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Python爬虫（2）Python爬虫入门：从HTTP协议解析到豆瓣电影数据抓取实战

news 来源：原创 2025/7/13 0:36:24

目录

      • 一、背景与需求‌
      • 二、 Web基础与HTTP协议核心解析‌
        • 2.1 HTTP协议：数据交互的基石‌
        • 2.2 为何爬虫需理解HTTP协议？‌
      • 三、 Python爬虫实战：Requests库核心用法‌
        • 3.1 安装与环境配置
        • ‌3.2 案例1：GET请求抓取豆瓣电影Top250‌
        • 3.3 案例2：POST请求模拟GitHub登录‌
      • 四、 反爬策略与合规建议‌
      • 五、总结‌
        • Python爬虫相关文章（推荐）

一、背景与需求‌

在数据驱动时代，网络爬虫成为获取公开数据的核心技术之一。无论是商业分析、舆情监控还是学术研究，理解Web基础与HTTP协议是构建高效爬虫的核心前提。本文以‌Python Requests库‌为工具，结合‌HTTP协议核心概念‌（GET/POST请求、状态码解析），通过‌豆瓣电影Top250抓取‌、‌模拟GitHub登录‌两大案例，手把手教你构建首个合规爬虫项目。

二、 Web基础与HTTP协议核心解析‌

2.1 HTTP协议：数据交互的基石‌

HTTP（HyperText Transfer Protocol）是客户端（浏览器/爬虫）与服务器通信的基础协议，核心特点包括：

  • 无状态性‌：每次请求独立，服务器不保留会话信息（需Cookie/Session维护）。
  • 请求方法‌：
    • GET‌：从服务器获取资源（参数在URL中可见，如?page=1）。
    • ‌POST‌：向服务器提交数据（参数在请求体中，适合敏感信息传输）。
  • 状态码‌：服务器响应的关键标识：
    • 2xx：成功（如200 OK）。
    • 3xx：重定向（如301 永久跳转）。
    • 4xx：客户端错误（如404 页面不存在）。
    • 5xx：服务器错误（如502 网关错误）。
2.2 为何爬虫需理解HTTP协议？‌
  • ‌精准构造请求‌：绕过反爬机制需模拟浏览器Header、Cookie等参数。
  • ‌高效处理异常‌：根据状态码快速定位问题（如频繁请求触发429限速）。
  • ‌数据安全合规‌：区分公开数据（GET）与敏感接口（POST），避免法律风险。

三、 Python爬虫实战：Requests库核心用法‌

3.1 安装与环境配置
pip install requests  # 安装Requests库
‌3.2 案例1：GET请求抓取豆瓣电影Top250‌

‌目标‌：获取电影名称、评分、短评数量并存储为CSV。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csvurl = "https://movie.douban.com/top250"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
}response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movies = soup.find_all('div', class_='info')with open('douban_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:writer = csv.writer(file)writer.writerow(['电影名', '评分', '短评数'])for movie in movies:title = movie.find('span', class_='title').textrating = movie.find('span', class_='rating_num').textcomment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].text[:-3]writer.writerow([title, rating, comment_num])

‌技术要点‌：

  • ‌User-Agent伪装‌：模拟浏览器标识，避免被识别为爬虫。
  • ‌BeautifulSoup解析‌：通过XPath等价语法定位元素。
  • ‌数据存储‌：使用CSV轻量级存储，兼容Excel分析。
3.3 案例2：POST请求模拟GitHub登录‌

‌目标‌：通过Session保持登录态，获取个人仓库列表。

login_url = "https://github.com/session"
repo_url = "https://github.com/your_profile?tab=repositories"# 构造登录表单数据（需替换实际账号/密码）
data = {"login": "your_username","password": "your_password","authenticity_token": "提取页面中的Token"
}with requests.Session() as s:# 首次访问登录页获取Token（需动态解析）login_page = s.get("https://github.com/login")soup = BeautifulSoup(login_page.text, 'html.parser')token = soup.find('input', {'name': 'authenticity_token'})['value']data['authenticity_token'] = token# 提交登录请求response = s.post(login_url, data=data, headers=headers)# 登录成功后访问仓库页repo_response = s.get(repo_url)print("仓库列表：", repo_response.text)

‌技术要点‌：

  • ‌Session会话保持‌：自动管理Cookie，避免重复登录。
    ‌动态Token提取‌：应对CSRF反爬机制。
  • ‌登录安全警示‌：示例仅作演示，实际需使用OAuth等合规授权方式。

四、 反爬策略与合规建议‌

  • ‌基础反爬应对‌：
    • ‌频率控制‌：添加time.sleep(random.uniform(1,3))防止高频请求。
    • ‌代理IP池‌：使用免费代理（如https://free-proxy-list.net）轮换IP。
  • ‌合规边界‌：
    • ‌Robots协议‌：检查/robots.txt（如豆瓣禁止爬取/top250）。
    • ‌数据脱敏‌：避免存储用户隐私信息（如手机号、地址）。

五、总结‌

本文通过‌HTTP协议解析‌与‌Python Requests实战‌，完成了从理论到爬虫项目的跨越。关键收获包括：

  1. ‌协议理解‌：GET/POST差异、状态码分类直接影响爬虫逻辑设计。
  2. ‌工具掌握‌：Requests库+BeautifulSoup可实现90%静态页面抓取需求。
  3. ‌合规意识‌：数据采集需遵循Robots协议与《网络安全法》要求。
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