Python网络爬虫与数据采集实战——网络爬虫的基本流程

网络爬虫（Web Scraper）是用于自动化地从互联网上抓取信息的程序。它广泛应用于搜索引擎、数据采集、市场分析等领域。本文将详细探讨网络爬虫的基本流程，包括URL提取、HTTP请求与响应、数据解析与存储，以及一个实际的爬虫示例。文章不仅关注基础概念，更会深入到实际开发中遇到的技术难点和最新的技术解决方案。

1. URL提取

URL提取是网络爬虫中最基础的步骤之一，爬虫首先需要从目标网站中提取出需要抓取的URL。这一过程通常可以通过两种方式进行：静态URL提取和动态URL提取。

1.1 静态URL提取

静态页面的URL提取主要依靠HTML页面中<a>标签的href属性。例如，我们可以使用正则表达式或HTML解析器从网页源代码中提取出所有链接。

import re
import requests

# 获取网页内容
response = requests.get('https://example.com')
html_content = response.text

# 使用正则表达式提取URL
urls = re.findall(r'href=["'](https?://[^s'"]+)', html_content)
print(urls)

1.2 动态URL提取

对于一些通过JavaScript动态加载的页面，直接提取HTML中的URL可能不奏效。在这种情况下，我们可以使用Selenium或Playwright等工具来模拟浏览器操作，加载JavaScript动态生成的页面，并提取其中的URL。

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com')
# 等待页面加载完成
driver.implicitly_wait(10)

# 获取页面中的所有链接
links = driver.find_elements_by_tag_name('a')
urls = [link.get_attribute('href') for link in links]
print(urls)

通过这种方式，我