如何使用Python进行网页抓取

如果您知道如何提取数据，互联网就是一个巨大的数据源。因此，近年来网络抓取的需求呈指数级增长，Python 已成为最流行的编程语言。

在本分步教程中，您将学习如何使用流行的库（例如 Requests 和 Beautiful Soup ）检索信息。

让我们深入使用 Python 进行网络抓取的世界！

Python 中的网页抓取是什么

网络抓取是从网络检索数据的过程。甚至从页面复制和粘贴内容也是一种抓取形式！然而，该术语通常指由自动化软件执行的任务，本质上是一个访问网站并从其页面中提取感兴趣数据的脚本（也称为机器人、爬虫或蜘蛛）。在我们的例子中，使用Python。

您需要知道，许多网站出于不同的原因实施反抓取技术。但不用担心，因为我们将向您展示如何绕过它们！

如果您负责任地进行抓取，就不太可能遇到法律问题。只需确保您没有违反服务条款或提取敏感信息，尤其是在构建大型项目之前。这是您必须了解的几种网络爬行最佳实践之一。

Python 网页抓取路线图 101

想知道使用 Python 学习网络抓取的旅程中接下来会发生什么吗？继续阅读，请放心，我们将引导您完成最初的步骤。

你需要学习什么

抓取是一个逐步的过程，涉及四个主要任务。这些都是：

检查目标站点：大致了解可以提取哪些信息。要执行此任务：

访问目标网站以熟悉其内容和结构。
研究 HTML 元素如何在页面上定位。
找出最重要的数据在哪里以及它的格式。

获取页面的 HTML 代码：通过下载页面的文档来访问 HTML 内容。为了实现这一点：

使用 HTTP 客户端库（例如 Requests）连接到您的目标网站。
使用要抓取的页面的 URL 向服务器发出 HTTP GET 请求。
验证服务器是否成功返回 HTML 文档。

从 HTML 文档中提取数据：获取您想要的信息，通常是特定的数据或项目列表。为了达成这个：

使用数据解析库（例如 Beautiful Soup）解析 HTML 内容。
选择具有相同库的感兴趣的 HTML 内容。
编写抓取逻辑以从这些元素中提取信息。
如果网站由很多页面组成并且您想将它们全部抓取：
从当前页面中提取要关注的链接并将其添加到队列中。
按照第一个链接返回，直到队列为空。

存储提取的数据：提取后，将其转换并存储为更易于使用的格式。为了达到这个目的：

将抓取的内容转换为 CSV、JSON 或类似格式并将其导出到文件。
将其写入数据库。

备注：不要忘记在线数据不是静态的！网站不断变化和发展，其内容也是如此。因此，为了使抓取的信息保持最新，您需要定期查看并重复此过程。

抓取用例

Python 中的网页抓取在各种情况下都很有用。一些最相关的用例包括：

竞争对手分析：从竞争对手的网站收集有关其产品/服务、功能和营销方法的数据，以对其进行监控并获得竞争优势。
价格比较：从多个电子商务平台收集价格进行比较，找到最优惠的价格。
潜在客户开发：从网站中提取联系信息，例如姓名、电子邮件地址和电话号码，为企业创建有针对性的营销列表。但当涉及个人信息时，请注意您所在国家/地区的法律。
情绪分析：从社交媒体检索新闻和帖子，以跟踪有关主题或品牌的公众舆论。
社交媒体分析：从 Twitter、Instagram、Facebook 和 Reddit 等社交平台恢复数据，以跟踪特定主题标签、关键字或影响者的受欢迎程度和参与度。

请记住，这些只是几个例子；在很多情况下，检索信息都可以发挥作用。请查看我们的网络抓取用例指南以了解更多信息！

网页抓取的挑战

任何能够访问互联网的人都可以创建网站，这使得网络成为一个以不断变化的技术和风格为特征的混乱环境。因此，您在抓取时必须应对一些挑战：

多样性：在线可用的布局、样式、内容和数据结构的多样性使得不可能编写一个蜘蛛来抓取所有内容。每个网站都是独一无二的。因此，每个网络爬行脚本必须针对特定目标定制。
长寿：抓取涉及从网站的 HTML 元素中提取数据。因此，其逻辑取决于站点的结构。但网页可以更改其结构和内容，恕不另行通知！这会使抓取工具停止工作并迫使您相应地调整数据检索逻辑。
可扩展性：随着要收集的数据量的增加，蜘蛛的性能成为一个问题。但是，有多种解决方案可以使您的 Python 抓取过程更具可扩展性：您可以使用分布式系统、采用并行抓取或优化代码性能。

然后，还有另一类挑战需要考虑：反机器人技术。这些是网站为防止恶意或不需要的机器人而采取的措施，默认情况下包括抓取工具。

其中一些方法包括 IP 阻止、JavaScript 挑战和验证码，这使得数据提取变得不那么简单。然而，您可以使用例如旋转代理和无头浏览器来绕过它们。或者您也可以使用ZenRows来省去麻烦并轻松绕过它们。

网页抓取的替代方案：API 和数据集

有些网站为您提供官方应用程序编程接口（API）来请求和检索数据。这种方法更稳定，因为这些机制不会经常改变，并且没有保护。同时，您可以通过它们访问的数据是有限的，并且只有一小部分网站开发了 API。

另一种选择是在线购买现成的数据集，但您可能无法在市场上找到适合您特定需求的数据集。

这就是为什么网络抓取在大多数情况下仍然是获胜方法的原因。

如何用 Python 抓取网站

准备好开始了吗？您将构建一个真正的蜘蛛，从ScrapeMe检索数据，ScrapeMe 是一个为学习网络抓取而构建的 Pokémon 电子商务网站。

在本分步教程结束时，您将拥有一个 Python 网络抓取工具：

使用 Requests 从 ScrapeMe 下载一些目标页面。
选择包含感兴趣数据的 HTML 元素。
使用 Beautiful Soup 抓取所需信息。
将信息导出到文件。

您将看到的只是一个示例，用于了解 Python 中的网页抓取如何工作。但是，请记住，您可以将在这里学到的内容应用到任何其他网站。该过程可能更复杂，但要遵循的关键概念始终是相同的。

我们还将介绍如何解决常见错误并提供练习来帮助您打下坚实的基础。

在开始编写一些代码之前，您需要满足一些先决条件。现在就把他们全部解决掉吧！

设置环境

要使用Python构建数据抓取器，您需要下载并安装以下工具：

Python 3.11+：本教程指的是撰写本文时最新的Python 3.11.2 。
pip：Python 包索引 ( PyPi )，您可以使用单个命令来安装库。
Python IDE：任何支持Python的IDE都可以。我们使用的是免费的PyCharm 社区版。

注意：如果您是 Windows 用户，请不要忘记Add python.exe to PATH选中安装向导中的选项。这样，Windows 将能够在终端中使用python和命令。pip仅供参考：由于pip默认包含 Python 3.4 或更高版本，因此您无需手动安装它。

您现在已经具备了用 Python 构建第一个网络爬虫所需的一切。

初始化Python项目

启动 PyCharm 并选择File > New Project...菜单栏上的选项。

它将打开一个弹出窗口。从左侧菜单中选择Pure Python，然后按如下所示设置您的项目：

为您的项目创建一个名为python-scraper.“检查Create a main.py welcome script选项”的文件夹，然后单击“Create按钮”。

等待 PyCharm 设置项目一段时间后，您应该看到以下内容：

要验证一切正常，请打开屏幕底部的“终端”选项卡并输入：

python main.py

启动此命令，您应该得到：

Hi, PyCharm

重命名main.py为scraper.py并删除其中的所有代码行。您很快就会学会如何在 Python 中使用一些 Beautiful Soup 抓取逻辑来填充该文件！

第 1 步：检查您的目标网站

您可能会想直接编码，但这不是最好的方法。首先，您需要花一些时间了解您的目标网站。这可能听起来很乏味或不必要，但这是研究站点结构并了解如何从中抓取数据的唯一方法。每个抓取项目都是这样开始的。

煮点咖啡并在您最喜欢的浏览器中打开ScrapeMe。

浏览网站

像任何普通用户一样与网站进行交互。探索不同的产品列表页面，尝试搜索功能，输入单个产品页面，并将商品添加到购物车。研究网站的反应及其页面的结构。

尝试一下网站的按钮、图标和其他元素，看看会发生什么。详细而言，请查看当您更改页面时 URL 如何更新。

分析URL结构

Web 服务器根据请求 URL 返回一个 HTML 文档，每个文档都与一个特定页面相关联。考虑 Venosaur 产品页面 URL：

您可以将它们中的任何一个解构为两个主要部分：

基本 URL：网站商店部分的路径。在这里https://scrapeme.live/shop/。
具体页面位置：具体产品的路径。URL 可能以.html、结尾.php，或者根本没有扩展名。

网站上提供的所有产品都将具有相同的基本 URL。每个页面之间发生变化的是它的后半部分，其中包含一个字符串，该字符串指定服务器应返回哪个产品页面。通常，相同类型页面的 URL 总体上共享相似的格式。

此外，URL 还可以包含额外信息：

路径参数：这些用于捕获RESTful方法中的特定值（例如， inhttps://www.example.com/users/14是14路径参数）。
查询参数：这些参数添加到 URL 末尾的问号 ( ?) 之后。它们通常对过滤器值进行编码，以便在执行搜索时发送到服务器（例如，在https://www.example.com/search?search=blabla&sort=newest、search=blabla和中sort=newest是查询参数）。

请注意，任何查询参数字符串都包含：

?: 标志着开始。
key=value由&:分隔的参数列表key是一个参数的名称，而value显示其值。查询字符串包含由字符分隔的键值对中的参数&。

换句话说，URL 不仅仅是 HTML 文档的简单位置字符串。它们可以包含参数信息，服务器使用这些信息来运行查询并用特定数据填充页面。

看一下下面的内容，了解这一切是如何工作的：

https://scrapeme.live/shop/Venusaur/

您可以将它们中的任何一个解构为两个主要部分：

基本 URL：网站商店部分的路径。在这里https://scrapeme.live/shop/。
具体页面位置：具体产品的路径。URL 可能以.html、结尾.php，或者根本没有扩展名。

此外，URL 还可以包含额外信息：

路径参数：这些用于捕获RESTful方法中的特定值（例如， inhttps://www.example.com/users/14是14路径参数）。
查询参数：这些参数添加到 URL 末尾的问号 ( ?) 之后。它们通常对过滤器值进行编码，以便在执行搜索时发送到服务器（例如，在https://www.example.com/search?search=blabla&sort=newest、search=blabla和中sort=newest是查询参数）。

请注意，任何查询参数字符串都包含：

?: 标志着开始。
key=value由&:分隔的参数列表key是一个参数的名称，而value显示其值。查询字符串包含由字符分隔的键值对中的参数&。

换句话说，URL 不仅仅是 HTML 文档的简单位置字符串。它们可以包含参数信息，服务器使用这些信息来运行查询并用特定数据填充页面。

看一下下面的内容，了解这一切是如何工作的：

https://scrapeme.live/page/3/?s=bla

这对应于查询的搜索结果列表中第三页的 URL bla。

在该示例中，3是路径参数，而bla是查询值s。此 URL 将指示服务器运行分页搜索查询并获取所有包含该字符串的内容bla，并仅返回第 3 页的结果。

📘练习：尝试一下上面的 URL。更改路径参数和查询字符串以查看会发生什么。同样，使用搜索输入来查看 URL 的反应。

📘解决方案：如果您更新搜索框中的字符串并提交，则sURL 中的查询参数将相应更改。反之亦然，手动更改该 URL 会导致网站上显示不同的结果。

检查您的目标网站，找出其页面的结构以及如何从服务器检索数据。

现在您已经了解了 ScrapeMe 的页面结构如何工作，是时候检查其页面的 HTML 代码了。

使用开发人员工具检查站点

您现在已经熟悉该网站了。下一步是深入研究页面的 HTML 代码，研究其结构和内容，以了解如何从中提取数据。

所有现代浏览器都附带一套高级开发人员工具，大多数提供几乎相同的功能。这些使您能够探索网页的 HTML 代码并使用它。在本 Python 网页抓取教程中，您将看到Chrome 的 DevTools 的实际应用。

右键单击 HTML 元素并选择Inspect打开 DevTools 窗口。如果网站禁用了右键菜单，请执行以下操作：

在 macOS 上：选择View > Developer > Developer菜单栏中的工具。
在 Windows 和 Linux 上：单击右上角的⋮菜单按钮，然后选择More Tools > Developer tools选项。

它们可以让您检查网页的文档对象模型 ( DOM )的结构。反过来，这可以帮助您更深入地了解源代码。在 DevTools 部分中，进入Elements选项卡以访问 DOM。

正如您所看到的，这将结构显示为可单击的 HTML 节点树。右侧选定的节点代表左侧突出显示的元素的代码。考虑一下您可以直接在 DevTools 中扩展、压缩甚至编辑这些节点。

要在 DOM 中定位 HTML 元素的位置，请右键单击它并选择Inspect。将鼠标悬停在右侧的 HTML 代码上，您将看到页面上相应的元素亮起。

如果您很难理解 DOM 和 HTML 之间的区别：

HTML代码代表开发人员编写的网页文档的内容。
DOM 是浏览器创建的 HTML 代码的动态内存表示形式。在 JavaScript 中，您可以操作页面的 DOM 来更改其内容、结构和样式。

📘练习：包含妙蛙种子的产品元素的第一类是什么li？产品价格包含在哪个 HTML 标签中？使用 DevTools 探索 DOM 来找出答案！

📘解决方案：第一类是post-759，而包裹价格的 HTML 标签是 a <span>。

尝试并玩耍！您对目标页面的挖掘越深入，抓取它们就越容易。

系好安全带！您将构建一个 Python 蜘蛛，用于导航 HTML 代码并从中提取相关数据。

第 2 步：下载 HTML 页面

准备好启动你的 Python 引擎！您已经准备好编写一些代码了！

假设您想从以下位置抓取数据：

https://scrapeme.live/shop/

您首先需要检索目标页面的 HTML 代码。换句话说，您必须下载与页面 URL 关联的 HTML 文档。要实现此目的，请使用 Pythonrequests库。

在 PyCharm 项目的“终端”选项卡中，启动以下命令进行安装requests：

pip install requests

打开该scraper.py文件并使用以下代码行对其进行初始化：

import requests

// download the HTML document
// with an HTTP GET request
response = requests.get("https://scrapeme.live/shop/")

// print the HTML code
print(response.text)

此片段导入requests dependencies. 然后，它使用该函数对目标页面 URLrequests get()执行HTTPGET请求get()，并返回包含 HTML 文档的响应的 Python 表示形式。

打印text响应的属性，您将可以访问之前检查的页面的代码：

<!doctype html>
<html lang="en-GB">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=2.0">
<link rel="profile" href="http://gmpg.org/xfn/11">
<link rel="pingback" href="https://scrapeme.live/xmlrpc.php">

<title>Products – ScrapeMe</title>
<!-- rest of the page omitted for brevity...  -->

常见错误：忘记错误处理逻辑！

GET对服务器的请求可能会因多种原因而失败。服务器可能暂时不可用、URL 可能有误、或者您的 IP 可能已被阻止。这就是为什么您可能需要按如下方式处理错误：

response = requests.get("https://scrapeme.live/sh1op/")
# if the response is 2xx
if response.ok:
    # scraping logic here...
else:
    # log the error response
    # in case of 4xx or 5xx
    print(response)

这样，如果请求出现错误，脚本就不会崩溃，并且只会在2xx响应时继续。

极好的！您刚刚学习了如何从 Python 抓取脚本中获取网站页面的 HTML 代码！

在编写一些数据抓取 Python 逻辑之前，让我们先了解一下您可能遇到的网站类型。

静态内容网站

静态内容网页不执行AJAX请求来动态获取其他数据。ScrapeMe 是一个静态内容网站。这意味着服务器发回已包含所有内容的 HTML 页面。

要检查这一点，请查看FETCH/XHRDevTools 的“网络”选项卡中的部分。重新加载页面，该部分应保持空白，如下图所示：

这意味着目标页面不会在呈现时进行 AJAX 调用来检索数据。因此，您从服务器获得的就是您在页面上看到的内容。

对于静态内容网站，您不需要复杂的逻辑即可访问其内容。您所要做的就是使用页面的 URL 向他们的服务器发出 HTTP Web 请求。一块蛋糕！

Python库requests足以检索 HTML 内容。然后，您可以解析 HTML 响应并立即开始收集相关数据。静态内容网站是最容易抓取的。

动态内容网站

在这里，服务器仅返回用户将在页面上看到的 HTML 内容的一小部分。浏览器通过 JavaScript 代码生成剩余信息。这使得 API 请求获取数据并动态生成其余 HTML 内容。

当涉及到某些技术时，服务器几乎不发送任何 HTML。相反，您得到的是大量 JavaScript 代码。这指示浏览器在渲染时根据通过 API 动态检索的数据创建所需的 HTML。

您在服务器响应中获得的代码与您使用开发人员工具检查页面时看到的代码完全不同。这在 React、Vue 或 Angular 开发的应用程序中很常见。这些技术使用客户端的浏览器功能来卸载服务器的工作。

该页面始终保持不变，而不是向服务器发出新请求。当用户导航 Web 应用程序时，JavaScript 负责获取新信息并更新 DOM。这就是它们被称为单页应用程序 ( SPA ) 的原因。

请记住，只有浏览器才能运行 JavaScript。因此，抓取具有动态内容的网站需要具有浏览器功能的工具。使用requests，你只能得到服务器发送的内容，这将是很多你无法运行的 JS 代码。

要在 Python 中从动态内容网站提取数据，您可以使用requests-html. 这是作者创建的一个项目，requests增加了运行 JavaScript 的能力。另一个选择是Selenium，最流行的无头浏览器库。

对于那些不熟悉这个概念的人来说，无头浏览器是没有图形用户界面（GUI）的浏览器。使用像 Selenium 这样的库，您可以指示它运行任务。它们是在 Python 中运行 JavaScript 代码的理想解决方案！

深入研究抓取动态内容网站的工作原理并不是本教程的目标。如果您想了解更多信息，请查看我们有关使用 Python 的无头浏览器的指南！

一些网站将信息限制在登录墙后面。只有授权用户才能克服它并访问特定页面。

著名的LinkedIn授权墙

要从中获取数据，您需要一个帐户。登录浏览器是一回事，但在 Python 中以编程方式登录又是另一回事。

由于 ScrapeMe 不受登录保护，因此本教程不会介绍身份验证。但我们为您提供了解决方案！请按照我们的指南了解如何抓取需要使用 Python 登录的网站以了解更多信息！

第三步：用 Beautiful Soup 解析 HTML 内容

在上一步中，您从服务器检索了 HTML 文档。如果你看一下它，你会看到一长串代码，理解它的唯一方法是通过HTML 解析提取所需的数据。

是时候学习如何使用美丽汤了！

Beautiful Soup是一个用于解析 XML 和 HTML 内容的 Python 库，它公开了一个 API 来探索 HTML 代码。换句话说，它允许您选择 HTML 元素并轻松地从中提取数据。

要安装该库，请在终端中启动以下命令：

pip install beautifulsoup4

然后，用它来解析通过这种方式检索到的内容requests：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup

# download the target page
response = requests.get("https://scrapeme.live/shop/")

# parse the HTML content of the page
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

构造函数BeautifulSoup()采用一些内容和一个指定要使用的解析器的字符串。"html.parser"指示 Beautiful Soup 使用 HTML 格式。

常见错误：传递response.text而不是response.contentto BeautifulSoup()。

content对象的属性以response原始字节保存 HTML 数据，这比存储在text属性中的文本表示形式更容易解码。为了避免字符编码问题，最好response.content使用.response.textBeautifulSoup()

需要注意的是，网站包含多种格式的数据。单个元素、列表和表格只是几个示例。如果你想让你的Python scraper发挥作用，你需要知道如何在很多场景下使用Beautiful Soup。让我们看看如何解决最常见的挑战！

从单个元素中提取数据

Beautiful Soup 提供了多种从 DOM 中选择 HTML 元素的方法，其中id字段是选择单个元素的最有效方法。顾名思义，id唯一标识页面上的 HTML 节点。

识别在 ScrapeMe 上搜索产品的输入元素。右键单击并使用 DevTools 检查它：

如您所见，该<input>元素具有以下 id：

woocommerce-product-search-field-0

您可以使用此信息来选择产品搜索元素：

product_search_element = soup.find(id="woocommerce-product-search-field-0")

该find()函数使您能够从 DOM 中提取单个 HTML 元素。

请记住，这id是一个可选属性。这就是为什么还有其他选择元素的方法：

通过标签: 使用find()不带参数的函数：

# get the first <h1> element
# on the page
h1_element = soup.find("h1")

按类：直到class_参数find()

# find the first element on the page
# with "search_field" class 
search_input_element = soup.find(class_="search_field")

按属性：通过到attrs参数find()

# find the first element on the page
# with the name="s" HTML attribute
search_input_element = soup.find(attrs={"name": "s"})

您还可以通过CSS 选择器使用select()和select_one()检索 HTML 节点：

# find the first element identified
# by the "input.search-field" CSS selector
search_input_element = soup.select_one("input.search-field")

在文本内容 HTML 元素上，使用以下命令提取其文本get_text()：

h1_title = soup.select_one(".beta.site-title").getText()
print(h1_title)

该片段将打印：

ScrapeMe

常见错误：不检查None.

当find()无法select_one()找到所需元素时，它们会返回None。由于页面会随着时间的推移而变化，因此您应该始终执行None如下非检查：

product_search_element = soup.find(id="woocommerce-product-search-field-0")
# making sure product_search_element is present on the page
# before trying to access its data
if product_search_element is not None:
    placeholder_string = product_search_element["placeholder"]

这个简单的if检查可以避免您犯这样的愚蠢错误：

TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

选择嵌套元素

DOM 是一个嵌套的树结构。定义一个选择策略来一步获得所需的 HTML 元素并不总是那么容易，但这就是为什么 Beautiful Soup 提供了另一种搜索节点的方法。

首先，选择包含许多嵌套节点的父节点。接下来，直接在这个上调用Beautiful Soup搜索功能。这会将研究范围限制为仅针对父元素的子元素。

让我们通过一个例子来深入探讨一下！

假设您想要从 Venosaur 产品中检索一些数据。通过检查它，您会发现它的 HTML 元素没有 ID。这意味着您无法直接访问它们，并且需要一个复杂的 CSS 选择器。

首先选择父元素：

venosaur_element = soup.find(class_="post-730")

然后，将该find()函数应用于venosaur_element：

# extracting data from the nested nodes
# extracting data from the nested nodes
# inside the Venosaur product element
venosaur_image_url = venosaur_element.find("img")["src"]
venosaur_price = venosaur_element.select_one(".amount").get_text()

print(venosaur_image_url)
print(venosaur_price)

这将打印：

https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/003-350x350.png
£105.00

您现在可以毫不费力地从嵌套元素中抓取数据！

📘练习：获取与 Wartortle 产品相关的页面 URL 和完整名称。

📘解决方案：与您之前所做的没有太大不同。

wartortle_element = soup.find(class_="post-735")
wartortle_element = soup.find(class_="post-735")
wartortle_url = wartortle_element.find("a")["href"]
wartortle_name = wartortle_element.find("h2").get_text()

寻找隐藏的元素

具有display:none或visibility:hiddenCSS 类的 HTML 元素不可见。由于浏览器不会在页面上显示它们，因此它们也称为隐藏元素。

通常，这些包含仅在特定交互之后显示的数据。此外，它们还允许 Web 开发人员存储最终用户不可见的信息。此信息通常用于为页面提供附加功能或用于调试。

它们仍然是 DOM 的一部分。因此，您可以像从所有其他 HTML 元素中一样选择和抓取数据。让我们看一个例子：

探索特定产品的页面，例如 Charizard：

response = requests.get("https://scrapeme.live/shop/Charizard/")
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

看一下“描述”部分，您会发现左侧有一些可单击的选项。单击它们会激活页面上以前不可见的元素：

使用本节中的开发人员工具检查 HTML 页面。您会注意到“附加信息”和“评论”父级<div>具有display: noneCSS 类。

当您单击左侧菜单上的相应语音时，浏览器会通过 JavaScript 删除该类。这将使其可见。但您不必等待元素出现才能从中抓取数据！

选择“附加信息”内容<div>：

additional_info_div = soup.select_one(".woocommerce-Tabs-panel--additional_information")

现在，打印一个节点来验证 Beautiful Soup 是否找到它。作为补充，在结果节点上运行prettify()以获取易于阅读的格式的 HTML 内容。

print(additional_info_div.prettify())

这将返回：

<div aria-labelledby="tab-title-additional_information" class="woocommerce-Tabs-panel woocommerce-Tabs-panel--additional_information panel entry-content wc-tab" id="tab-additional_information" role="tabpanel">
 <h2>
  Additional information
 </h2>
 <table class="shop_attributes">
  <tr>
   <th>
    Weight
   </th>
   <td class="product_weight">
    199.5 kg
   </td>
  </tr>
  <tr>
   <th>
    Dimensions
   </th>
   <td class="product_dimensions">
    5 x 5 x 5 cm
   </td>
  </tr>
 </table>
</div>

这正是“附加信息”中包含的 HTML 代码<div>。由于结果不是None，因此即使它是隐藏元素，Beautiful Soup 也能够找到它。

从表中获取数据

让我们继续这个示例，了解如何从<table>HTML 元素中提取数据。

<tr>HTML 表格是由多行和许多单元格组成的结构化数据集<td>。检索所有信息：

# get the table contained inside the 
# "Additional Information" div
additional_info_table = additional_info_div.find("table")

# iterate over each row of the table
for row in additional_info_table.find_all("tr"):
    category_name = row.find("th").get_text()
    cell_value = row.find("td").get_text()
    print(category_name, cell_value)

注意使用find_all(). 这是一个 Beautiful Soup 函数，用于获取与选择查询匹配的所有 HTML 元素的列表。

运行它，你会看到：

Weight 199.5 kg
Dimensions 5 x 5 x 5 cm

这就是表中包含的全部内容！

这是一个简单的示例，但您可以简单地将上面的抓取逻辑扩展到更大、更复杂的场景。

📘练习：从维基百科页面提取海绵宝宝第一季的所有剧集信息：

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_SpongeBob_SquarePants_episodes

📘解决方案：有多种方法可以解决这个练习。这是众多可能的解决方案之一：

response = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_SpongeBob_SquarePants_episodes")
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
episode_table = soup.select_one(".wikitable.plainrowheaders.wikiepisodetable")

# skip the header row
for row in episode_table.find_all("tr")[1:]:
    # to store cell values
    cell_values = []

    # get all row cells
    cells = row.find_all("td")
    # iterating over the list of cells in
    # the current row
    for cell in cells:
        # extract the cell content
        cell_values.append(cell.get_text())

    print("; ".join(cell_values))

抓取元素列表

网页通常包含元素列表，例如电子商务中的产品列表。从它们中检索数据可能需要花费很多时间，但这里 Python 的 Beautiful Soup 抓取就开始发挥作用了！

返回https://scrapeme.live/：

response = requests.get("https://scrapeme.live/shop/")
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

其中包含元素中受 Pokemon 启发的产品列表<li>：

请注意，所有<li>节点都有产品类别。选择全部：

product_elements = soup.select("li.product")

迭代它们以提取所有产品数据，如下所示

for product_element in product_elements:
    name = product_element.find("h2").get_text()
    url = product_element.find("a")["href"]
    image = product_element.find("img")["src"]
    price = product_element.select_one(".amount").get_text()

    print(name, url, image, price)

处理元素列表时，应该将抓取的数据存储在字典列表中。Python 字典是键值对的无序集合，您可以按如下方式使用它：

# the list of dictionaries containing the
# scrape data
pokemon_products = []

for product_element in product_elements:
    name = product_element.find("h2").get_text()
    url = product_element.find("a")["href"]
    image = product_element.find("img")["src"]
    price = product_element.select_one(".amount").get_text()

    # define a dictionary with the scraped data
    new_pokemon_product = {
        "name": name,
        "url": url,
        "image": image,
        "price": price
    }
    # add the new product dictionary to the list
    pokemon_products.append(new_pokemon_product)

pokemon_products现在包含从页面上每个单独产品中抓取的所有信息的列表。

哇！您现在已经拥有使用 Beautiful Soup 在 Python 中构建数据抓取器所需的所有构建块。但继续前进；教程还没有结束！

第四步：导出抓取的数据

检索网页内容通常是更大过程的第一步。然后，将抓取的信息用于满足不同的需求和不同的目的。因此，将其转换为易于阅读和探索的格式（例如 CSV 或 JSON）至关重要。

您已在前面提供的列表中找到了产品信息pokemon_products。现在，了解如何将其转换为新格式并将其导出到 Python 中的文件！

导出为 CSV

CSV 是一种流行的数据交换、存储和分析格式，尤其是在涉及大型数据集时。CSV 文件以表格形式存储信息，值之间用逗号分隔。这使得它与电子表格程序（例如 Microsoft Excel）兼容。

在 Python 中将字典列表转换为 CSV：

import csv

# scraping logic...

# create the "products.csv" file
csv_file = open('products.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='')

# initialize a writer object for CSV data
writer = csv.writer(csv_file)

# convert each element of pokemon_products
# to CSV and add it to the output file
for pokemon_product in pokemon_products:
    writer.writerow(pokemon_product.values())

# release the file resources
csv_file.close()

此代码片段将抓取的数据导出到pokemon_product文件中products.csv。它创建一个带有open(). 然后，它迭代每个产品并将其添加到 CSV 输出文档中writerow()。这会将产品字典作为 CSV 格式的行写入 CSV 文件。

常见错误：寻找外部依赖项来处理 Python 中的 CSV 文件。

csv提供了以方便的方式处理此类文档的类和方法，它是Python 标准库的一部分。因此，您可以导入并使用它，而无需安装任何额外的依赖项。

启动 Python 蜘蛛：

python scraper.py

在项目的根文件夹中，您将看到一个products.csv包含以下内容的文件：

Bulbasaur,https://scrapeme.live/shop/Bulbasaur/,https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/001-350x350.png,£63.00
Bulbasaur,https://scrapeme.live/shop/Bulbasaur/,https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/001-350x350.png,£63.00
Ivysaur,https://scrapeme.live/shop/Ivysaur/,https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/002-350x350.png,£87.00
...
Beedrill,https://scrapeme.live/shop/Beedrill/,https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/015-350x350.png,£168.00
Pidgey,https://scrapeme.live/shop/Pidgey/,https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/016-350x350.png,£159.00

导出为 JSON

JSON 是一种轻量级、多功能、流行的数据交换格式，尤其是在 Web 应用程序中。它通常用于通过API在服务器之间或客户端和服务器之间传输信息。许多编程语言都支持它，您还可以将其导入Excel。

使用以下代码将字典列表导出到 Python 中的 JSON：

import json

# scraping logic...

# create the "products.json" file
json_file = open('data.json', 'w')

# convert pokemon_products to JSON
# and write it into the JSON output file
json.dump(pokemon_products, json_file)

# release the file resources
json_file.close()

上面的导出逻辑是围绕json.dump()函数展开的。它来自json标准 Python 模块，允许您将 Python 对象写入 JSON 格式的文件。

json.dump()有两个参数：

要转换为 JSON 格式的 Python 对象。
open()使用写入 JSON 数据的位置初始化的文件对象。

启动抓取脚本：

python scraper.py

products.json项目文件夹中将出现一个文件。打开它，你会看到这个：

[
  {
    "name": "Bulbasaur",
    "url": "https://scrapeme.live/shop/Bulbasaur/",
    "image": "https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/001-350x350.png",
    "price": "£63.00"
  },
  {
    "name": "Ivysaur",
    "url": "https://scrapeme.live/shop/Ivysaur/",
    "image": "https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/002-350x350.png",
    "price": "£87.00"
  },
  ...
  {
    "name": "Beedrill",
    "url": "https://scrapeme.live/shop/Beedrill/",
    "image": "https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/015-350x350.png",
    "price": "£168.00"
  },
  {
    "name": "Pidgey",
    "url": "https://scrapeme.live/shop/Pidgey/",
    "image": "https://scrapeme.live/wp-content/uploads/2018/08/016-350x350.png",
    "price": "£159.00"
  }
]

下一步

网页抓取 Python 教程到此结束，但这并不意味着您的学习也结束了！查看以下有用资源集，以了解更多信息、提高您的技能并挑战自己。

最佳课程

在线课程是学习新事物的非常有效的方式。此外，您还将获得结业证书以丰富您的简历。这些是目前最受推荐的 Python 网页抓取课程之一：

Python 中的 Web 抓取和 API 基础知识：这涵盖了 Python 中的 Web 抓取和 API 的基础知识。它将教您如何使用流行的 Requests 库从网站和 API 中提取内容以及如何解析 HTML 和 JSON 数据。
Python 中的网页抓取：掌握基础知识：本课程介绍 Python 中的网页抓取的基础知识。它解释了如何使用 Beautiful Soup 和 Requests 库提取数据以及如何解析 HTML 和 XML 数据。

其他有用的资源

以下是您应该阅读的后续教程列表，以成为 Python 网页抓取专家：

2023 年 5 个最佳 Python 网页抓取库：概述最流行的网页抓取 Python 库，包括 BeautifulSoup、Scrapy 和 Selenium。
如何使用 Python 抓取 JavaScript 渲染的网页：有关如何从使用 JavaScript 加载内容的网页中提取数据的指南，包括可用的不同方法和工具的比较。
Stealth Web Scraping in Python：Avoid Blocking like a Ninja：有关如何避免在抓取时被检测或阻止的指南，包括有关轮换 IP 地址、使用 HTTP 标头和 cookie 以及克服验证码的提示。
如何在 Python 中轮换代理：有关如何使用多个代理 IP 地址以避免被检测或阻止的深入分步指南。
如何在 Python 中绕过 Cloudflare：有关如何使用 Python 和各种抓取技术访问受 Cloudflare（一种流行的安全和性能优化服务）保护的网页的指南。

结论

本分步教程涵盖了开始使用 Python 进行网页抓取所需了解的所有内容。首先，我们向您介绍了术语。然后，我们一起讨论了最流行的 Python 数据抓取概念。

你现在知道了：

什么是网络抓取以及它何时有用。
使用 Beautiful Soup 和 Requests 在 Python 中进行抓取的基础知识。
如何使用 Beautiful Soup 从单个节点、列表、表等中提取数据。
如何将抓取的内容导出为多种格式，例如 JSON 和 CSV。
如何使用 Python 解决数据抓取时最常见的挑战。

您将面临的最艰巨的挑战是被反机器人系统阻止。绕过所有这些意味着找到几种解决方法，这是复杂而麻烦的。

常见问题

Python 最适合网页抓取吗？

Python 被认为是网络抓取的最佳编程语言之一。这是因为它的简单性、可读性、为此目的而设计的广泛的库和工具以及庞大的社区。它不是唯一的选择，但它的特性使其可能成为开发人员的最佳选择。

此外，它作为一种编程语言的多功能性，可用于许多不同的目的，包括数据分析和机器学习，也使其成为那些希望扩展其除抓取之外的技能的人的绝佳选择。

可以使用 Python 进行数据抓取吗？

是的你可以！在检索数据方面，Python 是最流行的语言之一。这要归功于它的多功能性、易用性和广泛的库支持。有多种工具可用于发送 HTTP 请求、解析 HTML 和提取信息。这使得 Python 成为数据抓取项目的完美解决方案。

如何使用 Python 进行网页抓取？

您可以使用 Python 从网站上抓取数据，就像使用任何其他编程语言一样。如果您利用 Python 中提供的众多网络抓取库之一，这会变得更容易。使用它们连接到目标网站，从其页面中选择 HTML 元素，并从中提取数据。

如何使用Python进行网页抓取

Python 中的网页抓取是什么

Python 网页抓取路线图 101

你需要学习什么

抓取用例

网页抓取的挑战

网页抓取的替代方案：API 和数据集

如何用 Python 抓取网站

设置环境

初始化Python项目

第 1 步：检查您的目标网站

浏览网站

分析URL结构

使用开发人员工具检查站点

第 2 步：下载 HTML 页面

静态内容网站

动态内容网站

第三步：用 Beautiful Soup 解析 HTML 内容

从单个元素中提取数据

选择嵌套元素

寻找隐藏的元素

从表中获取数据

抓取元素列表

第四步：导出抓取的数据

导出为 CSV

导出为 JSON

下一步

更多练习来提高你的技能

最佳课程

其他有用的资源

结论

常见问题

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