Python爬虫超详细讲解，零基础入门，老年人都看得懂

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讲解我们的爬虫之前，先概述关于爬虫的简单概念(毕竟是零基础教程)

爬虫

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛，网络机器人)就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。

原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。

为什么我们要使用爬虫

互联网大数据时代，给予我们生活的便利以及海量数据爆炸式地出现在网络中。

过去，我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息，这些信息数量有限，且是经过一定的筛选，信息相对而言比较有效，但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导，以致于我们视野受限，无法了解到更多的信息和知识。

互联网大数据时代，我们突然间，信息获取自由了，我们得到了海量的信息，但是大多数都是无效的垃圾信息。

例如新浪微博，一天产生数亿条的状态更新，而在百度搜索引擎中，随意搜一条——减肥100,000,000条信息。

在如此海量的信息碎片中，我们如何获取对自己有用的信息呢?

答案是筛选!

通过某项技术将相关的内容收集起来，在分析删选才能得到我们真正需要的信息。

这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。

网络爬虫技术，虽说有个诡异的名字，让能第一反应是那种软软的蠕动的生物，但它却是一个可以在虚拟世界里，无往不前的利器。

爬虫准备工作

我们平时都说Python爬虫，其实这里可能有个误解，爬虫并不是Python独有的，可以做爬虫的语言有很多例如：PHP,JAVA,C#,C++,Python，选择Python做爬虫是因为Python相对来说比较简单，而且功能比较齐全。

首先我们需要下载python，我下载的是官方最新的版本 3.8.3

其次我们需要一个运行Python的环境，我用的是pychram

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也可以从官方下载，

我们还需要一些库来支持爬虫的运行(有些库Python可能自带了)

差不多就是这几个库了，良心的我已经在后面写好注释了

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(爬虫运行过程中，不一定就只需要上面几个库，看你爬虫的一个具体写法了，反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装)

爬虫项目讲解

我做的是爬取豆瓣评分电影Top250的爬虫代码

我们要爬取的就是这个网站：

https://movie.douban.com/top250

这边我已经爬取完毕，给大家看下效果图，我是将爬取到的内容存到xls中

我们的爬取的内容是：电影详情链接，图片链接，影片中文名，影片外国名，评分，评价数，概况，相关信息。

代码分析

先把代码发放上来，然后我再根据代码逐步解析

# -*- codeing = utf-8 -*- 
from bs4 import BeautifulSoup  # 网页解析，获取数据 
import re  # 正则表达式，进行文字匹配` 
import urllib.request, urllib.error  # 制定URL，获取网页数据 
import xlwt  # 进行excel操作 
#import sqlite3  # 进行SQLite数据库操作 
 
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 创建正则表达式对象，标售规则   影片详情链接的规则 
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S) 
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>') 
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>') 
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>') 
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>') 
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S) 
 
 
 
 
def main(): 
    baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="  #要爬取的网页链接 
    # 1.爬取网页 
    datalist = getData(baseurl) 
    savepath = "豆瓣电影Top250.xls"    #当前目录新建XLS，存储进去 
    # dbpath = "movie.db"              #当前目录新建数据库，存储进去 
    # 3.保存数据 
    saveData(datalist,savepath)      #2种存储方式可以只选择一种 
    # saveData2DB(datalist,dbpath) 
 
 
 
# 爬取网页 
def getData(baseurl): 
    datalist = []  #用来存储爬取的网页信息 
    for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数，10次 
        url = baseurl + str(i * 25) 
        html = askURL(url)  # 保存获取到的网页源码 
        # 2.逐一解析数据 
        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") 
        for item in soup.find_all('div', class_="item"):  # 查找符合要求的字符串 
            data = []  # 保存一部电影所有信息 
            item = str(item) 
            link = re.findall(findLink, item)[0]  # 通过正则表达式查找 
            data.append(link) 
            imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0] 
            data.append(imgSrc) 
            titles = re.findall(findTitle, item) 
            if (len(titles) == 2): 
                ctitle = titles[0] 
                data.append(ctitle) 
                otitle = titles[1].replace("/", "")  #消除转义字符 
                data.append(otitle) 
            else: 
                data.append(titles[0]) 
                data.append(' ') 
            rating = re.findall(findRating, item)[0] 
            data.append(rating) 
            judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0] 
            data.append(judgeNum) 
            inq = re.findall(findInq, item) 
            if len(inq) != 0: 
                inq = inq[0].replace("。", "") 
                data.append(inq) 
            else: 
                data.append(" ") 
            bd = re.findall(findBd, item)[0] 
            bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?', "", bd) 
            bd = re.sub('/', "", bd) 
            data.append(bd.strip()) 
            datalist.append(data) 
 
    return datalist 
 
 
# 得到指定一个URL的网页内容 
def askURL(url): 
    head = {  # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 
        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36" 
    } 
    # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容） 
 
    request = urllib.request.Request(url, headers=head) 
    html = "" 
    try: 
        response = urllib.request.urlopen(request) 
        html = response.read().decode("utf-8") 
    except urllib.error.URLError as e: 
        if hasattr(e, "code"): 
            print(e.code) 
        if hasattr(e, "reason"): 
            print(e.reason) 
    return html 
 
 
# 保存数据到表格 
def saveData(datalist,savepath): 
    print("save.......") 
    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 
    sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") 
    for i in range(0,8): 
        sheet.write(0,i,col[i])  #列名 
    for i in range(0,250): 
        # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句，用来测试 
        data = datalist[i] 
        for j in range(0,8): 
            sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据 
    book.save(savepath) #保存 
 
# def saveData2DB(datalist,dbpath): 
#     init_db(dbpath) 
#     conn = sqlite3.connect(dbpath) 
#     cur = conn.cursor() 
#     for data in datalist: 
#             for index in range(len(data)): 
#                 if index == 4 or index == 5: 
#                     continue 
#                 data[index] = '"'+data[index]+'"' 
#             sql = ''' 
#                     insert into movie250( 
#                     info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info) 
#                     values (%s)'''%",".join(data) 
#             # print(sql)     #输出查询语句，用来测试 
#             cur.execute(sql) 
#             conn.commit() 
#     cur.close 
#     conn.close() 
 
 
# def init_db(dbpath): 
#     sql = ''' 
#         create table movie250( 
#         id integer  primary  key autoincrement, 
#         info_link text, 
#         pic_link text, 
#         cname varchar, 
#         ename varchar , 
#         score numeric, 
#         rated numeric, 
#         instroduction text, 
#         info text 
#         ) 
# 
# 
#     '''  #创建数据表 
#     conn = sqlite3.connect(dbpath) 
#     cursor = conn.cursor() 
#     cursor.execute(sql) 
#     conn.commit() 
#     conn.close() 
 
# 保存数据到数据库 
 
 
 
 
 
 
 
if __name__ == "__main__":  # 当程序执行时 
    # 调用函数 
     main() 
    # init_db("movietest.db") 
     print("爬取完毕！") 

 下面我根据代码，从上到下给大家讲解分析一遍

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-- codeing = utf-8 --，开头的这个是设置编码为utf-8 ，写在开头，防止乱码。

然后下面 import就是导入一些库，做做准备工作，(sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了)。

下面一些find开头的是正则表达式，是用来我们筛选信息的。

(正则表达式用到 re 库克，也可以不用正则表达式，不是必须的。)

大体流程分三步走：

1. 爬取网页

2.逐一解析数据

3. 保存网页

先分析流程1，爬取网页，baseurl 就是我们要爬虫的网页网址，往下走，调用了 getData(baseurl) ,

我们来看 getData方法

for i in range(0, 10):  # 调用获取页面信息的函数，10次 
      url = baseurl + str(i * 25) 

 这段时间大家可能看不懂，其实是这样的：

因为电影评分Top250，每个页面只显示25个，所以我们需要访问页面10次，25*10=250。

baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" 

我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面，比如i=1时

https://movie.douban.com/top250?start=25 

我放上超链接，大家可以点击看看会跳到哪个页面，毕竟实践出真知。

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然后又调用了askURL来请求网页，这个方法是请求网页的主体方法，

怕大家翻页麻烦，我再把代码复制一遍，让大家有个直观的感受

def askURL(url): 
    head = {  # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 
        "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122  Safari / 537.36" 
    } 
    # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容） 
 
    request = urllib.request.Request(url, headers=head) 
    html = "" 
    try: 
        response = urllib.request.urlopen(request) 
        html = response.read().decode("utf-8") 
    except urllib.error.URLError as e: 
        if hasattr(e, "code"): 
            print(e.code) 
        if hasattr(e, "reason"): 
            print(e.reason) 
    return html 

 这个askURL就是用来向网页发送请求用的，那么这里就有老铁问了，为什么这里要写个head呢?

[[435649]]

这是因为我们要是不写的话，访问某些网站的时候会被认出来爬虫，显示错误，错误代码

418

这是一个梗大家可以百度一下，

418 I’m a teapot 
 
The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that 
the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error 
is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an 
April Fools’ joke in 1998. 

 我是一个茶壶

[[435650]]

所以我们需要 “装” ，装成我们就是一个浏览器，这样就不会被认出来，

伪装一个身份。

来，我们继续往下走，

html = response.read().decode("utf-8") 

这段就是我们读取网页的内容，设置编码为utf-8，目的就是为了防止乱码。

访问成功后，来到了第二个流程：

2.逐一解析数据

解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup(靓汤) 这个库，这个库是几乎是做爬虫必备的库，无论你是什么写法。

下面就开始查找符合我们要求的数据，用BeautifulSoup的方法以及 re 库的

正则表达式去匹配，

findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 创建正则表达式对象，标售规则   影片详情链接的规则 
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S) 
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>') 
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>') 
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>') 
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>') 
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S) 

匹配到符合我们要求的数据，然后存进 dataList ， 所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。

最后一个流程：

3.保存数据

# 3.保存数据 
  saveData(datalist,savepath)      #2种存储方式可以只选择一种 
  # saveData2DB(datalist,dbpath) 

保存数据可以选择保存到 xls 表， 需要(xlwt库支持)

也可以选择保存数据到 sqlite数据库， 需要(sqlite3库支持)

这里我选择保存到 xls 表 ，这也是为什么我注释了一大堆代码，注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码，二者选一就行

保存到 xls 的主体方法是 saveData (下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库)：

def saveData(datalist,savepath): 
    print("save.......") 
    book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 
    sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 
    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") 
    for i in range(0,8): 
        sheet.write(0,i,col[i])  #列名 
    for i in range(0,250): 
        # print("第%d条" %(i+1))       #输出语句，用来测试 
        data = datalist[i] 
        for j in range(0,8): 
            sheet.write(i+1,j,data[j])  #数据 
    book.save(savepath) #保存 

 创建工作表，创列(会在当前目录下创建)，

sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 
   col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") 

 然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。

最后运作成功后，会在左侧生成这么一个文件

打开之后看看是不是我们想要的结果

成了，成了!

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如果我们需要以数据库方式存储，可以先生成 xls 文件，再把 xls 文件导入数据库中，就可以啦

本篇文章讲解到这里啦，我感觉我讲的还算细致吧，爬虫我也是最近才可以学 。