Python 爬虫基础入门教程（超详细）-EW帮帮网

一、什么是爬虫？

网络爬虫（Web Crawler），又称网页蜘蛛，是一种自动抓取互联网信息的程序。爬虫会模拟人的浏览行为，向网站发送请求，然后获取网页内容并提取有用的数据。

二、Python爬虫的基本原理

爬虫的基本工作流程如下：

发送请求：使用 requests 等库向目标网站发送 HTTP 请求。
获取响应：服务器返回 HTML 页面内容。
解析数据：使用 BeautifulSoup、lxml 或 re 提取所需的数据。
保存数据：将数据保存为 CSV、Excel、数据库等格式。

三、搭建一个简单的 Python 爬虫

1. 安装必要的库

pip install requests beautifulsoup4

2. 示例目标：爬取豆瓣电影 Top 250 的电影名称

地址：豆瓣电影 Top 250

3. 基本代码结构

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36'
}

# 循环每一页（每页25部电影，共10页）
for page in range(0, 250, 25):
    url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}'
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        movie_tags = soup.find_all('div', class_='hd')
        for tag in movie_tags:
            title = tag.a.span.text
            print(title)
    else:
        print(f"请求失败：{response.status_code}")

4. 运行结果（部分）

肖申克的救赎
霸王别姬
阿甘正传
这个杀手不太冷
...

四、常见反爬机制及应对

1. User-Agent 检查

→ 解决方法：自定义请求头。

2. 频繁请求封 IP

→ 解决方法：使用 time.sleep() 控制请求间隔，或使用代理。

3. 动态加载页面（JS 渲染）

→ 解决方法：使用 Selenium 或 Playwright 等浏览器自动化工具。

五、进阶：使用 Selenium 爬取动态网页

pip install selenium

代码示例（以百度为例）：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.baidu.com')

search_box = driver.find_element(By.ID, 'kw')
search_box.send_keys('Python 爬虫')

search_button = driver.find_element(By.ID, 'su')
search_button.click()

time.sleep(2)

print(driver.page_source)  # 打印网页HTML

driver.quit()

六、数据保存（CSV 示例）

import csv

with open('movies.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['电影名称'])
    for title in movie_titles:
        writer.writerow([title])

七、建议与注意事项

尊重网站的 Robots.txt 协议，不恶意爬取。
控制请求频率，避免造成服务器负担。
爬虫只是工具，数据的合法使用才是重点。

八、结语

本教程只是 Python 爬虫的入门介绍，后续还可以学习更多内容，比如：

Scrapy 框架
多线程爬虫
分布式爬虫（如结合 Redis）
反爬机制绕过技巧
数据可视化与分析

如果你刚入门 Python 爬虫，建议从小项目练起，熟悉请求与解析的流程，再逐步扩展。

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