事情起源于课内的课程实验作业...因为要求要用爬虫，不必说课内讲的一言难尽，更不必说就算讲了我也会在课上自己写项目不听这个，不过作为目前炒作很火的一样工具，其在获取数据层面提供的便利还是不能忽视的，于是我还是打算浅浅研究了一下，应付完了作业，然而还要水实验报告，于是就有了这篇文章，比较基础，不过用在日常一些小小的需求上还是够的。

文本的教程就以初学者都喜欢的爬取豆瓣电影 top250 信息为例。

准备工具

首先这里用到的库就是 requests 和 BeautifulSoup，pip 安装一下即可

shell
1pip install requests beautifulsoup4

提示用 Arch Nix 等发行版的同学，py313 版本我还没试过，不知道能不能装，总之现在主线版本问题有点多，可以用 conda 什么先过渡一下，等主流生态跟进再说

python
1from json import JSONDecoder
2
3import requests
4import json
5import io
6import re
7from bs4 import BeautifulSoup

这里因为我还需要按照要求保存到文件...我就存到 json 了，这些不必多说

用户代理和 cookie

这个，大部分的站点肯定会有反爬措施的，毕竟内容网站随便开放爬虫活不了多久，可能会有 UA 正则，ip 封禁，登录校验等等。

对于 UA（用户代理），我们直接取自我们自己的浏览器就好，打开网页，按下键盘上的 F12 打开开发者工具，找到“网络”选项卡，单击任意请求，在请求头中就可以获得 User-Agent 的字段，

比如我的 UA 信息如下：

markdown
1user-agent:
2Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36

对于 ip 和登录，豆瓣默认是对于异常请求的 ip 进行限制，要求登录后访问，我们这里就直接拿下登录信息，解决这两个限制，还是像上文一样，在请求中找到 Cookie 字段。

你可以将其粘贴并保存在同目录下的 cookie.txt 文件中，于是我们便可以请求网页的信息

python
1def get_data(url):
2    ua = '***your_ua***'
3    headers = {
4        'User-Agent': ua,
5        'Cookie': io.open('cookie.txt', 'r', encoding='utf-8').read()
6    }
7    response = requests.get(url, headers=headers)
8    return response.text

解析网页与提取信息

早些时间，我曾用 js 弄过类似的爬虫，感觉那种类似 CSS 选择器的语法很舒服，而 BeautifulSoup 使用的也是类似的逻辑，于是便非常好上手。

在解析内容的函数中，我们先初始化 parser 实例

python
1def parse_data(html):
2    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

接下来我们便可以像 CSS 选择器一样获取网页的元素 .select()，比如我们想要拿到单个影片信息卡片，便可以找到 ol（类名 grid_view） > li > div（类名 item）

.select_one() 拿到 span 元素之后，我们可以使用 .get_text() 方法得到其 innerText（strip=True 用于删去空格）

对于 <a> 标签等，其所需值在属性上的，使用 .attrs.get() 即可拿到属性

python
1    for item in soup.select('ol.grid_view li div.item'):
2        name = re.sub(r'\s', '', item.select_one('span.title').get_text(strip=True).split('/')[0])
3        print("name:", name)
4        # 取出英文名，从所有名字中找出名字均为英文或空格匹配等等，没有则为空
5        en_name = ''
6        all_name = item.select('span.title')
7        all_name.append(item.select_one('span.other'))
8        for i in all_name:
9            if re.match(r'^[a-zA-Z\s]*$', i.get_text(strip=True)[3:]):
10                en_name = i.get_text(strip=True)[2:]

对于复杂的 css 选择器也是支持的，比如说：

python
1intro = soup.select_one('div#link-report-intra').get_text(strip = True)
2directors = [a.get_text(strip=True) for a in soup.select('div#info span: nth-child(1) span.attrs a')]
3actors = [a.get_text(strip=True) for a in soup.select('div#info span: nth-child(3) span.attrs a')]
4types = [a.get_text(strip=True) for a in soup.select('div#info span [property = "v: genre"]')]

小技巧

对于有一些内容，或许可以手动先找到其 api 的地址，豆瓣这个额还是很好找的，毕竟发现还在用 jsonp 这种上古神器。

我们这里还是在浏览器控制台，发现其完整评论的显示接口地址是 /j/review/full

于是我们便可以直接调用接口爽快获取（）

python
1short_comment = JSONDecoder().decode(get_data(short_comment_link.replace("/review", "/j/review") + "full"))['html']

我们观察一下就可以发现其 html 字段，这里可以再解析一下，拿到文本，就可以收工啦

python
1def save_data(data):
2    with io.open('result.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
3        f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False))

总结

就一个小爬虫，爬爬数据，没什么技术含量，主要也就是为了应付课内看了一下。

唯一就是爬的时候可以多换 ip，看看 f12 请求，可以 curl 慢慢尝试，拿到需要的字段，有些地方可以逃课（比如 api）可以适量观察一下