什么是爬虫？
实践来源于理论，做爬虫前肯定要先了解相关的规则和原理，要知道互联网可不是法外之地，你一顿爬虫骚操作搞不好哪天就…
首先，咱先看下爬虫的定义：网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。一句话概括就是网上信息搬运工。
我们再来看下爬虫应该遵循的规则：robots协议是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件，它通常告诉网络搜索引擎的漫游器（又称网络蜘蛛），此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的漫游器获取的，哪些是可以被漫游器获取的。一句话概括就是告诉你哪些东西能爬哪些不能爬。
了解了定义和规则，最后就是熟悉爬虫的基本原理了，很简单，作为一名灵魂画手，我画个示意图给你看下就明白了。
(⊙o⊙)…尴尬，鼠标写字咋这么丑，都不好意思说自己学过书法，好一个脸字打得呱呱响。
项目背景
理论部分差不多讲完了，有些小朋友估计要嫌我啰嗦了，那就不废话，直接讲实操部分。本次爬虫小项目是应朋友需求，爬取中国木材价格指数网中的红木价格数据，方便撰写红木研究报告。网站长这样：
所需字段已用红框标记，数据量粗略看了下，1751页共5万多条记录，如果你妄想复制粘贴的话，都不知道粘到猴年马月了。而python只要运行几分钟就能把所有数据保存到你的excel里，是不是很舒服？
项目实战
工具：PyCharm
Python版本：Python 3.7
浏览器：Chrome (推荐)
对于第一次写爬虫的朋友可能觉得很麻烦，咱不慌，由浅入深，先爬一页数据试试嘛。
一、爬取一页
首先，我们需要简单分析下网页结构，鼠标右键点击检查，然后点击Network，刷新网页，继续点击Name列表中的第一个。我们发现此网站的请求方式为GET，请求头Headers反映用户电脑系统、浏览器版本等信息。
接着，把爬虫所需的库都pip安装一下并导入，所有库的功能都有注释。
import csv #用于把爬取的数据存储为csv格式，可以excel直接打开的import time #用于对请求加延时，爬取速度太快容易被反爬from time import sleep #同上import random #用于对延时设置随机数，尽量模拟人的行为import requests #用于向网站发送请求from lxml import etree #lxml为第三方网页解析库，强大且速度快
构造请求url，添加头部信息headers即复制前文标记的User-Agent，通过requests.get方法向服务器发送请求，返回html文本。添加headers目的在于告诉服务器，你是真实的人在访问其网站。如果你不添加headers直接访服务器，会在对方服务器显示python在访问，那么，你很可能会被反爬，常见的反爬就是封你ip。
url = ':8003/findPriceByName.jspx?page.curPage=1&priceName=%E7%BA%A2%E6%9C%A8%E7%B1%BB'headers = {'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.129 Safari/537.36",}response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)html = response.text print(html)
我们运行下以上代码，看下效果：
看到这个，第一次接触爬虫的朋友可能会有点懵。
其实这就是网页源代码，咱们右键打开下源代码看一哈。
长这样：
而我们需要提取的数据，就潜藏在这网页源代码中，我们要用lxml库中的etree方法解析下网页。
parse = etree.HTML(html) #解析网页
解析完之后，就可以开开心心的提取我们所需要的数据了。方法很多，比如xpath、select、beautiful soup，还有最难的re(正则表达式)。本文爬取的数据结构较为简单，就直接用xpath玩一下吧。
我们发现，每一行数据对应源码里的一个id=173200的tr，那就先把这些tr都提取下来。
all_tr = parse.xpath('//*[@id="173200"]')
有些小伙伴不会写xpath。
那就找个简单办法，直接copy所需的xpath。
所有tr都提取下来了，接下来就得依次从tr里面提取具体字段了。比如提取商品名称字段，点开第一个tr，选中商品，copy其xpath。其他字段同理。
以下要注意几点，tr={key1 : value1, key2 : value2 }是python的字典数据类型（你也可以根据自己兴趣或需要存为列表或元组类型）。‘’.join是指把获取到的列表转为字符串。./是指继承前面的//*[@id=“173200”]，strip()表示对提取的数据进行简单的格式清洗。
for tr in all_tr:tr = {'name': ''.join(tr.xpath('./td[1]/text()')).strip(),'price': ''.join(tr.xpath('./td[2]/text()')).strip(),'unit': ''.join(tr.xpath('./td[3]/text()')).strip(),'supermaket': ''.join(tr.xpath('./td[4]/text()')).strip(),'time': ''.join(tr.xpath('./td[5]/text()')).strip()}
咱们打印一下print(tr)，看下效果。
此时，你的心情也许是这样的：
但还没完，数据有了，咱们还得保存csv格式到本地，这一步比较简单，直接贴代码。
with open('wood.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as fp:# 'a'为追加模式（添加）# utf_8_sig格式导出csv不乱码fieldnames = ['name', 'price', 'unit', 'supermaket', 'time']writer = csv.DictWriter(fp, fieldnames)writer.writerow(tr)
打开下刚生成的wood.csv，长这样：
二、爬取多页
别开心的太早，你还仅仅是爬了一页数据，人家复制粘贴都比你快。咱们的志向可不在这，在诗和远方，哦不，是秒速爬海量数据。
那么，怎么才能爬取多页数据呢？没错，for循环。
我们再回过头来分析下url：
:8003/findPriceByName.jspx?page.curPage=1&priceName=%E7%BA%A2%E6%9C%A8%E7%B1%BB
我们把里面的page.curPage改成2试试，如下：
你也许发现玄机，只要改变page.curPage就可以实现翻页。OK，那我们直接在url前面加个循环就好啦。format(x)是一种格式化字符串的函数，可以接受不限个数的参数。
for x in range(1,3):url = ':8003/findPriceByName.jspx?page.curPage={}&priceName=%E7%BA%A2%E6%9C%A8%E7%B1%BB'.format(x)
至此，你只要改变range想爬多少页就爬多少页，开不开心？意不意外？
三、完善爬虫
如果仅仅按照以上代码爬虫，很有可能爬了十几页程序就崩了。我就多次遇到过中途报错，导致爬虫失败的情况。好不容易写出的爬虫，怎么说崩就崩呢。
报错原因就很多了，玩爬虫的都知道，调试bug是很麻烦的，需要不断试错。这个爬虫的主要bug是TimeoutError。因此，我们需要进一步完善代码。
首先，要将以上代码封装成函数，因为不用函数有以下缺点：
1、复杂度增大
2、组织结构不够清晰
3、可读性差
4、代码冗余
5、可扩展性差
其次，在可能出现报错的地方都加上异常处理。即try…except。
完善之后，截取部分，如上图，限于篇幅，我就不贴所有代码了，需要完整代码的朋友可以点击下面的链接前往免费获取！
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