什麼是Python爬蟲？一篇文章帶你全面瞭解爬蟲

一、什麼叫爬蟲

爬蟲，又名“網路爬蟲”，就是能夠自動訪問網際網路並將網站內容下載下來的程式。它也是搜尋引擎的基礎，像百度和GOOGLE都是憑藉強大的網路爬蟲，來檢索海量的網際網路資訊的然後儲存到雲端，為網友提供優質的搜尋服務的。 加我VX：atstudy-js 回覆“測試”，進入 自動化測試學習交流群~~

你可能會說，除了做搜尋引擎的公司，學爬蟲有什麼用呢？哈哈，總算有人問到點子上了。打個比方吧：企業A建了個使用者論壇，很多使用者在論壇上留言講自己的使用體驗等等。現在A需要了解使用者需求，分析使用者偏好，為下一輪產品迭代更新做準備。那麼資料如何獲取，當然是需要爬蟲軟體從論壇上獲取咯。所以除了百度、GOOGLE之外，很多企業都在高薪招聘爬蟲工程師。你到任何招聘網站上搜“爬蟲工程師”看看崗位數量和薪資範圍就懂爬蟲有多熱門了。

三、爬蟲的原理

發起請求：透過HTTP協議向目標站點傳送請求（一個request），然後等待目標站點伺服器的響應。

獲取響應內容：如果伺服器能正常響應，會得到一個Response。Response的內容便是所要獲取的頁面內容，響應的內容可能有HTML，Json串，二進位制資料（如圖片影片）等等。

解析內容：得到的內容可能是HTML，可以用正規表示式、網頁解析庫進行解析；可能是Json，可以直接轉為Json物件解析；可能是二進位制資料，可以做儲存或者進一步的處理。

儲存資料：資料解析完成後，將儲存下來。既可以存為文字文件、可以存到資料庫中。

四、Python爬蟲例項

前面介紹了爬蟲的定義、作用、原理等資訊，相信有不少小夥伴已經開始對爬蟲感興趣了，準備躍躍欲試呢。那現在就來上“乾貨”，直接貼上一段簡單Python爬蟲的程式碼：

1.前期準備工作：安裝Python環境、安裝PYCHARM軟體、安裝MYSQL資料庫、新建資料庫exam、在exam中建一張用於存放爬蟲結果的表格house[SQL語句：create table house(price varchar(88),unit varchar(88),area varchar(88));]

2.爬蟲的目標：爬取鏈家租房網上（url: ）首頁中所有連結裡的房源的價格、單位及面積，然後將爬蟲結構存到資料庫中。

3.爬蟲原始碼：如下

import requests #請求URL頁面內容

from bs4 import BeautifulSoup #獲取頁面元素

import pymysql #連結資料庫

import time #時間函式

import lxml #解析庫（支援HTML\XML解析，支援XPATH解析）

#get_page 函式作用：透過requests的get方法得到url連結的內容，再整合成BeautifulSoup可以處理的格式

def get_page(url):

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

return soup

#get_links 函式的作用：獲取列表頁所有租房連結

def get_links(link_url):

soup = get_page(link_url)

links_div = soup.find_all('div',class_="pic-panel")

links=[div.a.get('href') for div in links_div]

return links

#get_house_info函式作用是：獲取某一個租房頁面的資訊：價格、單位、面積等

def get_house_info(house_url):

soup = get_page(house_url)

price =soup.find('span',class_='total').text

unit = soup.find('span',class_='unit').text.strip()

area = 'test' #這裡area欄位我們自定義一個test做測試

info = {

'價格':price,

'單位':unit,

'面積':area

}

return info

#資料庫的配置資訊寫到字典

DataBase ={

'host': '127.0.0.1',

'database': 'exam',

'user' : 'root',

'password' : 'root',

'charset' :'utf8mb4'}

#連結資料庫

def get_db(setting):

return pymysql.connect(**setting)

#向資料庫插入爬蟲得到的資料

def insert(db,house):

values = "'{}',"*2 + "'{}'"

sql_values = values.format(house['價格'],house['單位'],house['面積'])

sql ="""

insert into house(price,unit,area) values({})

""".format(sql_values)

cursor = db.cursor()

cursor.execute(sql)

db.commit()

#主程式流程：1.連線資料庫 2.得到各個房源資訊的URL列表 3.FOR迴圈從第一個URL開始獲取房源具體資訊（價格等）4.一條一條地插入資料庫

db = get_db(DataBase)

links = get_links('')

for link in links:

time.sleep(2)

house = get_house_info(link)

insert(db,house)

首先，“工欲善其事必先利其器”，用Python寫爬蟲程式也是一樣的道理，寫爬蟲過程中需要匯入各種庫檔案，正是這些及其有用的庫檔案幫我們完成了爬蟲的大部分工作，我們只需要調取相關的藉口函式即可。匯入的格式就是import庫檔名。這裡要注意的是在PYCHARM裡安裝庫檔案，可以透過游標放在庫檔名稱上，同時按ctrl+alt 鍵的方式來安裝，也可以透過命令列（Pip install 庫檔名）的方式安裝，如果安裝失敗或者沒有安裝，那麼後續爬蟲程式肯定會報錯的。在這段程式碼裡，程式前五行都是匯入相關的庫檔案：requests用於請求URL頁面內容；BeautifulSoup用來解析頁面元素；pymysql用於連線資料庫；time包含各種時間函式；lxml是一個解析庫，用於解析HTML、XML格式的檔案，同時它也支援XPATH解析。

其次，我們從程式碼最後的主程式開始看整個爬蟲流程：

透過get_db函式連線資料庫。再深入到get_db函式內部，可以看到是透過呼叫

Pymysql的connect函式來實現資料庫的連線的，這裡**seting是Python收集關鍵字引數的一種方式，我們把資料庫的連線資訊寫到一個字典DataBase裡了，將字典裡的資訊傳給connect做實參。

透過get_links函式，獲取鏈家網租房首頁的所有房源的連結。所有房源的連結以列表形式存在Links裡。get_links函式先透過requests請求得到鏈家網首頁頁面的內容，再透過BeautifuSoup的介面來整理內容的格式，變成它可以處理的格式。最後透過電泳find_all 函式找到所有包含圖片的div樣式，再透過一個for迴圈來獲得所有div樣式裡包含的超連結頁籤（a）的內容（也就是 href 屬性的內容），所有超連結都存放在列表links中。

透過FOR迴圈，來遍歷links中的所有連結（比如其中一個連結是：101101570737.html）

用和2）同樣的方法，透過使用find函式進行元素定位獲得3）中連結裡的價格、單位、面積資訊，將這些資訊寫到一個字典Info裡面。

呼叫insert函式將某一個連結裡得到的Info資訊寫入資料庫的house表中去。深入到insert函式內部，我們可以知道它是透過資料庫的遊標函式cursor()來執行一段SQL語句然後資料庫進行commit操作來實現響應功能。這裡SQL語句的寫法比較特殊，用

到了format函式來進行格式化，這樣做是為了便於函式的複用。

最後，執行一下爬蟲程式碼，可以看到鏈家網的首頁所有房源的資訊都寫入到資料裡了。（注：test是我手動指定的測試字串）

最後：

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