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### Python爬虫入门教程知识点详解 #### 一、理解网页结构在进行Python爬虫开发之前，首先要了解网页的基本构成。网页通常包含三个主要部分：HTML（超文本标记语言）、CSS（层叠样式表）以及JavaScript（一种常用的脚本语言）。 1. **HTML**： - **定义**：HTML是构建网页的基础，它定义了网页的基本结构。 - **作用**：HTML用于定义网页中的文本、图像、链接等元素。 - **常见标签**： - `<html>`：定义文档的根元素。 - `<body>`：包含网页的主要内容。 - `<div>`：定义文档中的区块或节。 - `<p>`：定义段落。 - `<li>`：定义列表项。 - `<img>`：嵌入图像。 - `<h1>`：定义标题。 - `<a href="">`：创建超链接。 2. **CSS**： - **定义**：CSS用于定义网页的布局和样式。 - **作用**：通过CSS可以控制网页元素的颜色、字体、大小等属性。 - **示例**： ```html <style type="text/css"> p { color: red; } </style> <p>这段文字将显示为红色。</p> ``` 3. **JavaScript (JScript)**： - **定义**：JavaScript是一种脚本语言，用于实现网页上的动态功能。 - **作用**：JavaScript可以处理用户交互、控制多媒体、更新内容等。 - **示例**： ```javascript document.getElementById("demo").innerHTML = "Hello JavaScript!"; ``` #### 二、编写简单HTML文档为了更好地理解HTML，可以通过编写简单的HTML文档来进行实践： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Python 3 爬虫与数据清洗入门与实战</title> </head> <body> <div> <p>Python 3爬虫与数据清洗入门与实战</p> </div> <div> <ul> <li><a href="http://c.biancheng.net">爬虫</a></li> <li>数据清洗</li> </ul> </div> </body> </html> ``` #### 三、爬虫的合法性在进行网页抓取时，需要注意爬虫的合法性和伦理问题。大多数网站都会提供一个名为`robots.txt`的文件来指示爬虫哪些内容是可以抓取的。 1. **robots.txt文件解析**： - **位置**：通常位于网站的根目录下。 - **示例**：以淘宝网为例，可以在浏览器中访问 `https://www.taobao.com/robots.txt` 来查看其`robots.txt`文件。 - **内容解释**：例如： ``` User-Agent: * Disallow: / ``` - **User-Agent:** 表示所有用户代理。 - **Disallow:** 表示禁止访问的路径。 #### 四、使用requests库抓取网站数据 1. **安装requests库**： - 在PyCharm中安装requests库的具体步骤如下： - 打开PyCharm，点击`File` -> `Setting for New Projects...` - 选择`Project Interpreter`选项卡。 - 单击右上角的加号(`+`)。 - 在搜索框中输入`requests`并安装。 2. **使用requests库发送HTTP请求**： - 示例代码： ```python import requests response = requests.get('http://www.example.com') print(response.text) ``` - **解释**：这段代码会向`http://www.example.com`发送GET请求，并打印返回的网页内容。 #### 五、使用Beautiful Soup解析网页 1. **安装Beautiful Soup**： - 通常与requests库一起使用，可以通过pip安装： ```bash pip install beautifulsoup4 ``` 2. **解析网页示例**： - 示例代码： ```python from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'http://www.example.com' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取所有的段落标签 paragraphs = soup.find_all('p') for paragraph in paragraphs: print(paragraph.text) ``` #### 六、清洗和组织数据 1. **数据清洗**： - 去除HTML标签、空白字符等。 - 示例代码： ```python cleaned_text = paragraph.get_text().strip() ``` 2. **数据组织**： - 将清洗后的数据存储到合适的数据结构中，如列表、字典等。 #### 七、爬虫攻防战 1. **反爬虫策略**： - IP封禁、验证码、动态加载内容等。 2. **应对方法**： - 更换IP地址、模拟浏览器行为、使用代理池等。通过以上内容的学习，初学者可以快速掌握Python爬虫的基本操作和技术要点，为后续更深入的学习打下坚实的基础。