这篇文章主要介绍了使用python写爬虫的方法，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。

坚守“ 做人真诚 · 做事靠谱 · 口碑至上 · 高效敬业 ”的价值观，专业网站建设服务10余年为成都成都搬家公司小微创业公司专业提供成都企业网站定制营销网站建设商城网站建设手机网站建设小程序网站建设网站改版，从内容策划、视觉设计、底层架构、网页布局、功能开发迭代于一体的高端网站建设服务。

用python写爬虫的流程和思路如下，有需要的小伙伴可以借鉴..

1. 整体思路流程

通过URL获取说要爬取的页面的响应信息（Requests库的使用）

通过python中的解析库来对response进行结构化解析（BeautifulSoup库的使用）

通过对解析库的使用和对所需要的信息的定位从response中获取需要的数据（selecter和xpath的使用）

将数据组织成一定的格式进行保存（MongoDB的使用）

通过对数据库中的数据进行筛选和组织，进行数据可视化的初步展示（HighCharts库的使用）

2. 简单代码演示

 准备工作

下载并安装所需要的python库，包括：

requests库：用于向指定url发起请求

BeautifulSoup库：用于解析返回的网页信息

lxml库：用于解析网页返回结果

pymongo库：用于实现python对MongoDB的操作

3. 对所需要的网页进行请求并解析返回的数据

对于想要做一个简单的爬虫而言，这一步其实很简单，主要是通过requests库来进行请求，然后对返回的数据进行一个解析，解析之后通过对于元素的定位和选择来获取所需要的数据元素，进而获取到数据的一个过程。（更多学习内容，请点击python学习网。）

一个简单的网络爬虫示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

#58同城的二手市场主页面
start_url = 'http://bj.58.com/sale.shtml'
url_host = 'http://bj.58.com'
#定义一个爬虫函数来获取二手市场页面中的全部大类页面的连接
def get_channel_urls(url):
    #使用Requests库来进行一次请求
    web_data = requests.get(url)
    #使用BeautifulSoup对获取到的页面进行解析
    soup = BeautifulSoup(web_data.text, 'lxml')
    #根据页面内的定位信息获取到全部大类所对应的连接
    urls = soup.select('ul.ym-submnu > li > b > a')
    #作这两行处理是因为有的标签有链接，但是却是空内容
    for link in urls:
        if link.text.isspace():
            continue
        else:
            page_url = url_host + link.get('href')
            print(page_url)

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享使用python写爬虫的方法内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，遇到问题就找创新互联，详细的解决方法等着你来学习!

名称栏目：使用python写爬虫的方法
分享地址：http://csdahua.cn/article/gidjei.html