【基础】爬虫实战：爬取静态网页文本数据

本文使用的是python3 只用了一个需要导入的包xlwt 下面是笔者的一段废话 嘿嘿。 记得我才开始接触python的时候,天天听网上这个公开课那个公开课让报班学爬虫，说爬虫有多赚钱多厉害（但是他们的课贵啊QAQ）。我那时候就想不掏钱自己学，折腾了一段时间，也有一些小的经验。当时我学的时候就经常会面临看代码一脸懵逼的状态，于是今天就像做一个简单的爬虫并且具体解释一下代码，看完应该就能学会。做一个萌新友好型文章 (￣▽￣)~* 完整代码，下面都是分开讲的所以完整代码放到前面。 import urllib.request,re #urllib 包 re正则表达式python3自带包不需要导入 u 【Python爬虫基础教程】—— 爬取静态网页信息并存储至Excel 在Python编程领域，爬虫是一项非常实用的技术，它可以帮助我们自动化地抓取网页上的信息。本教程针对零基础或初学者，旨在让你理解如何使用Python来爬取静态网页数据，并将数据解析后存入Excel文件。 你需要了解Python的基础知识，特别是如何导入和使用库。在这个例子中，我们将使用`urllib.request`库来发起HTTP请求，获取网页内容，以及`re`库来处理正则表达式，用于解析HTML。值得注意的是，Python 3中这两个库都是标准库，无需额外安装。 以下是一个简单的爬虫程序的结构： 1. **发起请求**： 使用`urllib.request.urlopen()`函数向指定URL发送请求，获取网页的原始HTML内容。例如： ```python url = 'http://www.example.com' html = urllib.request.urlopen(url).read() ``` 2. **解析HTML**： 通常，我们会使用正则表达式或HTML解析库（如BeautifulSoup）来提取所需信息。在这个例子中，使用了`re.findall()`方法找到匹配的正则表达式模式。例如： ```python page_list = re.findall(r'.*?：(.*?)', html) ``` 3. **数据存储**： 抓取的数据需要存储，这里我们选择将数据写入Excel文件。Python的`xlwt`库可以创建和操作Excel文件。首先确保已通过`pip install xlwt`安装此库，然后创建一个工作簿并添加工作表，接着写入数据： ```python import xlwt def excel_write(items): newTable = 'output.xls' wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') ws = wb.add_sheet('Sheet1') # 写入表头 headData = ['Header1', 'Header2', '...'] for colnum, header in enumerate(headData): ws.write(0, colnum, header, xlwt.easyxf('font:bold on')) # 写入数据 for rownum, row_data in enumerate(items): for colnum, data in enumerate(row_data): ws.write(rownum + 1, colnum, data) wb.save(newTable) ``` 在上述代码中，`getdata()`函数被用来获取网页内容并进行正则解析，而`excel_write()`则接收解析后的数据并将其写入Excel文件。 学习爬虫的基本思路如下： 1. **分析目标网站**：理解网页结构，确定要抓取的数据。 2. **发起请求**：使用Python发送HTTP请求，获取HTML源代码。 3. **解析HTML**：利用正则表达式或HTML解析器提取所需信息。 4. **数据存储**：将抓取的数据保存到本地文件（如CSV、JSON或Excel）。 5. **数据处理**（可选）：对抓取的数据进行清洗、分析和可视化，挖掘有价值的信息。 在开始爬虫项目前，确保你的环境配置正确，包括Python的安装以及所需库（如`xlwt`）的安装。此外，遵循网络礼仪，尊重网站的robots.txt文件，不要对目标网站造成过大的访问压力。 总结来说，Python爬虫是数据获取的重要工具，通过学习和实践，你可以逐步掌握这项技能，为数据分析、网站监控等应用场景提供便利。本教程提供了一个基础示例，帮助初学者理解爬虫的基本流程。随着经验的增长，你将能够应对更复杂的爬虫任务。