完整教程:一篇最全Python 爬虫超详细讲解(零基础入门,适合小白)

news/2025/12/5 17:18:37/文章来源:https://www.cnblogs.com/ljbguanli/p/19313006

完整教程:一篇最全Python 爬虫超详细讲解(零基础入门,适合小白)

一篇最全Python 爬虫超详细讲解(零基础入门,适合小白)


摘要

对于很多刚入门 Python 的小白来说,爬虫 ️是最能快速产生成就感的项目之一。
从爬取网页数据,到自动提取文本、图片、视频,最后存入 Excel 或数据库——整个过程既有趣又实用。
本文将以通俗易懂的方式带你从零开始掌握爬虫的基础与进阶技巧,包含完整流程图、代码示例、库对比表格和实战案例。


在这里插入图片描述


一、爬虫的基本流程

Python 爬虫其实是模仿浏览器访问网页,然后解析返回的数据的过程。
典型的爬虫流程如下:

简单理解:
“爬虫就是一台自动访问网站、识别内容并保存下来的机器人。”


流程分解说明

步骤名称说明
1发起请求使用 requestsaiohttp 模拟浏览器请求网页
2获取响应服务器返回网页 HTML 文本或 JSON 数据
3内容解析使用 BeautifulSouplxmljson 解析网页结构
4数据提取使用 XPath、CSS Selector、正则表达式提取目标字段
5数据存储保存到 CSV、Excel、MongoDB、MySQL 等

二、常用爬虫库与功能对比

库名称功能简介优点适合场景
requests发送网络请求简单易用入门级爬虫
BeautifulSoup解析 HTML易读性好静态网页解析
lxml高性能解析快速稳定大规模数据提取
Scrapy爬虫框架模块化强中大型项目
selenium模拟浏览器操作能执行 JS动态网页爬取
aiohttp异步请求并发高海量网页采集
re正则匹配通用工具提取特定文本内容

提示:
如果你刚开始学习,建议先从 requests + BeautifulSoup 组合入手,再慢慢过渡到框架类爬虫。


三、简单爬虫示例(从零开始)

下面是一个最简单的网页爬虫实例,用于获取百度首页标题

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.baidu.com"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)"
}
# 1. 发起请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# 2. 获取网页内容
html = response.text
# 3. 解析HTML
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# 4. 提取标题
title = soup.title.string
print("网页标题:", title)

运行结果:

网页标题: 百度一下,你就知道

四、爬虫的分类

Python 爬虫大致可以分为以下几类

1️⃣ 静态爬虫(最常见)

2️⃣ 动态爬虫(需渲染页面)

stateDiagram-v2[*] --> 静态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492)静态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492) --> 动态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492): 遇到JS渲染动态[爬虫](https://www.juliangip.com/user/reg?inviteCode=1060492) --> 模拟登录模拟登录 --> 接口分析接口分析 --> [*]

3️⃣ 接口型爬虫(最稳定)


五、爬虫常见问题及解决方案

问题场景原因解决方法
请求403被拒绝反爬机制检测UA添加 headers 模拟浏览器
页面内容不全动态渲染使用 selenium 或 API 接口
中文乱码编码错误指定 response.encoding='utf-8'
数据重复未去重用集合或数据库唯一索引过滤
访问过快被封IP请求频率过高使用 time.sleep() 或代理池

⚠️ 温馨提醒:
请遵守目标爬虫网站的 robots.txt 协议,避免非法爬取敏感数据。


在这里插入图片描述


六、保存数据

常见的三种保存方式如下

✅ 保存为 CSV

import csv
data = [["标题", "链接"], ["百度", "https://www.baidu.com"]]
with open("data.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(data)

✅ 保存为 Excel

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, columns=["标题", "链接"])
df.to_excel("data.xlsx", index=False)

✅ 保存到数据库

import pymysql
conn = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="spider_db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO websites(title, url) VALUES (%s, %s)", ("百度", "https://www.baidu.com"))
conn.commit()

七、总结与拓展

总结一句话:
“写爬虫的过程,就是不断理解网页结构、观察数据规律、规避反爬策略的过程。”

模块技能点难度
requests请求网页
BeautifulSoupHTML解析⭐⭐
selenium模拟浏览器⭐⭐⭐
scrapy大型爬虫框架⭐⭐⭐⭐
aiohttp异步并发⭐⭐⭐⭐

温馨提示

更多Bug解决方案请查看==>全栈Bug解决方案专栏https://blog.csdn.net/lyzybbs/category_12988910.html


✍️ 作者

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