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前言

在大数据时代，数据采集是开发者的必备技能之一，而Python凭借其简洁的语法和丰富的库（如requests、BeautifulSoup）成为爬虫开发的首选语言。本文将从零开始，带你一步步构建一个简单的网页数据采集系统，爬取目标网站的数据并保存为CSV文件。无论是新手还是有经验的开发者，都能从中收获实用技巧。欢迎在评论区分享你的爬虫经验！

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一、准备工作

1.1 环境配置

确保已安装Python 3.x，并准备以下库：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

1.2 选择目标网站

本文以爬取「博客园」（https://www.cnblogs.com）热门文章标题和链接为例。注意：爬虫需遵守目标网站的robots.txt协议，避免违反法律或道德规范。

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二、爬虫实现步骤

2.1 获取网页内容

使用requests发送GET请求，获取目标网页的HTML源码：

import requestsurl = "https://www.cnblogs.com"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:print("页面获取成功！")
else:print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

Tips：添加User-Agent模拟浏览器请求，避免被网站屏蔽。

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2.2 解析HTML

使用BeautifulSoup提取热门文章的标题和链接：

from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
# 定位文章列表区域（根据博客园HTML结构）
articles = soup.select(".post-item .post-item-title a")data = []
for article in articles:title = article.text.strip()link = article["href"]data.append({"title": title, "link": link})

解析说明：

• .post-item-title a是博客园热门文章的CSS选择器，可通过浏览器开发者工具（F12）查看具体结构
• 若目标网站结构不同，可调整选择器

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2.3 数据保存

将爬取结果保存为CSV文件：

import pandas as pddf = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("cnblogs_hot_articles.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print("数据已保存至cnblogs_hot_articles.csv")

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三、完整代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd# 发送请求
url = "https://www.cnblogs.com"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:# 解析HTMLsoup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")articles = soup.select(".post-item .post-item-title a")data = []for article in articles:title = article.text.strip()link = article["href"]data.append({"title": title, "link": link})# 保存数据df = pd.DataFrame(data)df.to_csv("cnblogs_hot_articles.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")print("数据已保存至cnblogs_hot_articles.csv")
else:print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

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四、优化与扩展

4.1 反爬应对策略

• 随机延时：使用time.sleep(random.uniform(1, 3))避免频繁请求
• 代理IP：引入代理池（如requests的proxies参数）

4.2 动态页面处理

对于JavaScript渲染的页面，可使用：

• selenium模拟浏览器操作
• playwright支持多浏览器自动测试

4.3 数据可视化扩展

from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as pltwords = " ".join(df["title"]).split()
word_freq = Counter(words).most_common(10)
plt.bar([w[0] for w in word_freq], [w[1] for w in word_freq])
plt.show()

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五、注意事项

1. 法律合规：严格遵循robots.txt协议
2. 性能优化：大规模爬取时建议使用多线程/异步库（如asyncio）
3. 异常处理：添加完善的try-except机制

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六、总结

通过本文实践，我们掌握了从网页请求到数据存储的完整爬虫开发流程。建议后续尝试：

• 爬取电商商品数据（如京东/淘宝）
• 构建分布式爬虫系统
• 结合机器学习进行数据分析

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互动环节

1. 你在项目中用过哪些Python爬虫库？有什么推荐？
2. 遇到过最有趣的爬虫挑战是什么？
3. 分享你的第一个爬虫项目经历！

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