前言：

用python的爬虫爬取数据真的很简单，只要掌握这六步就好，也不复杂。以前还以为爬虫很难，结果一上手，从初学到把东西爬下来，一个小时都不到就解决了。

python爬虫六部曲

第一步：安装requests库和BeautifulSoup库：

在程序中两个库的书写是这样的：

import requests from bs4 import BeautifulSoup

由于我使用的是pycharm进行的python编程。所以我就讲讲在pycharm上安装这两个库的方法。在主页面文件选项下，找到设置。进一步找到项目解释器。之后在所选框中，点击软件包上的+号就可以进行查询插件安装了。有过编译器插件安装的hxd估计会比较好入手。具体情况就如下图所示。

第二步：获取爬虫所需的header和cookie：

我写了一个爬取微博热搜的爬虫程序，这里就直接以它为例吧。获取header和cookie是一个爬虫程序必须的，它直接决定了爬虫程序能不能准确的找到网页位置进行爬取。

首先进入微博热搜的页面，按下F12，就会出现网页的js语言设计部分。如下图所示。找到网页上的Network部分。然后按下ctrl+R刷新页面。如果，进行就有文件信息，就不用刷新了，当然刷新了也没啥问题。然后，我们浏览Name这部分，找到我们想要爬取的文件，鼠标右键，选择copy，复制下网页的URL。就如下图所示。

复制好URL后，我们就进入一个网页Convert curl commands to code。这个网页可以根据你复制的URL，自动生成header和cookie，如下图。生成的header和cookie，直接复制走就行，粘贴到程序中。

#爬虫头数据 cookies = { SINAGLOBAL: 6797875236621.702.1603159218040, SUB: _2AkMXbqMSf8NxqwJRmfkTzmnhboh1ygvEieKhMlLJJRMxHRl-yT9jqmg8tRB6PO6N_Rc_2FhPeZF2iThYO9DfkLUGpv4V, SUBP: 0033WrSXqPxfM72-Ws9jqgMF55529P9D9Wh-nU-QNDs1Fu27p6nmwwiJ, _s_tentry: www.baidu.com, UOR: www.hfut.edu.cn,widget.weibo.com,www.baidu.com, Apache: 7782025452543.054.1635925669528, ULV: 1635925669554:15:1:1:7782025452543.054.1635925669528:1627316870256, } headers = { Connection: keep-alive, Cache-Control: max-age=0, Upgrade-Insecure-Requests: 1, User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (Khtml, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36 SLBrowser/7.0.0.6241 SLBChan/25, Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9, Sec-Fetch-Site: cross-site, Sec-Fetch-Mode: navigate, Sec-Fetch-User: ?1, Sec-Fetch-Dest: document, Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9, } params = ( (cate, realtimehot), )

复制到程序中就像这样。这是微博热搜的请求头。

第三步：获取网页：

我们将header和cookie搞到手后，就可以将它复制到我们的程序里。之后，使用request请求，就可以获取到网页了。

#获取网页 response = requests.get(https://s.weibo.com/top/summary, headers=headers, params=params, cookies=cookies)

第四步：解析网页：

这个时候，我们需要回到网页。同样按下F12，找到网页的Elements部分。用左上角的小框带箭头的标志，如下图，点击网页内容，这个时候网页就会自动在右边显示出你获取网页部分对应的代码。

如上图所示，我们在找到想要爬取的页面部分的网页代码后，将鼠标放置于代码上，右键，copy到selector部分。就如上图所示。

第五步：分析得到的信息，简化地址：

其实刚才复制的selector就相当于网页上对应部分存放的地址。由于我们需要的是网页上的一类信息，所以我们需要对获取的地址进行分析，提取。当然，就用那个地址也不是不行，就是只能获取到你选择的网页上的那部分内容。

#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr:nth-child(1) > td.td-02 > a #pl_top_realtimehot > table > tbody > tr:nth-child(2) > td.td-02 > a #pl_top_realtimehot > table > tbody > tr:nth-child(9) > td.td-02 > a

这是我获取的三条地址，可以发现三个地址有很多相同的地方，唯一不同的地方就是tr部分。由于tr是网页标签，后面的部分就是其补充的部分，也就是子类选择器。可以推断出，该类信息，就是存储在tr的子类中，我们直接对tr进行信息提取，就可以获取到该部分对应的所有信息。所以提炼后的地址为：

#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr > td.td-02 > a

这个过程对js类语言有一定了解的hxd估计会更好处理。不过没有js类语言基础也没关系，主要步骤就是，保留相同的部分就行，慢慢的试，总会对的。

第六步：爬取内容，清洗数据

这一步完成后，我们就可以直接爬取数据了。用一个标签存储上面提炼出的像地址一样的东西。标签就会拉取到我们想获得的网页内容。

#爬取内容 content="#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr > td.td-02 > a"

之后我们就要soup和text过滤掉不必要的信息，比如js类语言，排除这类语言对于信息受众阅读的干扰。这样我们就成功的将信息，爬取下来了。

fo = open("./微博热搜.txt",a,encoding="utf-8") a=soup.select(content) for i in range(0,len(a)): a[i] = a[i].text fo.write(a[i]+\n) fo.close()

我是将数据存储到了文件夹中，所以会有wirte带来的写的操作。想把数据保存在哪里，或者想怎么用，就看读者自己了。

爬取微博热搜的代码实例以及结果展示：

import os import requests from bs4 import BeautifulSoup #爬虫头数据 cookies = { SINAGLOBAL: 6797875236621.702.1603159218040, SUB: _2AkMXbqMSf8NxqwJRmfkTzmnhboh1ygvEieKhMlLJJRMxHRl-yT9jqmg8tRB6PO6N_Rc_2FhPeZF2iThYO9DfkLUGpv4V, SUBP: 0033WrSXqPxfM72-Ws9jqgMF55529P9D9Wh-nU-QNDs1Fu27p6nmwwiJ, _s_tentry: www.baidu.com, UOR: www.hfut.edu.cn,widget.weibo.com,www.baidu.com, Apache: 7782025452543.054.1635925669528, ULV: 1635925669554:15:1:1:7782025452543.054.1635925669528:1627316870256, } headers = { Connection: keep-alive, Cache-Control: max-age=0, Upgrade-Insecure-Requests: 1, User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36 SLBrowser/7.0.0.6241 SLBChan/25, Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9, Sec-Fetch-Site: cross-site, Sec-Fetch-Mode: navigate, Sec-Fetch-User: ?1, Sec-Fetch-Dest: document, Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9, } params = ( (cate, realtimehot), ) #数据存储 fo = open("./微博热搜.txt",a,encoding="utf-8") #获取网页 response = requests.get(https://s.weibo.com/top/summary, headers=headers, params=params, cookies=cookies) #解析网页 response.encoding=utf-8 soup = BeautifulSoup(response.text, html.parser) #爬取内容 content="#pl_top_realtimehot > table > tbody > tr > td.td-02 > a" #清洗数据 a=soup.select(content) for i in range(0,len(a)): a[i] = a[i].text fo.write(a[i]+\n) fo.close()