1. Python 爬虫简介

Python 爬虫是指利用 Python 编程语言编写的程序，用于自动从互联网上获取信息。通过模拟人的行为，Python 爬虫可以访问网页、抓取数据，并将数据保存到本地或者进行进一步处理和分析。

Python 爬虫在数据采集、搜索引擎优化、舆情监控等领域具有广泛的应用。

2. Python 爬虫原理

Python 爬虫的基本原理是模拟浏览器发送 HTTP 请求，获取网页内容，并从中提取所需的信息。

Python 爬虫通常使用第三方库如 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等来实现网页的下载、解析和数据提取。

3. Python 爬虫开发者技能

作为一名 Python 爬虫开发者，需要具备以下技能和素质：

• Python 编程语言基础
• HTTP 请求和响应知识
• HTML 和 XML 解析技术
• 第三方爬虫库（如 requests、BeautifulSoup、Scrapy）的使用
• 数据清洗和处理能力
• 法律法规和道德准则意识

4. Python 爬虫应用领域

Python 爬虫可以应用于以下领域：

• 数据采集
• 搜索引擎优化
• 舆情监控
• 网站监测
• 信息整合

5. 爬虫道德准则

在使用 Python 爬虫时，开发者需要遵守相关法律法规和道德准则，尊重网站的权益和合法利益，在合法合规的前提下进行爬取和使用网站数据。

以下是一些基本的爬虫道德准则：

• 遵守网站服务条款
• 使用礼貌的方法访问网站，避免对网站造成过度负载
• 尊重网站的数据隐私和知识产权
• 避免爬取敏感或机密信息
• 在使用爬虫所得数据时，注明来源

总结

Python 爬虫是一项强大而多才多艺的工具，对于从互联网上获取数据和信息具有重要意义。但是，开发者在使用 Python 爬虫时，需要遵循相关法律法规和道德准则，在合法合规的前提下进行爬取和使用网站数据。

python3如何利用requests模块实现爬取页面内容的实例详解

本篇文章主要介绍了python3使用requests模块爬取页面内容的实战演练，具有一定的参考价值，有兴趣的可以了解一下1.安装pip我的个人桌面系统用的linuxmint，系统默认没有安装pip，考虑到后面安装requests模块使用pip，所以我这里第一步先安装pip。 $ sudo apt install python-pip安装成功，查看PIP版本：$ pip -V2.安装requests模块这里我是通过pip方式进行安装：$ pip install requests运行import requests，如果没提示错误，那说明已经安装成功了！检验是否安装成功3.安装beautifulsoup4Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。 它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找、修改文档的方式。 Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。 $ sudo apt-get install python3-bs4注：这里我使用的是python3的安装方式，如果你用的是python2,可以使用下面命令安装。 $ sudo pip install 模块浅析1）发送请求首先当然是要导入 Requests 模块：>>> import requests然后，获取目标抓取网页。 这里我以下为例：>>> r = (这里返回一个名为 r 的响应对象。 我们可以从这个对象中获取所有我们想要的信息。 这里的get是http的响应方法，所以举一反三你也可以将其替换为put、delete、post、head。 2）传递URL参数有时我们想为 URL 的查询字符串传递某种数据。 如果你是手工构建 URL，那么数据会以键/值对的形式置于 URL 中，跟在一个问号的后面。 例如， /get?key=val。 Requests 允许你使用 params 关键字参数，以一个字符串字典来提供这些参数。 举例来说，当我们google搜索“python爬虫”关键词时，newwindow(新窗口打开)、q及oq(搜索关键词)等参数可以手工组成URL ，那么你可以使用如下代码：>>> payload = {newwindow: 1, q: python爬虫, oq: python爬虫}>>> r = (params=payload)3）响应内容通过或来获取页面响应内容。 >>> import requests>>> r = ( 会自动解码来自服务器的内容。 大多数 unicode 字符集都能被无缝地解码。 这里补充一点和二者的区别，简单说返回的是Unicode型的数据；返回的是bytes型也就是二进制的数据；所以如果你想取文本，可以通过，如果想取图片，文件，则可以通过。 4）获取网页编码>>> r = (-85）获取响应状态码我们可以检测响应状态码：>>> r = (_code2005.案例展示最近公司刚引入了一款OA系统，这里我以其官方说明文档页面为例，并且只抓取页面中文章标题和内容等有用信息。 展示环境操作系统：linuxmintpython版本：python 3.5.2使用模块：requests、beautifulsoup4代码如下：#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-_author_ = GavinHsuehimport requestsimport bs4#要抓取的目标页码地址url =抓取页码内容，返回响应对象response = (url)#查看响应状态码status_code = _code#使用BeautifulSoup解析代码,并锁定页码指定标签内容content = ((utf-8), lxml)element = _all(id=book)print(status_code)print(element)程序运行返回爬去结果：抓取成功关于爬去结果乱码问题其实起初我是直接用的系统默认自带的python2操作的，但在抓取返回内容的编码乱码问题上折腾了老半天，google了多种解决方案都无效。 在被python2“整疯“之后，只好老老实实用python3了。 对于python2的爬取页面内容乱码问题，欢迎各位前辈们分享经验，以帮助我等后生少走弯路。

python爬虫项目实战：爬取用户的所有信息，如性别、年龄等

python爬虫项目实战： 爬取糗事百科用户的所有信息，包括用户名、性别、年龄、内容等等。 10个步骤实现项目功能，下面开始实例讲解： 1.导入模块 import re import from bs4 import BeautifulSoup 2.添加头文件，防止爬取过程被拒绝链接 def qiuShi(url,page): ################### 模拟成高仿度浏览器的行为 ############## heads ={ Connection:keep-alive, Accept-Language:zh-CN,zh;q=0.9, Accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml; q=0.9,image/webp,image/apng, / ;q=0.8, User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36, } headall = [] for key,value in (): items = (key,value) (items) opener = _opener() = headall _opener(opener) highlight=true>read()()() ################## end ######################################## 3.创建soup解析器对象 soup = BeautifulSoup(data,lxml) x = 0 4.开始使用BeautifulSoup4解析器提取用户名信息 ############### 获取用户名 ######################## name = [] unames = _all(h2) for uname in unames: (_text()) #################end############################# 5.提取发表的内容信息 ############## 发表的内容 ######################### cont = [])) highlight=true>字符串形式才可以使用 soup1 = BeautifulSoup(data2,lxml) happynumbers = _all(i,class_=number) for happynumber in happynumbers: (_text()) ##################end############################# 7.提取评论数 ############## 评论数 ############################ comm = [])) for comment in comments: (_text()) ############end##################################### 8.使用正则表达式提取性别和年龄 ######## 获取性别和年龄 ########################## pattern1 = <div>(d ?)</div> sexages = (pattern1)(data) 9.设置用户所有信息输出的格局设置 ################## 批量输出用户的所以个人信息 ################# print() for sexage in sexages: sa = sexage print( 17, = = 第, page, 页-第, str(x+1) + 个用户 = = , 17) print(【用户名】：,name[x],end=) print(【性别】：,sa[0],【年龄】：,sa[1]) print(【内容】：,cont[x]) print(【搞笑指数】：,happy[x], 【评论数】：,comm[x]) print( 25, 三八分割线 , 25) x += 1 ###################end########################## 10.设置循环遍历爬取13页的用户信息 for i in range(1,14): url =qiuShi(url,i) 运行结果，部分截图：