这篇文章主要介绍“python爬虫方法实例分析”，在日常操作中，相信很多人在python爬虫方法实例分析问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python爬虫方法实例分析”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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1、Requests库：使用原理和方法
2、BeautifulSoup库：使用原理和方法
3、Requests库和BeautifulSoup库组合应用：举例实践

Requests库

import requests

res=requests.get('http://bj.xiaozhu.com/')
print(res)#返回结果为，说明请求网址成功，若为404，400则请求网址失败
print(res.text)

输出如下图：

有时候爬虫需要加入请求头来伪装成浏览器，以便更好抓取数据，在开发者工具中点击Network并且选择name，然后查看headers下拉查看到：User-Agent

请求头的使用方法：

import requests

headers={}
res=requests.get('http://bj.xiaozhu.com/',headers=headers)
print(res.text)

Requests库错误和异常主要有以下4种：
1、Requests抛出一个ConnectionError异常，网络问题（如DNS查询失败、拒绝连接等）
2、Response.raise_for_status()抛出一个HTTPError异常，原因为HTTP请求返回了不成功的状态码（网页不存在，返回404错误）
3、Response抛出一个Timeout异常，原因为请求超时
4、Response抛出一个TooManyRedirects异常，原因为请求超过了设定的最大重定向次数
所有异常继承自：requests.exceptions.RequestException
为了避免异常：

import requests

headers={}
res=requests.get('http://bj.xiaozhu.com/',headers=headers)
try:
   print(res.text)
except ConnectionError:
   print('拒绝连接')

BeautifulSoup库

BeautifulSoup库可以轻松解析Requests库请求的网页，并把网页源代码解析为Soup文档，以便过滤提取数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers={}
res=requests.get('http://bj.xiaozhu.com/',headers=headers)
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
print(soup.prettify())

输出Soup文档按照标准缩进格式结构输出，为结构化的数据，为数据的过滤提取做好准备。

注意：BeautifulSoup库官方推荐使用lxml作为解析器，因为效率更高。

解析得到的Soup文档可以使用find()和find_all()方法及selector()方法定位需要的元素。

find_all(tag, attibutes, recursive, text, limit, keywords)
find(tag, attibutes, recursive, text, keywords)
备注：常用前两个参数

1、find_all()方法

2、find()方法

3、selector()方法
soup.selector(div.item>a>h2)#括号内容通过Chrome复制得到
（1）鼠标定位到想要提取的数据位置，右击，在弹出的快捷菜单中选择”检查“命令
（2）在网页源代码中右击所选元素
（3）在弹出的快捷菜单中选择Copy selector.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers={) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'}
res=requests.get('http://bj.xiaozhu.com/',headers=headers)
res.encoding = 'utf-8'
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
#price=soup.select('#page_list > ul > li:nth-child(1) > div.result_btm_con.lodgeunitname > div:nth-child(1) > span > i')
#price=soup.select('#page_list > ul > li:nth-of-type(1) > div.result_btm_con.lodgeunitname > div:nth-of-type(1) > span > i')
prices=soup.select('#page_list > ul > li > div.result_btm_con.lodgeunitname > div > span > i')
print(prices)
for price in prices:
   print (price) #获取单条html信息
   print (price.get_text()) #获取中间文字信息

Requests库和BeautifulSoup库组合应用：举例实践

实践案例1：爬取北京地区短租房信息

1、爬虫思路分析
（1）本节爬取小猪短租网北京地区短租房10页信息。通过手动浏览，确认前4页网址如下：
http://bj.xiaozhu.com/
http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p2-0/
http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p3-0/
http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p4-0/
把第一页网址改为：
http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p1-0/后也能正常浏览，因此只需要更改p后面的数字就可以了，以此来构造10页网址
（2）本次爬虫在详细页面中进行，因此先需爬取进入详细页面的网址链接，进而爬取数据
（3）需要爬取的信息有：标题、地址、价格、房东名称、房东性别和房东头像的链接

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import requests
import time
import lxml
#加入请求头
headers={}
#定义判断用户性别的函数
def judgment_sex(class_name):
   if class_name ==['member_icol']:
       return '女'
   else:
       return '男'
#定义获取详细页URL的函数
def get_links(url):
   wb_data=requests.get(url,headers=headers)
   #print(wb_data)
   soup=BeautifulSoup(wb_data.text,'lxml')
   #print(soup)
   links=soup.select('#page_list > ul > li > a') #links为url列表
                     #page_list > ul > li:nth-child(1) > a
   for link in links:
       href=link.get("href")
       get_info(href) #循环出的url,依次调用get_info()函数
#定义获取网页信息的函数
def get_info(url):
   wb_data=requests.get(url,headers=headers)
   soup=BeautifulSoup(wb_data.text,'lxml')
   #tittles=soup.select('div.pho_info>h5')
   #tittles=soup.select('#page_list > ul > li> div.result_btm_con.lodgeunitname > div.result_intro > a > span')
                   
   tittles = soup.select('div.pho_info > h5')
   addresses = soup.select('span.pr5')
   prices = soup.select('#pricePart > div.day_l > span')
   imgs = soup.select('#floatRightBox > div.js_box.clearfix > div.member_pic > a > img')
   names = soup.select('#floatRightBox > div.js_box.clearfix > div.w_240 > h7 > a')
   sexs = soup.select('#floatRightBox > div.js_box.clearfix > div.member_pic > div')
   for tittle,address,price,img,name,sex in zip(tittles,addresses,prices,imgs,names,sexs):
       data={
             'tittle':tittle.get_text().strip(),
             'address':address.get_text().strip(),
             'price':price.get_text(),
             'img':img.get("src"),
             'name':name.get_text(),
             'sex':judgment_sex(sex.get("class"))
             }
   #print(data)#获取信息并通过字典的信息打印
   #print(pd.DataFrame([data]).head())
if __name__ == '__main__':
   urls=['http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p{}-0/'.format(number) for number in range(1,2)]
   for single_url in urls:
       print(single_url)
       get_links(single_url)
       time.sleep(2)

到此，关于“python爬虫方法实例分析”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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