支持。
- 强大的扩展生态系统，例如对中间件的支持。
- 与项目管道集成以进行数据处理和存储
PySpider
PySpider 也是一个 Python 框架，但与 Scrapy 不同，它与 JavaScript 兼容，这是它的强项。它也非常适合初学者。其主要功能包括：
- 支持使用 PhantomJS 或 Puppeteer 进行 JavaScript 渲染
- 内置任务队列和调度程序
- 与数据库和消息队列集成
- 支持并发
网页抓取工具和服务
除了框架之外，还有一些工具和服务可以帮助您简化抓取操作。最好的部分是它们需要的编码最少。一些选项包括：
- Octoparse：一种基于云的网络抓取工具，具有点击界面，可从网站提取数据。
- ParseHub：一款桌面应用程序，允许您通过直观地选择网页上的元素来创建网页抓取工具。
- Import.io：一个基于网络的平台，提供从网站和 API 中提取数据的工具。
总结网页抓取的基本原理
在本指南中，我们广泛介绍了网络抓取的基础知识，例如了解网站结构、道德考虑、基本和高级技术以及其他工具和框架。
您已准备好开始，但可以考虑通过阅读其他资源（如库和框架的官方文档以及网页抓取教程）来扩展您的知识。
另外，尝试向抓取社区和论坛中经验丰富的抓取者寻求指导。不要孤立，因为我们彼此需要。
我们都曾经是初学者，所以要善待自己，从小事做起，经常练习。经过足够的练习和投入，你会发现自己在进步的同时，能够应对更复杂的项目。
