Python爬虫有哪些类型和实现方法
你知道Python爬虫其实不止一种玩法吗？今天就带你全面了解一下，啥是Python爬虫，主要分成哪几类。基本上，爬虫的分类可以从不同角度切入：
- 按技术或框架分：比如Scrapy爬虫，这个是比较“专业”的框架推荐给你；还有Requests+BeautifulSoup这种组合，超级适合入门的小伙伴；
- 按抓取的数据格式分：HTML爬虫就是直接处理网页里的HTML标签数据，还有JSON爬虫，它们主要针对的是接口返回的JSON格式，好用得不要不要的；当然，XML爬虫也是同理；
- 按是否需要登录分类：公开爬虫，就是那种不需要任何登录就能抓数据的，还有私有爬虫，就得先搞定登录认证，比如Cookie或表单登录，才能顺利抓取隐藏数据。
对了，写爬虫的时候，别忘了设置User-Agent，这可是让你看起来像个“正常人类”的关键，避免被网站识别成机器人gg哦。还有别忘了加点请求头、考虑延时和异常处理，这样才能爬得稳稳的，不卡死系！
Python爬虫框架有哪些特点和怎么写网页爬虫
想用Python写爬虫但不知道从哪下手？咱们先来看看那些牛逼的爬虫框架都是啥玩意儿，帮你轻松搞定：
- Scrapy：必须提！这是个超强的开源框架，一旦上手你会爱死它。它的优势在哪？高效抓取网站数据，帮你提取结构化信息，特别适合大项目和数据挖掘，简直是爬虫界的“神器”。你可以用它爬亚马逊上的商品信息啥的，超方便。官网地址：https://scrapy.org/，里面资源超全。
- PySpider：功能也很棒！它有个浏览器界面，方便管理和调试爬虫，适合需要监控和定时任务的朋友们。
那接下来，咱们真的动手写个简单的爬虫咋整呢？看这里，超简单的流程走一遍：
- 安装库！打开命令行，pip install requests BeautifulSoup4 这两宝一定要有，忙别忘了可选的schedule库呦，方便定时执行；
- 获取网页内容：
import requests
url = 'https://example.com'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 设置请求头防封
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # 确认访问成功哦
html = response.text
except Exception as e:
print(f"哎呀，网页抓取失败了：{e}")
- 解析网页内容：
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 你可以用soup.select()或者soup.find()来选取你想要的内容
items = soup.select('div.article') # 举个例子，选所有文章块
for item in items:
title = item.get_text(strip=True)
print(title)
对了，如果碰上动态网页，用Selenium也可以轻松搞定浏览器自动操作，轻松拿到渲染后的数据，根本不费劲！
相关问题解答
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Python爬虫难学吗？
其实，刚开始学爬虫的时候，可能会觉得有点懵，但只要你多实践、多调试，慢慢就会爱上了。抓取静态页面还挺简单，难点在于要理解一些网页结构和各种知识点，比如HTML、CSS、JavaScript，还有正则表达式和XPath啥的。不过嘛，别担心，踩几次坑就熟能生巧啦，超级值得！ -
用Scrapy和Requests+BeautifulSoup有什么区别？
简单来说，Scrapy更高级，适合大型项目，内置很多功能像调度、去重啥的，效率杠杠的；而Requests+BeautifulSoup组合更灵活，适合小项目或者零基础入门，代码也更直观，弄来练手很easy。你可以根据自己需求来选啦。 -
爬蟲过程中为什么要设置User-Agent？
这个啊，User-Agent就像你的“身份标识牌”，没有它，网站就会怀疑你是机器人，甚至直接给你扔Block或者404呢！设置个伪装的User-Agent，比如浏览器的，就能装扮成“正常用户”，这下访问就顺溜多了，爬数据就更轻松啦！ -
爬取需要登录的网站怎么搞？
嘿，这个稍微麻烦点，需要你先搞清楚登录流程，可能涉及到表单提交、Cookie管理或者Token验证。你可以用requests.Session来保持登录状态，或者用Selenium模拟登录操作，过程其实不复杂，多跟着教程跑几遍就行啦，爬拿会员专区的数据妥妥的没问题！
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