使用 Python 实现一个简单的 Web 爬虫（Web Crawler）
在当今大数据和人工智能时代，网络爬虫（Web Crawler）成为获取数据的重要工具之一。本文将介绍如何使用 Python 编写一个简单的 Web 爬虫，并展示其基本原理与实现过程。我们将使用 requests 和 BeautifulSoup 两个库来完成这个任务。
什么是 Web 爬虫？
Web 爬虫是一种自动访问网页并提取其中信息的程序。它可以用于搜索引擎索引、数据分析、价格监控、新闻聚合等多个领域。简单来说，爬虫的工作流程包括：
发送 HTTP 请求，获取网页内容；解析 HTML 内容；提取所需的数据；可选：存储数据到本地或数据库中。环境准备
在开始编写代码之前，请确保你的环境中安装了以下依赖库：
pip install requests beautifulsoup4requests: 用于发送 HTTP 请求；beautifulsoup4: 用于解析 HTML 文档。项目结构概览
我们的目标是爬取一个示例网站上的文章标题和链接。我们将会实现以下几个步骤：
获取网页内容；解析 HTML 并提取数据；打印或保存结果。第一步：发送请求获取网页内容
我们首先使用 requests 库向目标网站发送 GET 请求。这里以 https://example.com 为例（请注意该网站仅为示例，实际爬取请遵守网站的 robots.txt 规则）。
import requestsdef fetch_page(url): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) if response.status_code == 200: return response.text else: print(f"Failed to fetch page: {url}, status code {response.status_code}") return None except Exception as e: print(f"Error fetching page: {e}") return None# 示例调用html_content = fetch_page("https://example.com")print(html_content[:500]) # 打印前500个字符查看效果说明：
设置headers中的User-Agent是为了模拟浏览器访问，避免被服务器识别为爬虫。使用timeout=10防止请求长时间无响应。
第二步：解析 HTML 内容并提取数据
接下来我们使用 BeautifulSoup 来解析 HTML 文档，并从中提取我们感兴趣的内容。假设我们要爬取一个博客网站的文章标题和链接，HTML 结构如下：
<div class="post"> <h3><a href="/post1">这是第一篇文章</a></h3></div><div class="post"> <h3><a href="/post2">这是第二篇文章</a></h3></div>我们可以使用以下代码来提取这些信息：
from bs4 import BeautifulSoupdef parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") posts = [] for item in soup.find_all("div", class_="post"): title = item.find("h3").get_text(strip=True) link = item.find("a")["href"] posts.append({ "title": title, "link": link }) return posts# 示例调用if html_content: parsed_data = parse_html(html_content) for post in parsed_data: print(post)说明：
find_all("div", class_="post")表示查找所有类名为post的<div>标签；get_text(strip=True)用于提取文本并去除前后空格；["href"]用于获取链接地址。
第三步：整合代码并输出结果
现在我们将前面的功能整合成一个完整的脚本：
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef fetch_page(url): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0' } response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) if response.status_code == 200: return response.text else: print(f"Failed to fetch page: {url}, status code {response.status_code}") return None except Exception as e: print(f"Error fetching page: {e}") return Nonedef parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") posts = [] for item in soup.find_all("div", class_="post"): title = item.find("h3").get_text(strip=True) link = item.find("a")["href"] posts.append({ "title": title, "link": link }) return postsdef main(): url = "https://example.com" html = fetch_page(url) if html: data = parse_html(html) print("抓取到的数据如下：") for post in data: print(f"标题：{post['title']}，链接：{post['link']}")if __name__ == "__main__": main()扩展功能建议
上述代码只是一个基础版本，你可以进一步扩展以下功能：
1. 数据持久化（保存到文件或数据库）
可以将抓取到的数据保存为 JSON 文件或插入数据库中：
import jsonwith open("posts.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)2. 多线程/异步爬取
对于大规模爬取任务，可以使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 或 aiohttp + asyncio 实现并发处理。
3. 自动翻页功能
如果网站有分页功能，可以通过分析 URL 模式进行循环抓取：
for page in range(1, 6): # 抓取前5页 url = f"https://example.com/page/{page}" ...注意事项
合法性：在爬取任何网站之前，请查阅其robots.txt 文件（如 https://example.com/robots.txt），确保你遵守网站的爬虫政策。频率控制：不要频繁请求网站，以免造成服务器压力过大，建议添加 time.sleep() 控制请求间隔。异常处理：增加更多的异常捕获机制，提高程序健壮性。总结
本文介绍了如何使用 Python 构建一个基础的 Web 爬虫程序，通过 requests 发送请求，利用 BeautifulSoup 解析 HTML，并提取有用的信息。虽然这是一个简单的例子，但已经涵盖了爬虫开发的基本流程和技术要点。随着经验的积累，你可以尝试构建更复杂、功能更强大的爬虫系统。
如果你对爬虫技术感兴趣，后续还可以学习 Scrapy 框架、Selenium 模拟浏览器操作、以及反爬策略应对等内容。
完整源码 GitHub 示例地址（虚拟）：https://github.com/example/web-crawler-demo
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