使用python爬蟲實現爬取網頁數據并解析數據

使用python爬蟲實現爬取網頁數據并解析數據？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

1.網絡爬蟲的基本概念

網絡爬蟲（又稱網絡蜘蛛，機器人），就是模擬客戶端發送網絡請求，接收請求響應，一種按照一定的規則，自動地抓取互聯網信息的程序。
只要瀏覽器能夠做的事情，原則上，爬蟲都能夠做到。

2.網絡爬蟲的功能

網絡爬蟲可以代替手工做很多事情，比如可以用于做搜索引擎，也可以爬取網站上面的圖片，比如有些朋友將某些網站上的圖片全部爬取下來，集中進行瀏覽，同時，網絡爬蟲也可以用于金融投資領域，比如可以自動爬取一些金融信息，并進行投資分析等。

有時，我們比較喜歡的新聞網站可能有幾個，每次都要分別打開這些新聞網站進行瀏覽，比較麻煩。此時可以利用網絡爬蟲，將這多個新聞網站中的新聞信息爬取下來，集中進行閱讀。

有時，我們在瀏覽網頁上的信息的時候，會發現有很多廣告。此時同樣可以利用爬蟲將對應網頁上的信息爬取過來，這樣就可以自動的過濾掉這些廣告，方便對信息的閱讀與使用。

有時，我們需要進行營銷，那么如何找到目標客戶以及目標客戶的聯系方式是一個關鍵問題。我們可以手動地在互聯網中尋找，但是這樣的效率會很低。此時，我們利用爬蟲，可以設置對應的規則，自動地從互聯網中采集目標用戶的聯系方式等數據，供我們進行營銷使用。

有時，我們想對某個網站的用戶信息進行分析，比如分析該網站的用戶活躍度、發言數、熱門文章等信息，如果我們不是網站管理員，手工統計將是一個非常龐大的工程。此時，可以利用爬蟲輕松將這些數據采集到，以便進行進一步分析，而這一切爬取的操作，都是自動進行的，我們只需要編寫好對應的爬蟲，并設計好對應的規則即可。

除此之外，爬蟲還可以實現很多強大的功能?？傊?，爬蟲的出現，可以在一定程度上代替手工訪問網頁，從而，原先我們需要人工去訪問互聯網信息的操作，現在都可以用爬蟲自動化實現，這樣可以更高效率地利用好互聯網中的有效信息。

3.安裝第三方庫

在進行爬取數據和解析數據前，需要在Python運行環境中下載安裝第三方庫requests。

在Windows系統中，打開cmd（命令提示符）界面，在該界面輸入pip install requests,按回車鍵進行安裝。（注意連接網絡）如下圖

安裝完成，如圖

4.爬取淘寶首頁

# 請求庫
import requests
# 用于解決爬取的數據格式化
import io
import sys
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8')
# 爬取的網頁鏈接
r= requests.get("https://www.taobao.com/")
# 類型
# print(type(r))
print(r.status_code)
# 中文顯示
# r.encoding='utf-8'
r.encoding=None
print(r.encoding)
print(r.text)
result = r.text

運行結果，如圖

5.爬取和解析淘寶網首頁

# 請求庫
import requests
# 解析庫
from bs4 import BeautifulSoup
# 用于解決爬取的數據格式化
import io
import sys
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8')
# 爬取的網頁鏈接
r= requests.get("https://www.taobao.com/")
# 類型
# print(type(r))
print(r.status_code)
# 中文顯示
# r.encoding='utf-8'
r.encoding=None
print(r.encoding)
print(r.text)
result = r.text
# 再次封裝，獲取具體標簽內的內容
bs = BeautifulSoup(result,'html.parser')
# 具體標簽
print("解析后的數據")
print(bs.span)
a={}
# 獲取已爬取內容中的script標簽內容
data=bs.find_all('script')
# 獲取已爬取內容中的td標簽內容
data1=bs.find_all('td')
# 循環打印輸出
for i in data:
 a=i.text
 print(i.text,end='')
 for j in data1:
  print(j.text)

運行結果，如圖

看完上述內容，你們掌握使用python爬蟲實現爬取網頁數據并解析數據的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！