Python爬虫指南：选择库：Beautiful Soup解析HTML，Requests发送请求，Selenium模拟浏览器交互。发送请求：用Requests获取网页内容。解析HTML：用Beautiful Soup解析HTML内容。提取数据：从解析后的内容中提取文本、链接、表格数据等信息。模拟用户交互（可选）：用Selenium控制浏览器。处理分页（可选）：通过链接或浏览器操作获取后续页面。
Python爬虫的具体操作指南
Python凭借其丰富的库和易于使用的语法，是进行网络爬虫的首选语言。以下指南将详细介绍如何使用Python爬取网页：
1. 选择合适的库
- Beautiful Soup: 解析HTML和XML文档。
- Requests: 发送HTTP请求并获取页面内容。
- Selenium: 控制浏览器并模拟用户交互。
2. 发送请求
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使用Requests库发送HTTP请求并获取网页内容：
import requests url = 'https://example.com/' response = requests.get(url)
3. 解析HTML
使用Beautiful Soup解析获取到的HTML内容：
import bs4 soup = bs4.BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
4. 提取数据
使用Beautiful Soup提取所需数据，例如：
- 文本：
soup.find('p').text - 超链接：
soup.find('a')['href'] - 表格数据：
soup.find('table').find_all('tr')
5. 模拟用户交互（可选）
如果需要模拟用户交互，则可以使用Selenium库来控制浏览器：
from selenium import webdriver driver = webdriver.Firefox() driver.get(url)
6. 处理分页（可选）
对于分页的网页，可以使用Beautiful Soup或Selenium来获取后续页面：
- Beautiful Soup: 找到"下一页"链接并发送请求。
- Selenium: 点击"下一页"按钮并获取新页面内容。
范例代码
下面是一个使用Beautiful Soup和Requests库提取网页标题的示例代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text
print(title) 
