使用 Python 和 Requests 庫開發 Web 爬蟲

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從新聞文章和電子商務平臺到社交媒體更新和部落格文章，網路是寶貴資料的寶庫。但是，手動瀏覽無數網頁以收集這些資訊是一項耗時且乏味的任務。這就是 Web 爬蟲發揮作用的地方。

什麼是 Web 爬蟲？

Web 爬蟲，也稱為 Web 抓取，是一種用於系統地瀏覽和提取網站資料的技術。它涉及編寫一個指令碼或程式，該指令碼或程式會自動訪問網頁、跟蹤連結並收集相關資料以供進一步分析。此過程對於各種應用程式至關重要，例如 Web 索引、資料探勘和內容聚合。

Python 以其簡單性和多功能性，已成為 Web 爬蟲任務中最流行的程式語言之一。其豐富的庫和框架生態系統為開發人員提供了強大的工具來構建高效且健壯的 Web 爬蟲。Requests 庫就是這樣一個庫。

Python Requests 庫

Requests 庫是一個廣泛使用的 Python 庫，它簡化了傳送 HTTP 請求和與網頁互動的過程。它提供了一個直觀的介面，用於向 Web 伺服器發出請求並處理響應。

只需幾行程式碼，您就可以檢索 Web 內容、提取資料並在檢索到的資訊上執行各種操作。

入門

首先，讓我們確保已安裝 Requests 庫。我們可以使用 Python 包管理器 pip 輕鬆安裝它。

開啟您的終端或命令提示符並輸入以下命令

pip install requests

安裝了 Requests 庫後，我們就可以深入主要內容並開始開發我們的 Web 爬蟲了。

步驟 1：匯入所需的庫

首先，我們需要匯入 Requests 庫，這將使我們能夠傳送 HTTP 請求並檢索網頁資料。我們還將匯入其他必要的庫以進行資料處理和解析。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup 

步驟 2：傳送 GET 請求

Web 爬蟲的第一步是向網頁傳送 GET 請求。我們可以使用 Requests 庫的 get() 函式來檢索網頁的 HTML 內容。

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)

步驟 3：解析 HTML 內容

獲得 HTML 內容後，我們需要對其進行解析以提取相關資訊。BeautifulSoup 庫提供了一種方便的方法來解析 HTML 並瀏覽其元素。

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

步驟 4：提取資料

使用解析後的 HTML，我們現在可以提取所需的資料。這可能涉及定位特定元素、提取文字、檢索屬性值等等。

# Find all <a> tags
links = soup.find_all("a")

# Extract href attribute values
for link in links:
    href = link.get("href")
    print(href)

步驟 5：爬取多個頁面

在許多情況下，我們希望我們的 Web 爬蟲透過跟蹤連結瀏覽多個頁面。我們可以透過迭代提取的連結並對每個頁面重複該過程來實現此目的。

for link in links:
    href = link.get("href")
    if href.startswith("http"):
        response = requests.get(href)
        # Continue processing the page

示例

這是一個簡單的 Web 爬蟲示例，它提取並列印網頁中的所有“href”屬性值。該程式碼演示了 Python、Requests 庫和 BeautifulSoup 的無縫整合，以開發功能性 Web 爬蟲。透過修改程式碼並應用其他技術，您可以自定義 Web 爬蟲以滿足您的特定需求。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

links = soup.find_all("a")

for link in links:
    href = link.get("href")
    print(href)

它將產生以下輸出

/
/contact
/about

結論

總之，使用 Python 和 Requests 庫進行 Web 爬蟲使您能夠探索網際網路的廣闊世界並提取有價值的資料。透過自動化瀏覽網頁、跟蹤連結和提取資訊的過程，Web 爬蟲節省了資料收集和分析任務的時間和精力。但是，務必注意網站服務條款、尊重網站政策並避免向伺服器傳送過多的請求。