此教程需要有一定的html基础，了解HTML结构和标签即可，
通过编写和修改 HTML，可以更好地理解 HTML。首先打开一个记事本，然后输入下面的内容：
<html>
<head>
<title> Python 爬虫入门</title>
</head>
<body>
<div>
<p>Python 3爬虫与数据清洗入门</p>
</div>
<div>
<ul>
<li><a href="http://c.biancheng.net">爬虫</a></li>
<li>数据清洗</li>
</ul>
</div>
</body>
输入代码后，保存记事本，然后修改文件名和后缀名为"HTML.html"；
Version:1.0 StartHTML:000000200 EndHTML:000028810 StartFragment:000000664 EndFragment:000028766 StartSelection:000000668 EndSelection:000028738 SourceURL:http://c.biancheng.net/view/2011.html
首先在 PyCharm 中安装 requests 库，为此打开 PyCharm，单击“File”（文件）菜单，选择“Setting for New Projects...”命令，如图 1 所示。
图1
选择“Project Interpreter”（项目编译器）命令，确认当前选择的编译器，然后单击右上角的加号，如图 2所示。
图2
在搜索框输入：requests（注意，一定要输入完整，不然容易出错），然后单击左下角的“Install Package”（安装库）按钮。如图 3 所示：
图3
安装完成后，会在 Install Package 上显示“Package‘requests’ installed successfully”（库的请求已成功安装），如图 4 所示；如果安装不成功将会显示提示信息。
图4
安装成功
网页请求的过程分为两个环节：
图5
Response相应
网页请求的方式也分为两种：
所以，在写爬虫前要先确定向谁发送请求，用什么方式发送。
复制任意一条首页首条新闻的标题，在源码页面按【Ctrl+F】组合键调出搜索框，将标题粘贴在搜索框中，然后按【Enter】键。
标题可以在源码中搜索到，请求对象是地址，请求方式是GET（所有在源码中的数据请求方式都是GET），如图 6 所示。
图6
确定好请求对象和方式后，在 PyCharm 中输入以下代码：
import requests #导入requests包url = 'http://www.cntour.cn/'strhtml = requests.get(url) #Get方式获取网页数据print(strhtml.text)
import requests #导入requests包
url = 'http://www.cntour.cn/'
strhtml = requests.get(url) #Get方式获取网页数据
print(strhtml.text)
运行结果如图 7所示：
图7
运行结果效果图
加载库使用的语句是 import+库的名字。在上述过程中，加载 requests 库的语句是：import requests。
用 GET 方式获取数据需要调用 requests 库中的 get 方法，使用方法是在 requests 后输入英文点号，如下所示：
requests.get
将获取到的数据存到 strhtml 变量中，代码如下：
strhtml = request.get(url)
这个时候 strhtml 是一个 URL 对象，它代表整个网页，但此时只需要网页中的源码，下面的语句表示网页源码：
strhtml.text
首先输入有道翻译的网址：http://fanyi.youdao.com/，进入有道翻译页面。
按快捷键 F12，进入开发者模式，单击 Network，此时内容为空，如图 8 所示：
图8
在有道翻译中输入“我爱中国”，单击“翻译”按钮，如图 9 所示：
图9
在开发者模式中，依次单击“Network”按钮和“XHR”按钮，找到翻译数据，如图 10 所示：
图10
单击 Headers，发现请求数据的方式为 POST。如图 11 所示：
图11
找到数据所在之处并且明确请求方式之后，接下来开始撰写爬虫。
首先，将 Headers 中的 URL 复制出来，并赋值给 url，代码如下：
url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule'
POST 的请求获取数据的方式不同于 GET，POST 请求数据必须构建请求头才可以。
Form Data 中的请求参数如图所示：
图12
将其复制并构建一个新字典：
From_data={'i':'我愛中國','from':'zh-CHS','to':'en','smartresult':'dict','client':'fanyideskweb','salt':'15477056211258','sign':'b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604','ts':'1547705621125','bv':'b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e','doctype':'json','version':'2.1','keyfrom':'fanyi.web','action':'FY_BY_REALTIME','typoResult':'false'}
接下来使用 requests.post 方法请求表单数据，代码如下：
import requests #导入requests包response = requests.post(url,data=payload)
将字符串格式的数据转换成 JSON 格式数据，并根据数据结构，提取数据，并将翻译结果打印出来，代码如下：
import jsoncontent = json.loads(response.text)print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])
import json
content = json.loads(response.text)
print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])
使用 requests.post 方法抓取有道翻译结果的完整代码如下：
import requests #导入requests包import jsondef get_translate_date(word=None): url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule' From_data={'i':word,'from':'zh-CHS','to':'en','smartresult':'dict','client':'fanyideskweb','salt':'15477056211258','sign':'b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604','ts':'1547705621125','bv':'b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e','doctype':'json','version':'2.1','keyfrom':'fanyi.web','action':'FY_BY_REALTIME','typoResult':'false'} #请求表单数据 response = requests.post(url,data=From_data) #将Json格式字符串转字典 content = json.loads(response.text) print(content) #打印翻译后的数据 #print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])if __name__=='__main__': get_translate_date('我爱中国')
import requests #导入requests包
import json
def get_translate_date(word=None):
url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule'
From_data={'i':word,'from':'zh-CHS','to':'en','smartresult':'dict','client':'fanyideskweb','salt':'15477056211258','sign':'b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604','ts':'1547705621125','bv':'b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e','doctype':'json','version':'2.1','keyfrom':'fanyi.web','action':'FY_BY_REALTIME','typoResult':'false'}
#请求表单数据
response = requests.post(url,data=From_data)
#将Json格式字符串转字典
content = json.loads(response.text)
print(content)
#打印翻译后的数据
#print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])
if __name__=='__main__':
get_translate_date('我爱中国')
通过 requests 库已经可以抓到网页源码，接下来要从源码中找到并提取数据。Beautiful Soup 是 python 的一个库，其最主要的功能是从网页中抓取数据。Beautiful Soup 目前已经被移植到 bs4 库中，也就是说在导入 Beautiful Soup 时需要先安装 bs4 库。
安装 bs4 库的方式如图 13 所示:
图13
安装好 bs4 库以后，还需安装 lxml 库。如果我们不安装 lxml 库，就会使用 Python 默认的解析器。尽管 Beautiful Soup 既支持 Python 标准库中的 HTML 解析器又支持一些第三方解析器，但是 lxml 库具有功能更加强大、速度更快的特点，因此笔者推荐安装 lxml 库。
安装 Python 第三方库后，输入下面的代码，即可开启 Beautiful Soup 之旅：
import requests #导入requests包from bs4 import BeautifulSoupurl='http://www.cntour.cn/'strhtml=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')data = soup.select('#main>div>div.mtop.firstMod.clearfix>div.centerBox>ul.newsList>li>a')print(data)
import requests #导入requests包
from bs4 import BeautifulSoup
url='http://www.cntour.cn/'
strhtml=requests.get(url)
soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')
data = soup.select('#main>div>div.mtop.firstMod.clearfix>div.centerBox>ul.newsList>li>a')
print(data)
代码运行结果如图 14 所示。
图14
Beautiful Soup 库能够轻松解析网页信息，它被集成在 bs4 库中，需要时可以从 bs4 库中调用。其表达语句如下：
from bs4 import BeautifulSoup
首先，HTML 文档将被转换成 Unicode 编码格式，然后 Beautiful Soup 选择最合适的解析器来解析这段文档，此处指定 lxml 解析器进行解析。解析后便将复杂的 HTML 文档转换成树形结构，并且每个节点都是 Python 对象。这里将解析后的文档存储到新建的变量 soup 中，代码如下：
soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')
接下来用 select（选择器）定位数据，定位数据时需要使用浏览器的开发者模式，将鼠标光标停留在对应的数据位置并右击，然后在快捷菜单中选择“检查”命令，
随后在浏览器右侧会弹出开发者界面，右侧高亮的代码（参见图 15(b)）对应着左侧高亮的数据文本（参见图 15(a)）。右击右侧高亮数据，在弹出的快捷菜单中选择“Copy”➔“Copy Selector”命令，便可以自动复制路径。
图15
图 15 复制路径将路径粘贴在文档中，代码如下:
#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li:nth-child(1) > a
由于这条路径是选中的第一条的路径，而我们需要获取所有的头条新闻，因此将 li：nth-child（1）中冒号（包含冒号）后面的部分删掉，代码如下：
#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a
使用 soup.select 引用这个路径，代码如下：
data = soup.select('#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a')
爬虫是模拟人的浏览访问行为，进行数据的批量抓取。当抓取的数据量逐渐增大时，会给被访问的服务器造成很大的压力，甚至有可能崩溃。换句话就是说，服务器是不喜欢有人抓取自己的数据的。那么，网站方面就会针对这些爬虫者，采取一些反爬策略。
服务器第一种识别爬虫的方式就是通过检查连接的 useragent 来识别到底是浏览器访问，还是代码访问的。如果是代码访问的话，访问量增大时，服务器会直接封掉来访 IP。
那么应对这种初级的反爬机制，我们应该采取何种举措？
还是以前面创建好的爬虫为例。在进行访问时，我们在开发者环境下不仅可以找到 URL、Form Data，还可以在 Request headers 中构造浏览器的请求头，封装自己。服务器识别浏览器访问的方法就是判断 keyword 是否为 Request headers 下的 User-Agent，如图16所示。
因此，我们只需要构造这个请求头的参数。创建请求头部信息即可，代码如下：
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36'}response = request.get(url,headers=headers)
写到这里，很多读者会认为修改 User-Agent 很太简单。确实很简单，但是正常人1秒看一个图，而个爬虫1秒可以抓取好多张图，比如 1 秒抓取上百张图，那么服务器的压力必然会增大。也就是说，如果在一个 IP 下批量访问下载图片，这个行为不符合正常人类的行为，肯定要被封 IP。
其原理也很简单，就是统计每个IP的访问频率，该频率超过阈值，就会返回一个验证码，如果真的是用户访问的话，用户就会填写，然后继续访问，如果是代码访问的话，就会被封 IP。
这个问题的解决方案有两个，第一个就是常用的增设延时，每 3 秒钟抓取一次，代码如下：
import timetime.sleep(3)
但是，我们写爬虫的目的是为了高效批量抓取数据，这里设置 3 秒钟抓取一次，效率未免太低。其实，还有一个更重要的解决办法，那就是从本质上解决问题。
不管如何访问，服务器的目的就是查出哪些为代码访问，然后封锁 IP。解决办法：为避免被封 IP，在数据采集时经常会使用代理。当然，requests 也有相应的 proxies 属性。
首先，构建自己的代理 IP 池，将其以字典的形式赋值给 proxies，然后传输给 requests，代码如下：
proxies={ "http":"http://10.10.1.10:3128", "https":"http://10.10.1.10:1080",}response = requests.get(url, proxies=proxies)
京公网安备 11010802035086号