【推荐】「爬虫四步走」手把手教你使用Python抓取并存储网页数据用python爬取股票资讯

爬虫是Python的一个重要的应用，使用Python爬虫我们可以轻松的从互联网中抓取我们想要的数据，

本文将基于爬取B站视频热搜榜单数据并存储为例，详细介绍Python爬虫的基本流程。

如果你还在入门爬虫阶段或者不清楚爬虫的具体工作流程，那么应该仔细阅读本文！

第一步：尝试请求

首先进入b站首页，点击排行榜并复制链接

https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3

现在启动

Jupyter notebook

，并运行以下代码

import requests

url = 'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3'

res = requests.get('url')

print(res.status_code)

#200

在上面的代码中，我们完成了下面三件事

导入

requests

使用

get

方法构造请求

使用

status_code

获取网页状态码

可以看到返回值是

200

，表示服务器

正常响应

，这意味着我们可以继续进行。

第二步：解析页面

在上一步我们通过requests向网站请求数据后，成功得到一个包含服务器资源的Response对象，现在我们可以使用

.text

来查看其内容

可以看到返回一个字符串，里面有我们需要的热榜视频数据，

但是直接从字符串中提取内容是比较复杂且低效的

，因此我们需要对其进行

解析

，将字符串转换为网页

结构化数据

，这样可以很方便地查找HTML标签以及其中的属性和内容。

在Python中解析网页的方法有很多，可以使用

正则表达式

，也可以使用

BeautifulSoup

、

pyquery

或

lxml

，本文将基于

BeautifulSoup

进行讲解.

Beautiful Soup

是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的第三方库.安装也很简单，使用

pip install bs4

安装即可，下面让我们用一个简单的例子说明它是怎样工作的

from bs4 import BeautifulSoup

page = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')

title = soup.title.text

print(title)

# 热门视频排行榜 - 哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili

在上面的代码中，我们通过bs4中的BeautifulSoup类

将上一步得到的html格式字符串转换为一个BeautifulSoup对象

，注意在使用时需要制定一个解析器，这里使用的是

html.parser

。

接着就可以获取其中的某个结构化元素及其属性，比如使用

soup.title.text

获取页面标题，同样可以使用

soup.body

、

soup.p

等获取任意需要的元素。

第三步：提取内容

在上面两步中，我们分别使用requests向网页请求数据并使用bs4解析页面，现在来到最关键的步骤：

如何从解析完的页面中提取需要的内容

。

在

Beautiful Soup

中，我们可以使用

find/find_all

来定位元素，但我更习惯使用CSS选择器

.select

，因为可以像使用CSS选择元素一样向下访问DOM树。

现在我们用代码讲解如何从解析完的页面中提取B站热榜的数据，首先我们需要找到存储数据的标签，在榜单页面按下F12并按照下图指示找到

可以看到每一个视频信息都被包在

class="rank-item"

的

li标签

下，那么代码就可以这样写👇

all_products =

products = soup.select('li.rank-item')

for product in products:

rank = product.select('div.num')[0].text

name = product.select('div.info > a')[0].text.strip

play = product.select('span.data-box')[0].text

comment = product.select('span.data-box')[1].text

up = product.select('span.data-box')[2].text

url = product.select('div.info > a')[0].attrs['href']

all_products.append({

"视频排名":rank,

"视频名": name,

"播放量": play,

"弹幕量": comment,

"up主": up,

"视频链接": url

})

在上面的代码中，我们先使用

soup.select('li.rank-item')

，此时

返回一个list

包含每一个视频信息，接着遍历每一个视频信息，依旧使用CSS选择器来提取我们要的字段信息，并以字典的形式存储在开头定义好的空列表中。

可以注意到我用了多种选择方法提取去元素，

这也是select方法的灵活之处

，感兴趣的读者可以进一步自行研究。

第四步：存储数据

通过前面三步，我们成功的使用requests+bs4从网站中提取出需要的数据，最后只需要将数据写入Excel中保存即可。

如果你对pandas不熟悉的话，可以使用

csv

模块写入，需要注意的是设置好编码

encoding='utf-8-sig'

，否则会出现中文乱码的问题

import csv

keys = all_products[0].keys

with open('B站视频热榜TOP100.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as output_file:

dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)

dict_writer.writeheader

dict_writer.writerows(all_products)

如果你熟悉pandas的话，更是可以轻松将字典转换为DataFrame，一行代码即可完成

import pandas as pd

keys = all_products[0].keys

pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig')

小结

至此我们就成功使用Python将b站热门视频榜单数据存储至本地，大多数基于requests的爬虫基本都按照上面四步进行。

不过虽然看上去简单，但是在真实场景中每一步都没有那么轻松，

从请求数据开始目标网站就有多种形式的反爬、加密，到后面解析、提取甚至存储数据都有很多需要进一步探索、学习。

本文选择B站视频热榜也正是因为它足够简单，希望通过这个案例让大家明白爬虫的基本流程，最后附上完整代码

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import csv

import pandas as pd

url = 'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3'

page = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')

all_products =

products = soup.select('li.rank-item')

for product in products:

rank = product.select('div.num')[0].text

name = product.select('div.info > a')[0].text.strip

play = product.select('span.data-box')[0].text

comment = product.select('span.data-box')[1].text

up = product.select('span.data-box')[2].text

url = product.select('div.info > a')[0].attrs['href']

all_products.append({

"视频排名":rank,

"视频名": name,

"播放量": play,

"弹幕量": comment,

"up主": up,

"视频链接": url

})

keys = all_products[0].keys

with open('B站视频热榜TOP100.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as output_file:

dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)

dict_writer.writeheader

dict_writer.writerows(all_products)

### 使用pandas写入数据

pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig')

end

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