Python爬虫实战核心是requests获取内容、BeautifulSoup/lxml解析HTML并提取数据,关键在于理解网页结构、应对反爬、保障稳定性;需安装requests、beautifulsoup4、lxml,建议虚拟环境运行,并通过开发者工具分析静态/动态结构,加headers、控频、验状态码、规范编码,最终存为CSV/JSON/数据库。

Python爬虫实战项目的核心在于:用requests获取网页内容,用BeautifulSoup或lxml解析HTML结构,再按需提取标题、链接、文本等数据。关键不是写得多快,而是理解网页结构、处理反爬细节、保证代码稳定可维护。
安装必要库只需三条命令:
建议新建虚拟环境运行,避免包冲突。首次运行时加个简单测试:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
<p>res = requests.get("<a href="https://www.php.cn/link/1536687004241eb9faeee0e227b58c60">https://www.php.cn/link/1536687004241eb9faeee0e227b58c60</a>")
soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
print(soup.title.string) # 输出:Herman Melville - Moby-Dick打开浏览器开发者工具(F12),切换到Elements标签页,右键目标内容 → “Inspect”,观察其所在标签、class、id或父级路径。不要直接抄CSS选择器,先确认是否动态加载(滚动才出现?点击才加载?)。
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多数网站会拒绝无头请求。加headers是最基础也最有效的应对方式:
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}
res = requests.get(url, headers=headers)爬取后数据要落地才有价值。小量数据用CSV或JSON最方便:
示例保存字典列表:
import json
data = [{"title": "Python入门", "url": "https://example.com/1"}, ...]
with open("articles.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)不复杂但容易忽略:每次爬完检查数据完整性,比如字段是否为空、链接是否拼错、日期格式是否统一。加几行日志或简单断言,能省下后期大量清洗时间。
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