2025年python网页爬虫教程（2025年python网页爬取数据）

小红书内容爬取:Python爬虫入门案例

Python爬虫入门案例——小红书内容爬取的关键步骤如下：获取HTML页面：使用requests库发送GET请求到指定的小红书URL。设置请求头，特别是UserAgent，以模仿浏览器行为，避免被反爬机制检测到。接收响应后，确保字符编码为UTF8，以便正确解析网页中的中文字符。将获取到的HTML文本保存下来，供后续处理。

本方法采用纯模拟人操作的策略，避免触碰小红书的反爬机制，通过如下步骤实现爬取：打开小红书主页、登录账号、关键词搜索、提取页面数据、循环刷新页面、数据处理去重排序、保存至excel文件。此方法确保了数据的可靠性和爬取过程的顺利进行。

项目概述：该Python爬虫项目通过解析小红书作者主页链接，采集作者的笔记信息。采集的信息包括作者、笔记类型、标题、点赞数和笔记链接。采集到的数据会被存储为Excel表格。爬虫流程：登录小红书：使用DrissionPage库进行网页操作，模拟用户登录。打开作者主页：根据提供的作者主页链接打开页面。

首先，我们的目标是爬取与巴勒斯坦相关笔记下的所有评论，共计超过10000条，每条评论包含10个关键字段：笔记链接、页码、评论者昵称、评论者ID、主页链接、评论时间、评论IP属地、点赞数、评论级别以及评论内容。

使用Python采集小红书笔记下的评论的步骤如下：明确目标：确定要爬取的笔记主题。确定要采集的评论数据字段，如笔记链接、页码、评论者昵称、评论者ID、主页链接、评论时间、评论IP属地、点赞数、评论级别以及评论内容。环境准备：导入必要的Python库，如requests、BeautifulSoup、pandas等。

首先，爬虫能顺利抓取作者主页并获取笔记数据，然后按照点赞量降序排列，存储在本地Excel文件中。多次测试证明，程序稳定可靠。由于小红书的反爬策略，批量抓取数据颇具挑战，潜在风险包括封号。我的爬虫策略模拟人的操作，通过定时刷新页面避免触发反爬机制，确保数据获取过程平稳进行。

Python爬虫如何解析网页中的XML站点地图(sitemap)_Python爬虫解析XML站...

异步请求提升效率使用aiohttp+asyncio实现并发请求，避免同步等待。

为了有效使用爬虫，在用爬虫的时候我们需要在页面上做一些事情。我们来创建一个爬虫来收集页面标题、正文的第一个段落，以及编辑页面的链接（如果有的话）这些信息。第一步，我们需要先观察网站上的页面，然后制定采集模式，通过F12（一般情况下）审查元素，即可看到页面组成。

Python与BeautifulSoup/Scrapy：Python是一种流行的编程语言，其丰富的库和工具使得网页数据爬取变得相对简单。BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库，它创建了一个解析树，从中可以提取数据。Scrapy则是一个更强大的网络爬虫框架，它提供了完整的工具集，用于从网站中提取结构化的数据。

如何自学Python爬虫?新手入门教程

1、学习爬虫框架：掌握Scrapy、PySpider等爬虫框架的使用，简化开发流程。探索分布式爬虫：对于数据量庞大的需求，学习分布式爬虫技术，实现高效数据抓取。

2、以下是一些Python爬虫上手技巧： 学习基础知识：了解Python的基本语法和常用库，如requests、BeautifulSoup、Scrapy等。 确定目标网站：选择您要爬取数据的目标网站，并了解其网页结构和数据分布。 分析网页结构：使用浏览器开发者工具或其他工具，分析目标网站的网页结构，找到需要爬取的数据所在的位置和对应的HTML标签。

3、第一步：夯实基础掌握Python基本知识：学习变量、字符串、列表、字典、元组、控制语句、语法等基础知识，打牢根基，避免在做案例时感到模糊。了解网络请求原理：熟悉网络请求的基本原理，理解网页结构，如HTML、XML等，为后续爬虫开发提供理论支持。

4、明确学习目标目标导向：先确定学习Python的目的，例如开发网站、编写自动化工具、数据分析或机器学习。目标直接影响学习路径和深度。若需快速开发网站，可优先学习Django/Flask框架；若需提升职场效率，可聚焦自动化脚本（如文件处理、爬虫）和数据分析库（Pandas、NumPy）。

5、电子书：可在指定网盘链接获取。交互式学习网站：codecademy、codeschool。在线视频课程：Coursera、网易云课堂、腾讯课堂等在线教育网站上的 Python 教程。 提升阶段完成入门阶段的基础学习后，需要通过大量练习来提高编程水平。