Python爬虫实战项目_网页抓取与数据解析完整流程【教程】

舞姬之光
发布: 2025-12-19 20:05:42
原创
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Python网页抓取三步:发请求(requests带headers)、取内容(检查status_code)、提数据(BeautifulSoup用select找标签,get_text清洗);保存用CSV或JSON,每页print进度。

python爬虫实战项目_网页抓取与数据解析完整流程【教程】

用Python做网页抓取,核心就三步:发请求、取内容、提数据。不写花哨框架,从真实网页出发,把每一步踩实。

选对工具:requests + BeautifulSoup 是新手黄金组合

requests 负责“敲门”,拿到网页源码;BeautifulSoup 负责“读纸条”,从 HTML 里精准找出你要的信息。不用 Selenium,除非页面靠 JS 渲染且没提供 API。

  • 安装命令:pip install requests beautifulsoup4
  • 加 headers 模拟浏览器访问,避免被封(User-Agent 必填)
  • 检查 response.status_code == 200 再解析,否则先看错在哪

定位目标:用浏览器开发者工具找真实数据位置

右键网页 → “检查” → 切到 Elements 标签,鼠标悬停看结构。别信网页显示的样子,要看 HTML 源码里怎么写的。

  • 标题可能是

    ,也可能是 —— 以实际标签为准
  • 用 Ctrl+F 在 Elements 面板里搜关键词(比如“价格”、“作者”),快速定位
  • 优先用 class、id 等稳定属性;避免依赖嵌套层数(如 div > div > ul > li:nth-child(2)),容易失效

提取数据:用 select() 或 find_all() 抓准节点,再用 .get_text() 或 .get() 清洗

BeautifulSoup 的 select() 支持 CSS 选择器,比 find_all 好写易读;.get_text() 自动去空格换行,.get('href') 提链接属性。

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  • 例:提取所有书名 soup.select('div.book-item h2') → 循环调用 .get_text(strip=True)
  • 提取图片地址:img = soup.select_one('img.cover'); url = img.get('data-src') or img.get('src')(兼容不同字段)
  • 遇到空值加判断:if title_tag: title = title_tag.get_text(strip=True)

保存结果:CSV 最简够用,JSON 更适合结构化数据

别一上来就存数据库。先输出到 CSV,能打开、能验数,再升级。

  • CSV:用 csv.writer 写入,注意用 newline='' 防空行
  • JSON:用 json.dump(..., indent=2, ensure_ascii=False),中文不乱码、格式清晰
  • 每爬一页,print 一下当前页数或条目数,方便中断后续爬

以上就是Python爬虫实战项目_网页抓取与数据解析完整流程【教程】的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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