Python 爬取数据的基础教程：两遍介绍
在现代数据分析中，网络爬虫是一项非常重要的技能。它能帮助你从互联网上提取有用的数据。本文将简单介绍如何使用 Python 爬取数据，并通过一个示例实现“爬取了两遍”的功能。
流程概述
下面是网络爬取基本流程的表格，帮助你清楚理解整个过程。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 发送请求获取网页内容 |
| 3 | 解析网页内容 |
| 4 | 提取所需的数据 |
| 5 | 存储或处理数据 |
| 6 | 验证爬取是否成功 |
| 7 | 策略优化（再爬取一次） |
步骤详解
接下来，我们将详细介绍每一个步骤及所需的代码示例。
1. 导入所需的库
Python 中有很多库可以用来进行爬虫，常用的有 requests 和 BeautifulSoup。首先，你需要安装这两个库。在终端中输入以下命令：
pip install requests beautifulsoup4
接下来在 Python 文件中导入它们：
import requests # 用于发送HTTP请求
from bs4 import BeautifulSoup # 用于解析HTML内容
2. 发送请求获取网页内容
使用 requests.get() 方法向目标网址发送请求并获取响应内容：
url = ' # 目标网址
response = requests.get(url) # 发送请求
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
print("请求成功")
else:
print("请求失败")
3. 解析网页内容
使用 BeautifulSoup 创建解析对象，这样你就可以轻松地抽取网页数据了：
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 创建解析对象
4. 提取所需的数据
用 BeautifulSoup 提供的选择器方法从网页中提取信息。比如，我们提取页面中所有的标题：
titles = soup.find_all('h1') # 找到所有的<h1>标签
for title in titles:
print(title.text) # 输出每个标题的文本内容
5. 存储或处理数据
接下来，你可能想把提取到的数据存储到文件中，比如文本文件：
with open('titles.txt', 'w') as f: # 打开/创建文本文件
for title in titles:
f.write(title.text + '\n') # 将每个标题写入文件
6. 验证爬取是否成功
检查你输出的文件，确认数据是否完整和正确：
with open('titles.txt', 'r') as f:
content = f.read()
if content:
print("数据爬取成功，内容如下：")
print(content)
7. 策略优化（再爬取一次）
如果你需要进行第二次爬取，只需重复步骤2到5。在实际应用中，你可能会考虑加上随机 User-Agent 和延时爬取来避免被网站封禁。
import time
import random
# 再次发送请求
response = requests.get(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机睡眠以防止过于频繁的请求
结尾
通过上述步骤，你可以成功爬取网页数据并进行“爬取了两遍”的实现。刚入行的小白可能在实践中会遇到很多问题，但请不要气馁。多动手实践是最好的学习方法。掌握了这些基础后，便可以逐步深入更复杂的爬虫开发。希望你在这个过程中学有所获！
