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使用Requests库的简单网页爬虫工具

发布时间: 2025-04-01 13:20:37 浏览量: 本文共包含762个文字，预计阅读时间2分钟

在信息爆炸的时代，如何高效获取网络数据成为技术人员的必修课。Python生态中的Requests库凭借其简洁的接口设计，成为快速构建网页爬虫的首选工具。本文将以代码实例为线索，解析构建基础爬虫的关键步骤。

环境配置与基础请求

安装只需一行命令即可完成：

使用Requests库的简单网页爬虫工具

```bash

pip install requests

```

发送HTTP请求时，建议先设置合理的请求头信息。以下代码演示了如何模拟浏览器访问目标页面：

```python

import requests

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',

'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9'

response = requests.get(' headers=headers)

print(response.status_code)

```

此处特别需要注意响应状态码的判断。当状态码为200时才进行后续处理，避免对异常页面进行无效解析。

数据解析与存储

获取页面内容后，通常需要配合BeautifulSoup等解析库提取结构化数据。以下示例展示如何提取文章标题：

```python

from bs4 import BeautifulSoup

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

title = soup.find('h1', class_='article-title').text.strip

print(f"提取到标题：{title}")

```

对于需要保存的数据，建议使用csv模块进行存储。代码示例如下：

```python

import csv

with open('data.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow([title, response.url])

```

实战注意事项

1. 频率控制：通过time模块设置请求间隔，避免触发反爬机制

```python

import time

time.sleep(2.5) 保持合理请求间隔

```

2. 异常处理：使用try-except块捕获网络异常

```python

try:

response = requests.get(url, timeout=10)

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(f"请求失败：{str(e)}")

```

3. 会话保持：需要登录的网站可使用Session对象保持登录状态

```python

session = requests.Session

session.post(login_url, data=credentials)

```

爬虫开发需要遵守目标网站的robots协议，涉及商业数据抓取时应当获取合法授权。当遇到反爬机制时，建议优先与网站方沟通而非强行突破技术限制。