在互联网高速发展的今天，数据已经成为了各行各业的重要资源。而爬虫作为一种特殊的程序，可以帮助我们快速地获取到大量的数据。本文将从零开始，带领大家了解爬虫的基本概念、原理以及实践操作，帮助新手轻松掌握网络数据采集技术。
一、爬虫简介
- 什么是爬虫？
爬虫，即网络爬虫（Web Crawler），是一种按照一定的规则自动抓取互联网信息的程序。它可以根据预设的规则，自动访问网页并提取其中的数据，然后将这些数据保存到本地或者数据库中，以便于后续的分析和应用。
- 爬虫的分类
根据爬虫的行为特征，我们可以将爬虫分为以下几类：
（1）通用爬虫：又称为全网爬虫，它可以爬取整个互联网上的所有网页。这类爬虫通常用于搜索引擎、新闻聚合等领域。
（2）聚焦爬虫：又称为主题爬虫，它只关注某一特定领域的网页。这类爬虫通常用于垂直领域的数据采集和分析。
（3）增量式爬虫：它只会爬取新增的或者发生变化的网页，而不是重新爬取所有的网页。这类爬虫通常用于实时更新数据的场合。
二、爬虫原理
- HTTP协议
在了解爬虫之前，我们需要了解HTTP协议。HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议）是互联网上应用最为广泛的一种网络协议。所有的网页都是通过HTTP协议进行传输的，所以我们要学习爬虫，首先需要了解HTTP协议。
- URL
URL（Uniform Resource Locator，统一资源定位符）是互联网上用来标识资源的地址。一个URL包含了以下几个部分：协议名、主机名、端口号、路径和查询字符串。例如：https://www.example.com/path/to/resource?query=string。
- HTML文档结构
HTML（HyperText Markup Language，超文本标记语言）是用于描述网页结构的标记语言。一个HTML文档通常由以下几个部分组成：DOCTYPE声明、html标签、head标签和body标签。其中，body标签内包含了网页的主要内容，如文字、图片、链接等。
- DOM树
DOM（Document Object Model，文档对象模型）树是一种用于表示HTML文档结构的树形结构。它将HTML文档的各个元素抽象成对象，并通过对象之间的嵌套关系来表示它们之间的层次关系。通过操作DOM树，我们可以方便地对网页内容进行增删改查。
- CSS选择器
CSS（Cascading Style Sheets，层叠样式表）选择器是一种用于定位HTML元素的方法。通过CSS选择器，我们可以根据元素的标签名、类名、ID、属性等特征来精确地定位到目标元素。常用的CSS选择器有：元素选择器、类选择器、ID选择器、属性选择器等。
- XPath表达式
XPath（XML Path Language，XML路径语言）是一种用于在XML文档中查找信息的语言。与CSS选择器类似，XPath表达式也可以用于定位HTML元素。XPath表达式更加灵活，可以支持更复杂的查找需求。但是XPath语法相对复杂，不太适合初学者使用。
- 爬虫流程
爬虫的工作流程大致可以分为以下几个步骤：发起请求、解析响应、提取数据、存储数据。具体流程如下：
（1）发起请求：向目标网址发送HTTP请求，获取网页内容； （2）解析响应：对获取到的网页内容进行解析，生成DOM树； （3）提取数据：通过CSS选择器或XPath表达式定位到目标元素，提取其中的文本、属性等信息； （4）存储数据：将提取到的数据保存到本地或数据库中； （5）处理异常：处理可能出现的网络错误、编码问题等异常情况； （6）循环执行：根据需求设置循环条件，实现批量爬取功能； （7）反爬策略：针对网站设置反爬机制，如设置User-Agent、Cookie等。
三、实践操作
- Python爬虫库介绍
Python是一门非常适合编写爬虫程序的语言，有很多成熟的爬虫库可以帮助我们快速实现功能。常见的Python爬虫库有：requests、BeautifulSoup、lxml、Scrapy等。下面我们简单介绍一下这些库的功能：
（1）requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容； （2）BeautifulSoup：用于解析HTML文档，生成DOM树； （3）lxml：同样用于解析HTML文档，性能优于BeautifulSoup； （4）Scrapy：一款强大的爬虫框架，支持多线程、分布式等功能。
- 实战案例——爬取豆瓣读书网站（利用css选择器和request）
import requests
import json
import re
import parsel
import pandas as pd
url="https://book.douban.com/top250?icn=index-book250-all"
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'
}
response = requests.get(url,headers=headers)
data = response.content.decode(response.apparent_encoding, errors='replace')
selector=parsel.Selector(data)
lis=selector.css('.indent table td:nth-child(2) ')
data=[]
for li in lis:
title=li.css('a::text').get()
title=title.replace(" ", "")
img=li.css('img::attr(src)').get()
zuozhe=li.css('p::text').get()
data.append({"书名":title,"作者":zuozhe,"图片":img})
print(title)
print(zuozhe)
print(img)
df=pd.DataFrame(data)
