在现代网络开发中，网络爬虫是一个非常重要的工具。它可以自动化地从网页中提取数据，并且可以用于各种用途，如数据收集、信息聚合和内容监控等。在Python中，有多个库可以用于爬虫开发，其中BeautifulSoup和Scrapy是两个非常流行的选择。本篇文章将详细介绍这两个库，并提供一个综合详细的例子，展示如何使用它们来进行网页数据爬取。
一、BeautifulSoup入门
1. BeautifulSoup简介
BeautifulSoup是一个Python库，用于从HTML或XML文档中提取数据。它能够通过标签和属性来定位和提取数据，非常适合进行小规模的网页抓取任务。
2. 安装BeautifulSoup
在使用BeautifulSoup之前，需要安装它和一个HTML解析器，如lxml或html5lib。可以使用以下命令进行安装：
pip install beautifulsoup4 lxml3. BeautifulSoup基础用法
以下是BeautifulSoup的基本用法，包括如何解析HTML文档，查找标签和属性，以及提取数据。
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html>
<head><title>示例页面</title></head>
<body>
<p class="title"><b>示例段落</b></p>
<p class="content">这是一个示例页面。</p>
<a href="http://example.com/one" class="link">第一个链接</a>
<a href="http://example.com/two" class="link">第二个链接</a>
</body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
# 查找标题标签
title = soup.title
print(title.string)
# 查找所有段落标签
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:
print(p.text)
# 查找所有链接标签
links = soup.find_all('a')
for link in links:
print(link.get('href'))二、Scrapy入门
1. Scrapy简介
Scrapy是一个用于爬取网站并提取结构化数据的应用框架。它提供了强大的功能，如处理请求、解析HTML、管理爬取的数据等，适合进行大规模的爬虫开发。
2. 安装Scrapy
可以使用以下命令安装Scrapy：
pip install scrapy3. Scrapy基础用法
以下是Scrapy的基本用法，包括如何创建项目、定义爬虫和解析数据。
# 创建Scrapy项目
scrapy startproject example_project
cd example_project
# 创建爬虫
scrapy genspider example example.com在example_project/spiders/example.py中定义爬虫：
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = "example"
allowed_domains = ["example.com"]
start_urls = [
'http://example.com/',
]
def parse(self, response):
for title in response.css('title'):
yield {'title': title.get()}
for link in response.css('a::attr(href)').getall():
yield response.follow(link, self.parse)运行爬虫：
scrapy crawl example三、综合示例：爬取博客文章
以下是一个综合示例，展示如何使用BeautifulSoup和Scrapy来爬取博客文章并提取文章标题和链接。
1. 使用BeautifulSoup爬取博客文章
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example-blog.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
# 提取文章标题和链接
articles = soup.find_all('article')
for article in articles:
title = article.find('h2').text
link = article.find('a')['href']
print(f"标题: {title}, 链接: {link}")2. 使用Scrapy爬取博客文章
首先，创建Scrapy项目并生成爬虫：
scrapy startproject blog_crawler
cd blog_crawler
scrapy genspider blog_spider example-blog.com在blog_crawler/spiders/blog_spider.py中定义爬虫：
import scrapy
class BlogSpider(scrapy.Spider):
name = "blog_spider"
allowed_domains = ["example-blog.com"]
start_urls = [
'https://example-blog.com/',
]
def parse(self, response):
for article in response.css('article'):
title = article.css('h2::text').get()
link = article.css('a::attr(href)').get()
yield {'title': title, 'link': link}
next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)运行爬虫并保存结果到JSON文件：
scrapy crawl blog_spider -o articles.json四、深入理解BeautifulSoup
1. BeautifulSoup的解析器
BeautifulSoup支持多种解析器，包括Python标准库的html.parser、第三方库lxml和html5lib。不同解析器的性能和功能有所不同，选择适合的解析器可以提升解析效率。
from bs4 import BeautifulSoup
# 使用html.parser解析器
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# 使用lxml解析器
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
# 使用html5lib解析器
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html5lib')2. BeautifulSoup的常用功能
- 查找标签：使用
find和find_all方法查找单个或多个标签。 - CSS选择器：使用
select方法通过CSS选择器查找标签。 - 遍历文档树：使用
parent、children、siblings等方法遍历文档树。
# 查找单个标签
title_tag = soup.find('title')
# 查找所有特定标签
links = soup.find_all('a')
# 使用CSS选择器
links = soup.select('a')
# 遍历文档树
parent = title_tag.parent
siblings = title_tag.next_siblings3. BeautifulSoup的应用实例
以下是一个完整的实例，展示如何使用BeautifulSoup爬取一个新闻网站的标题和链接。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://news.ycombinator.com/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
articles = soup.find_all('a', class_='storylink')
for article in articles:
title = article.text
link = article['href']
print(f"标题: {title}, 链接: {link}")五、深入理解Scrapy
1. Scrapy的组件
Scrapy有多个重要的组件，每个组件都有特定的功能。
- Spider：定义爬取逻辑，发送请求并处理响应。
- Item：定义数据结构，用于存储爬取的数据。
- Pipeline：处理爬取的数据，如清洗、验证和存储。
- Middleware：处理请求和响应，如添加请求头和处理错误。
2. Scrapy的配置
Scrapy提供了丰富的配置选项，可以在settings.py中配置。
# 设置用户代理
USER_AGENT = 'my-crawler (http://example.com)'
# 设置并发请求数量
CONCURRENT_REQUESTS = 16
# 设置下载延迟
DOWNLOAD_DELAY = 1
# 启用或禁用中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'myproject.middlewares.CustomMiddleware': 543,
}3. Scrapy的应用实例
以下是一个完整的Scrapy爬虫实例，展示如何爬取一个新闻网站的标题和链接，并将数据存储到JSON文件中。
首先，创建项目和爬虫：
scrapy startproject news_crawler
cd news_crawler
scrapy genspider news_spider news.ycombinator.com在news_crawler/items.py中定义Item：
import scrapy
class NewsItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()在news_crawler/spiders/news_spider.py中定义爬虫：
import scrapy
from news_crawler.items import NewsItem
class NewsSpider(scrapy.Spider):
name = 'news_spider'
allowed_domains = ['news.ycombinator.com']
start_urls = ['https://news.ycombinator.com/']
def parse(self, response):
articles = response.css('a.storylink')
for article in articles:
item = NewsItem()
item['title'] = article.css('::text').get()
item['link'] = article.css('::attr(href)').get()
yield item
next_page = response.css('a.morelink::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)在news_crawler/pipelines.py中定义Pipeline：
import json
class NewsCrawlerPipeline:
def open_spider(self, spider):
self.file = open('items.json', 'w')
def close_spider(self, spider):
self.file.close()
def process_item(self, item, spider):
line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
self.file.write(line)
return item在news_crawler/settings.py中启用Pipeline：
ITEM_PIPELINES = {
'news_crawler.pipelines.NewsCrawlerPipeline': 300,
}运行爬虫并保存结果到JSON文件：
scrapy crawl news_spider六、总结
通过本文，我们详细介绍了Python中的两个流行的爬虫开发库：BeautifulSoup和Scrapy。我们不仅介绍了它们的基本用法，还深入探讨了它们的高级功能和应用场景。通过综合实例，我们展示了如何使用这两个库来爬取新闻网站的标题和链接，并将数据存储到文件中。
希望本文对你理解和使用BeautifulSoup和Scrapy有所帮助，无论是进行小规模的网页抓取任务，还是开发大规模的爬虫项目。未来可以根据具体需求选择合适的工具，提高开发效率和数据处理能力。
作者：Rjdeng
链接：https://juejin.cn/post/7400255677804232716
