1.网络爬虫的基本概念

网络爬虫(又称网络蜘蛛，机器人)，就是模拟客户端发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。

只要浏览器能够做的事情，原则上，爬虫都能够做到。

2.网络爬虫的功能

网络爬虫可以代替手工做很多事情，比如可以用于做搜索引擎，也可以爬取网站上面的图片，比如有些朋友将某些网站上的图片全部爬取下来，集中进行浏览，同时，网络爬虫也可以用于金融投资领域，比如可以自动爬取一些金融信息，并进行投资分析等。

有时，我们比较喜欢的新闻网站可能有几个，每次都要分别打开这些新闻网站进行浏览，比较麻烦。此时可以利用网络爬虫，将这多个新闻网站中的新闻信息爬取下来，集中进行阅读。

有时，我们在浏览网页上的信息的时候，会发现有很多广告。此时同样可以利用爬虫将对应网页上的信息爬取过来，这样就可以自动的过滤掉这些广告，方便对信息的阅读与使用。

有时，我们需要进行营销，那么如何找到目标客户以及目标客户的联系方式是一个关键问题。我们可以手动地在互联网中寻找，但是这样的效率会很低。此时，我们利用爬虫，可以设置对应的规则，自动地从互联网中采集目标用户的联系方式等数据，供我们进行营销使用。

有时，我们想对某个网站的用户信息进行分析，比如分析该网站的用户活跃度、发言数、热门文章等信息，如果我们不是网站管理员，手工统计将是一个非常庞大的工程。此时，可以利用爬虫轻松将这些数据采集到，以便进行进一步分析，而这一切爬取的操作，都是自动进行的，我们只需要编写好对应的爬虫，并设计好对应的规则即可。

除此之外，爬虫还可以实现很多强大的功能。总之，爬虫的出现，可以在一定程度上代替手工访问网页，从而，原先我们需要人工去访问互联网信息的操作，现在都可以用爬虫自动化实现，这样可以更高效率地利用好互联网中的有效信息。

3.安装第三方库

在进行爬取数据和解析数据前，需要在Python运行环境中下载安装第三方库requests。

在Windows系统中，打开cmd(命令提示符)界面，在该界面输入pip install requests,按回车键进行安装。(注意连接网络)如下图

安装完成，如图

4.爬取淘宝首页

# 请求库

import requests

# 用于解决爬取的数据格式化

import io

import sys

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding="utf-8")

# 爬取的网页链接

r= requests.get("https://www.taobao.com/")

# 类型

# print(type(r))

print(r.status_code)

# 中文显示

# r.encoding="utf-8"

r.encoding=None

print(r.encoding)

print(r.text)

result = r.text

运行结果，如图

5.爬取和解析淘宝网首页

# 请求库

import requests

# 解析库

from bs4 import BeautifulSoup

# 用于解决爬取的数据格式化

import io

import sys

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding="utf-8")

# 爬取的网页链接

r= requests.get("https://www.taobao.com/")

# 类型

# print(type(r))

print(r.status_code)

# 中文显示

# r.encoding="utf-8"

r.encoding=None

print(r.encoding)

print(r.text)

result = r.text

# 再次封装，获取具体标签内的内容

bs = BeautifulSoup(result,"html.parser")

# 具体标签

print("解析后的数据")

print(bs.span)

a={}

# 获取已爬取内容中的script标签内容

data=bs.find_all("script")

# 获取已爬取内容中的td标签内容

data1=bs.find_all("td")

# 循环打印输出

for i in data:

a=i.text

print(i.text,end="")

for j in data1:

print(j.text)

运行结果，如图

6.小结

在对网页代码进行爬取操作时，不能频繁操作，更不要将其设置成死循环模式(每一次爬取则为对网页的访问，频繁操作会导致系统崩溃，会追究其法律责任)。

所以在获取网页数据后，将其保存为本地文本模式，再对其进行解析(不再需要访问网页)。

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