Python 网络爬虫通过自动化请求与解析技术获取网页数据。本文介绍核心原理、常用库如 Requests 和 BeautifulSoup 的使用方法，提供完整的 IMDB 电影数据抓取示例，涵盖反爬策略、异常处理及数据存储方案。同时强调遵守 robots.txt 协议与法律合规性，帮助开发者构建稳定高效的数据采集系统。
在数字化时代，数据是驱动决策的关键。获取数据的方式也在不断发展，其中 Python 爬虫是一种非常有效的获取网络数据的方式。Python 的强大功能和丰富的库使其成为编写网络爬虫的理想语言。
Python 爬虫，也称为网络爬虫或网络蜘蛛，是一种自动从网站抓取结构化数据的程序。这些数据可以包括文本、图片、链接、视频等。爬虫可以帮助我们快速、有效地收集和分析大量数据，从而得到有价值的信息。
爬虫的基本工作流程通常包含三个核心步骤：
首先，你需要确定你想从哪些网站收集数据。使用浏览器开发者工具（F12）查看目标网站的 HTML 代码，了解数据的组织方式。重点关注列表页和详情页的结构差异。
在 Python 中，可以使用 requests 库来获取网页的 HTML 代码。为了模拟正常用户访问，建议设置 User-Agent 和其他必要的 Headers。
import requests
url = 'https://www.imdb.com/search/title?genres=action&title_type=feature'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
response.encoding = response.apparent_encoding
使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 代码，并提取所需的数据。注意处理可能出现的异常，例如元素不存在的情况。
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movies = soup.find_all('div', class_='lister-item-content')
for movie in movies:
try:
title_tag = movie.find('h3').find('a')
title = title_tag.text.strip() if title_tag else 'Unknown'
genre_tag = movie.find('span', class_='genre')
genre = genre_tag.text.strip() if genre_tag else 'N/A'
rating_tag = movie.find('span', class_='inline-block ratings-imdb-rating')
rating = rating_tag.text.strip() if rating_tag else 'N/A'
link = title_tag['href'] if title_tag else ''
full_url = 'https://www.imdb.com' + link
print(f"Title: {title}, Genre: {genre}, Rating: {rating}")
except AttributeError:
continue
你可以将数据存储在 CSV 文件、数据库或 Excel 文件中。推荐使用 Pandas 进行批量处理。
import pandas as pd
data_list = []
# ... 循环收集数据 ...
# data_list.append({'title': title, 'genre': genre, ...})
df = pd.DataFrame(data_list)
df.to_csv('imdb_movies.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
编写循环来处理多个网页，并处理可能出现的异常，如网络连接超时、页面结构变化等。建议使用重试机制。
try-except 块捕获异常。许多现代网站使用 JavaScript 动态加载内容，简单的 Requests 无法获取完整数据。此时需要使用 Selenium 或 Playwright 模拟浏览器行为。
此外，针对常见的反爬措施，可以采取以下策略：
爬虫开发必须遵守相关法律法规。不得爬取个人隐私数据，不得破坏网站正常运行，不得侵犯版权。在使用数据前，务必确认数据来源的合法性及用途是否符合《网络安全法》及相关规定。
Python 爬虫是数据采集的重要工具。通过掌握 Requests、BeautifulSoup 等核心库，结合合理的反爬策略和伦理规范，开发者可以构建稳定高效的数据采集系统。在实际项目中，应根据具体需求选择合适的技术方案，确保数据的准确性与安全性。
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