Python爬虫源码网带数据库教程：从入门到实战

一、Python爬虫基础与源码解析

Python爬虫开发主要依赖以下几个核心库：

• Requests：发送HTTP请求获取网页内容
• BeautifulSoup：解析/XML文档
• Scrapy：专业的爬虫框架

 基础爬虫示例代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, '.parser')
print(soup.title.string)

二、数据库连接与存储方案

1. MySQL数据库操作

使用PyMySQL库实现Python与MySQL的交互：

import pymysql

 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost',
                       user='root',
                       password='password',
                       database='spider_db')

 创建数据表
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS articles (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255),
    content TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
""")

2. MongoDB存储方案

对于非结构化数据，MongoDB是更好的选择：

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['spider_db']
collection = db['articles']

 插入数据
data = {"title": "Python爬虫教程", "content": "..."}
collection.insert_one(data)

三、完整爬虫项目实战

下面是一个完整的新闻网站爬虫示例，包含数据存储功能：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
from datetime import datetime

def crawl_news():
    url = "https://news.example.com"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, '.parser')
    
     连接数据库
    conn = pymysql.connect(host='localhost',
                          user='root',
                          password='password',
                          database='news_db')
    
    for item in soup.select('.news-item'):
        title = item.select_one('.title').text.strip()
        content = item.select_one('.summary').text.strip()
        
         存储到MySQL
        with conn.cursor() as cursor:
            sql = "INSERT INTO news (title, content, created_at) VALUES (%s, %s, %s)"
            cursor.execute(sql, (title, content, datetime.now()))
        
    conn.commit()
    conn.close()

四、爬虫优化与反反爬策略

• 设置合理的请求间隔时间
• 使用User-Agent轮换
• 处理Cookie和Session
• 使用代理IP池
• 应对验证码挑战

五、常见问题解答

Q：爬虫遇到403禁止访问怎么办？

A：尝试修改请求头信息，特别是User-Agent字段，或使用代理IP。

Q：如何提高爬虫效率？

A：可以使用多线程/多进程，或异步框架如aiohttp。

Q：爬取的数据如何清洗？

A：使用正则表达式或专门的文本处理库如NLTK进行数据清洗。

通过本教程，您已经掌握了Python爬虫开发的核心技术，从简单的网页抓取到复杂的数据存储。建议从简单的项目开始，逐步增加复杂度，同时注意遵守目标网站的robots.txt协议和相关法律法规。

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