python爬虫爬取网页数据并解析数据

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我是靠谱客的博主高贵音响，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python爬虫爬取网页数据并解析数据，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识，主要介绍了python爬虫如何爬取网页数据并解析数据，帮助大家更好的利用爬虫分析网页，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。

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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
登录后复制

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)
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运行结果，如图