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1. 引言

网络爬虫（Web Scraping）是一种自动化技术，利用程序从网页中提取数据，广泛应用于数据采集、搜索引擎、市场分析、舆情监测等领域。本教程将涵盖 requests、BeautifulSoup、Selenium、Scrapy 等常用工具，并深入探讨 反爬机制突破、动态加载页面、模拟登录、多线程/分布式爬取等高级技巧。

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2. 爬虫基础：requests + BeautifulSoup

2.1 安装依赖

pip install requests beautifulsoup4 lxml

2.2 使用 requests 获取网页内容

import requests

url = "https://news.ycombinator.com/"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.status_code)  # 返回 200 说明成功获取网页
print(response.text[:500])   # 预览部分 HTML 内容

2.3 使用 BeautifulSoup 解析 HTML

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")

# 获取所有新闻标题
titles = soup.find_all("a", class_="titlelink")
for title in titles:
    print(title.text, title["href"])

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3. 爬取动态页面：Selenium

3.1 安装 Selenium

pip install selenium webdriver-manager

并下载浏览器驱动（如 ChromeDriver）。

3.2 自动化浏览器

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

# 启动浏览器
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument("--headless")  # 无头模式
driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=options)

# 访问网页
driver.get("https://news.ycombinator.com/")
titles = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "titlelink")

for title in titles:
    print(title.text, title.get_attribute("href"))

driver.quit()

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4. 模拟登录

许多网站需要用户登录后才能访问数据，例如 GitHub、微博等。

4.1 requests + Session 登录

login_url = "https://github.com/login"
session = requests.Session()

# 获取登录页面
resp = session.get(login_url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(resp.text, "lxml")

# 获取隐藏的 CSRF 令牌
auth_token = soup.find("input", {"name": "authenticity_token"})["value"]

# 发送登录请求
login_data = {
    "login": "your_username",
    "password": "your_password",
    "authenticity_token": auth_token
}
session.post("https://github.com/session", data=login_data, headers=headers)

# 爬取登录后的页面
profile_page = session.get("https://github.com/settings/profile")
print(profile_page.text)

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5. 处理反爬机制

5.1 使用代理

proxies = {
    "http": "http://your_proxy:port",
    "https": "https://your_proxy:port"
}
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

5.2 伪装请求头

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
    "Referer": "https://www.google.com",
    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}

5.3 随机休眠

import time
import random

time.sleep(random.uniform(1, 5))  # 随机等待 1-5 秒

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6. Scrapy 爬虫框架

6.1 安装 Scrapy

pip install scrapy

6.2 创建 Scrapy 爬虫

scrapy startproject myspider
cd myspider
scrapy genspider hackernews news.ycombinator.com

6.3 编写 Scrapy 爬虫

编辑 myspider/spiders/hackernews.py：

import scrapy

class HackerNewsSpider(scrapy.Spider):
    name = "hackernews"
    start_urls = ["https://news.ycombinator.com/"]

    def parse(self, response):
        for item in response.css(".titlelink"):
            yield {
                "title": item.css("::text").get(),
                "link": item.css("::attr(href)").get()
            }

6.4 运行爬虫

scrapy crawl hackernews -o results.json

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7. 爬虫性能优化

7.1 多线程爬取

import threading

def fetch(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    print(url, response.status_code)

urls = ["https://example.com/page{}".format(i) for i in range(1, 11)]

threads = [threading.Thread(target=fetch, args=(url,)) for url in urls]
for thread in threads:
    thread.start()
for thread in threads:
    thread.join()

7.2 分布式爬取（Scrapy + Redis）

pip install scrapy-redis

在 Scrapy settings.py 中：

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
REDIS_URL = "redis://localhost:6379"

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8. 结语

本教程系统地介绍了 Python 网络爬虫的各个关键环节，涵盖了从基础到高级的技术应用。首先，我们使用 requests + BeautifulSoup 进行基本的静态页面爬取，并掌握了 HTML 解析的核心方法。接着，我们通过 Selenium 处理动态加载的网页，了解了如何模拟浏览器操作，提高数据抓取的灵活性。在数据访问受限的情况下，我们学习了 模拟登录 技术，掌握了如何绕过身份验证，获取登录后才能访问的数据。

除此之外，为了应对网站的反爬机制，我们介绍了 代理 IP 轮换、User-Agent 伪装、请求头优化、随机休眠 等策略，以降低被封 IP 的风险。同时，我们还探讨了 Scrapy 框架的应用，包括爬取大型网站、数据管道管理，以及如何结合 Redis 进行分布式爬取，以提升数据采集的效率。

在实际应用中，网络爬虫广泛应用于搜索引擎、电子商务数据分析、舆情监测、金融风控、学术研究等领域。然而，我们在使用爬虫技术的同时，也需要关注数据合规性和法律风险，避免爬取受版权保护或敏感数据的网站，遵循网站的 robots.txt 规范，合理使用爬取工具，确保数据的合法合规性。

未来，随着反爬机制的不断升级，我们可能需要借助机器学习和深度学习技术来识别验证码、自动分析网页结构，提高爬取的智能化程度。同时，随着云计算和分布式技术的发展，大规模数据抓取将更加依赖分布式爬虫架构，如结合Kafka、Spark Streaming 等工具，实现高效、实时的数据采集和处理。

希望本教程能帮助你入门和深入理解 Python 爬虫技术，在实践中灵活运用各种工具，提高数据抓取的稳定性和效率。如果你对网络爬虫有更深入的需求，可以进一步学习图像识别验证码破解、基于 AI 的网页结构解析、深度强化学习爬虫策略优化等前沿技术，探索更多爬取的可能性！