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这篇文章将为大家详细讲解有关做python数据爬虫怎么爬取数据，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
爬虫简介：
爬虫就是自动获取网页内容的程序，例如搜索引擎，Google，Baidu 等，每天都运行着庞大的爬虫系统，从全世界的网站中爬虫数据，供用户检索时使用。
爬虫流程：
1、模拟请求网页。模拟浏览器，打开目标网站。
2、获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。
3、保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。
数据爬虫——Requests 使用
Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。
模拟发送 HTTP 请求
发送 GET 请求（当我们用浏览器打开豆瓣首页时，其实发送的最原始的请求就是 GET 请求）
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>可以看到，我们得到的是一个 Response 对象。
如果我们要获取网站返回的数据，可以使用 text 或者 content 属性来获取
text：是以字符串的形式返回数据
content：是以二进制的方式返回数据
print(type(res.text))
print(res.text)
>>>
<class 'str'> <!DOCTYPE HTML>
<html class="">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="google-site-verification" content="ok0wCgT20tBBgo9_zat2iAcimtN4Ftf5ccsh092Xeyw" />
<meta name="description" content="提供图书、电影、音乐唱片的推荐、评论和价格比较，以及城市独特的文化生活。">
<meta name="keywords" content="豆瓣,广播,登陆豆瓣">.....
发送 POST 请求（对于 POST 请求，一般就是提交一个表单）
r = requests.post('http://www.xxxx.com', data={"key": "value"})header 增强
对于有些网站，会拒绝掉没有携带 header 的请求的，所以需要做一些 header 增强。比如：UA，Cookie，host 等等信息。
header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36",
"Cookie": "your cookie"}
res = requests.get('http://www.xxx.com', headers=header)解析 HTML
现在我们已经获取到了网页返回的数据，即 HTML 代码，下面就需要解析 HTML，来提取其中有效的信息。BeautifulSoup 是 Python 的一个库，最主要的功能是从网页解析数据。
from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 的方法 # 可以传入一段字符串，或者传入一个文件句柄。一般都会先用 requests 库获取网页内容，然后使用 soup 解析。 soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser') # 这里一定要指定解析器，可以使用默认的 html，也可以使用 lxml。 print(soup.prettify()) # 按照标准的缩进格式输出获取的 soup 内容。
XPath 定位
XPath 是 XML 的路径语言，是通过元素和属性进行导航定位的。几种常用的表达式
表达式含义node选择 node 节点的所有子节点/从根节点选取//选取所有当前节点.当前节点..父节点@属性选取text()当前路径下的文本内容，一些简单的例子：
xpath('node') # 选取 node 节点的所有子节点
xpath('/div') # 从根节点上选取 div 元素
xpath('//div') # 选取所有 div 元素
xpath('./div') # 选取当前节点下的 div 元素
xpath('//@id') # 选取所有 id 属性的节点关于做python数据爬虫怎么爬取数据就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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