利用BeautifulSoup的简单网页爬虫工具

网络爬虫技术为数据采集提供了便利，而Python生态中的BeautifulSoup库因其易用性广受开发者欢迎。本文通过具体案例演示如何利用该工具快速完成基础爬虫任务。

环境准备

安装所需依赖仅需两行命令：

```python

pip install beautifulsoup4

pip install requests

```

建议在虚拟环境中操作以避免依赖冲突，Windows系统可使用python -m venv命令创建隔离环境。

网页解析实战

以抓取豆瓣电影榜单为例，首先获取网页内容：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = '

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}

response = requests.get(url, headers=headers)

```

添加浏览器标识头可绕过部分网站的基础反爬机制。获取响应后需检查状态码，200表示请求成功。

数据提取技巧

创建解析对象并定位目标元素：

```python

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

movies = soup.find_all('div', class_='hd')

for movie in movies:

title = movie.a.span.text.strip

print(f"电影名称：{title}")

```

通过浏览器开发者工具检查元素结构，发现评分信息存储在class为"star"的div中，使用相邻选择器定位：

```python

rating = movie.find_next_sibling('div').find('span', class_='rating_num').text

print(f"评分：{rating}")

```

异常处理机制

完整代码需包含错误重试逻辑：

```python

try:

response = requests.get(url, timeout=10)

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(f"请求异常：{str(e)}")

可添加重试机制或代理切换

```

效率优化建议

• 控制请求频率，避免触发反爬策略

• 使用lxml解析器替代默认html.parser提升速度

• 对稳定网站可缓存已解析的页面结构

• 多线程采集时注意会话状态管理

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