python扒取数据的方法

Python是一门强大的编程语言，被广泛应用于数据科学、机器学习、网络爬虫等领域。在网络爬虫方面，Python也拥有一系列方便的工具和第三方库，使得我们可以轻松地从互联网上扒取数据。

在本文中，我们将介绍Python的一些网络爬虫基础知识和常用的扒取数据方法，并通过一个实例来演示如何使用Python完成数据的扒取。

网络爬虫基础知识

网络爬虫是一种自动化程序，能够在互联网上自动收集信息。在进行网络爬虫的时候需要注意以下几个方面：

1.必须遵守网站协议。一般来说，如果某个网站Spider不允许访问其网站，我们就不能进行爬取。

2.必须设置请求头。进行爬虫时，一般需要伪装成浏览器访问，才能避免被网站限制。

3.掌握网址规则。不同的网站分析的方式不同，需要了解网页源代码，找到需要解析的区域。

4.数据的解析方法。获取到网页源代码后，需要通过正则表达式、XPath等方式对数据进行解析。

常用的扒取数据方法

1.使用urllib库爬取数据

urllib是Python内置的HTTP请求库，可以用于发送HTTP请求并接收HTTP响应。使用方法如下：

import urllib.request

url = 'http://www.example.com/'
req = urllib.request.urlopen(url)
content = req.read()
print(content)

在这个例子中，我们使用urllib.request模块发送了一个GET请求到http://www.example.com/网站，然后使用req.read()读取了网页源代码，最后使用print函数输出网页源代码。

2.使用requests库爬取数据

requests库是用于发送HTTP请求和解析HTTP响应的Python第三方库。使用方法如下：

import requests

url = 'http://www.example.com/'
req = requests.get(url)
content = req.text
print(content)

在这个例子中，我们使用requests.get()方法发送了一个GET请求到http://www.example.com/网站，然后使用req.text属性获取了网页源代码，最后使用print函数输出网页源代码。

3.使用BeautifulSoup库解析数据

Beautiful Soup是一个Python库，用于从HTML和XML中提取数据。我们可以使用BeautifulSoup对网页源代码进行解析，获取我们需要的数据。使用方法如下：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'http://www.example.com/'
req = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')
title = soup.title.string
print(title)

在这个例子中，我们首先使用requests.get()方法获取了http://www.example.com/网站的源代码，然后使用BeautifulSoup库将源代码解析成一个soup对象。最后，我们使用soup.title.string属性获取到了该网页的标题，最后使用print函数输出了该标题。

本文示例

在本文中，我们以扒取天气预报为例子，演示如何使用Python爬虫扒取数据。

我们打开中国天气网站（http://www.weather.com.cn/）并选择一个地区，例如北京市（http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml）。我们可以看到该网页上显示了当前的天气情况和未来几天的天气预报。

我们使用以下Python代码，扒取网站上的天气预报信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36'
}

# 发送请求
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml'
req = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')

# 打印当前天气情况
today_data = soup.find(class_='today clearfix')
print(today_data.get_text())

# 打印未来天气预报
future_data = soup.find(id='7d')
days = future_data.select('li')
for day in days:
    date = day.find('h1').string
    weather = day.find(class_='wea').string
    temperature = day.find(class_='tem').contents[0] + "-" + day.find(class_='tem').contents[2]
    print(date, weather, temperature)

在这个例子中，我们首先设置了请求头，然后使用requests.get()方法获取了http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml网站的源代码。接下来，我们使用BeautifulSoup库将源代码解析成一个soup对象。

我们使用soup.find()方法找到当前天气情况所在的<div>标签，并使用get_text()方法获取到了文本信息。接下来，我们使用soup.find()方法找到了未来天气预报所在的<div>标签，并使用li标签筛选出了未来七天的天气预报。

对于每一天的天气预报，我们使用find()方法获取了日期、天气、和气温信息，并使用print()函数输出。

运行该程序，我们将得到以下结果：

2019年11月10日日 01时更新
晴 5℃~17℃
2019年11月11日周一 多云 5℃~13℃
2019年11月12日周二 阴 7℃~12℃
2019年11月13日周三 小雨 8℃~10℃
2019年11月14日周四 小雨 6℃~9℃
2019年11月15日周五 小雨 3℃~7℃
2019年11月16日周六 多云 0℃~6℃
2019年11月17日周日 多云 1℃~7℃

总结

Python是一门强大的编程语言，可以用于各种应用场景。在网络爬虫方面，Python也拥有一系列方便的工具和第三方库，使得我们可以轻松地从互联网上扒取数据。在使用Python扒取数据时，需要注意网站的协议、请求头、网址规则和数据解析方法。