python爬虫网站完整代码

Python爬虫

在当今信息快速流通的时代，网络是获取信息和数据最常用的渠道。而爬虫技术就是在网络上自动收集信息和数据的技术，其中Python爬虫技术因为它简单易学、功能强大以及众多优秀的第三方库而变得日益受到人们的推崇。

网站爬虫

如果要通过爬虫技术从一个网站获取信息，首先要明确网站的结构。在Python爬虫技术中，最常用的两种爬取网站信息的方法是requests库和beautifulsoup库。

使用requests库可以请求网站页面，获取响应内容，而使用beautifulsoup库可以解析响应内容，提取有用的信息。这两个库的结合可以快速、方便地完成网站信息的爬取。

完整代码

在Python爬虫技术中，完整代码的编写是非常重要的。下面是一个爬取豆瓣电影top250的完整代码示例：

```

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = ''

def get_html(url):

try:

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:

return response.text

else:

return None

except RequestException:

return None

def parse_html(html):

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

items = soup.find_all('div', class_='item')

for item in items:

title = item.find('span', class_='title').get_text()

score = item.find('span', class_='rating_num').get_text()

number = item.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].get_text()[:-3]

time = item.find('p', class_='').get_text().replace('\n', '').replace(' ', '')

print('电影名称：{}，评分：{}，评论人数：{}，上映时间：{}'.format(title, score, number, time))

def main():

html = get_html(url)

parse_html(html)

if __name__ == '__main__':

main()

这段代码主要实现了以下功能：

- 发送网络请求，获取豆瓣电影top250的页面源码。

- 使用beautifulsoup库解析网页源码，提取需要的电影信息。

- 输出每个电影的名称、评分、评论人数、上映时间。

相关词汇

除了requests和beautifulsoup库，Python爬虫技术中还有其他常用的库和技术，如Scrapy、Selenium、正则表达式等。

- Scrapy：一个基于Python的开源网络爬虫框架，内置了强大的数据处理、多线程、分布式等功能，可以快速、高效地完成复杂的网站爬取任务。

- Selenium：一个自动化测试工具，也常被用于模拟浏览器，实现需要登录、验证码等机制的网站的爬取。

- 正则表达式：一种高效、灵活的文本处理方式，可以用于在一个文本中寻找匹配某种模式的字符串，常被用于爬虫技术中的URL匹配和文本信息提取。