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Python网络爬虫京东代码及相关知识

随着互联网的发展，越来越多的人开始关注网络爬虫技术。网络爬虫技术可以将互联网上的信息整合到我们的应用程序中，从而提高工作效率，节约时间和精力。其中最为流行的网络爬虫语言就是Python，Python优秀的语法结构和灵活多变的拓展性使得Python成为了网络爬虫领域的首选语言。在本文中，我们将以京东数据为例，介绍Python网络爬虫的相关知识。

一、Python网络爬虫的基本原理

Python网络爬虫的主要原理就是我们需要提供一个“蜘蛛”，这个“蜘蛛”通过互联网上的特定规则（如http、https等协议）访问到我们需要抓取的网站，并将网站上的数据提取下来。整个爬虫的流程可以分为以下几个步骤：

1.指定目标网站

针对需要爬取的网站，我们需要确定其网址，并通过代码将其作为访问地址。

2.抓取页面内容

通过代码实现对目标网站页面的爬取，获取到整个页面的HTML内容。

3.解析HTML

针对抓取到的HTML内容，我们通过各种技术手段来进行解析，获取到需要数据内容的位置。

4.数据落地

将抽取到的数据存储到本地数据库或文件系统中，方便进行后续的加工处理。

以上便是Python网络爬虫的整体流程。

二、Python网络爬虫的常用工具包

Python网络爬虫几乎可以调用所有的Python库，但是比较常用的可以分为以下几类：

1.网络请求库：Requests、urllib、urllib2等，本文中我们主要使用Requests库。

2.HTML解析库：BeautifulSoup、PyQuery、lxml等，本文中我们主要使用BeautifulSoup库。

3.数据存储库：MySQL、MongoDB、Redis等，本文中我们主要使用MySQL数据库。

三、Python网络爬虫代码编写

在开始编写Python网络爬虫代码之前，我们需要明确需要爬取的数据。以京东商品价格为例，我们需要获取的数据主要包括：商品名称、价格及网页地址等信息。接下来，我们将通过Python代码来实现数据的爬取和存储。

以下是Python网络爬虫京东代码：

``` python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pymysql

# 定义请求头，防止反爬虫识别

headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3",

"referer": "https://www.jd.com/"

}

# 获取页面源代码

def get_html(url):

try:

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

r.raise_for_status()

r.encoding = r.apparent_encoding

return r.text

except:

return "网络异常！"

# 解析页面内容

def parse_html(html):

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

items = soup.select("div.s-item > div > div.p-price > strong")

names = soup.select("div.s-item > div > div.p-name > a.em")

links = soup.select("div.s-item > div > div.p-name > a.em")

return zip(names, items, links)

# 将数据入库

def save_data(data):

db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="root", db="test", charset="utf8")

cursor = db.cursor()

sql = "insert into goods(gName,gPrice,gLink) values (%s,%s,%s)"

try:

cursor.executemany(sql, data)

db.commit()

print("数据保存成功！")

except:

print("数据保存失败！")

db.rollback()

db.close()

# 爬取京东商品信息

def main():

keyword = "Python"

url = "https://search.jd.com/Search?keyword=" + keyword

html = get_html(url)

data = []

for item in parse_html(html):

name = item[0].get_text().strip()

price = item[1].get_text().strip()

link = "https:" + item[2].get("href").strip()

data.append((name, price, link))

save_data(data)

if __name__ == '__main__':

main()

```

以上代码主要实现了以下几个功能：

1.模拟浏览器请求，防止京东反爬虫识别。

2.通过requests库获取京东网站上的HTML源代码。

3.通过BeautifulSoup库解析HTML源代码，抽取需要的信息。

4.将抽取到的数据存储到MySQL数据库中。

四、Python网络爬虫的反爬虫技术

为了防止恶意爬虫对网站数据的泛滥式抓取，很多网站在程序设计上针对网络爬虫添加了反爬虫技术。下面我们简单介绍一下目前比较流行的反爬虫技术。

1.User-Agent检测

通过检测请求头中的User-Agent来判断是否为恶意爬虫，如果检测到是恶意爬虫则返回403 forbidden。

2.验证码

在京东搜索商品时可以发现，随着短时间内请求次数的增加，会出现验证码的校验。验证码可以直接通过OCR技术识别破解，所以很多网站将验证码和下单的账号进行绑定，即一个账号在一段时间内只需要输入一次验证码。

3.IP封禁

通过IP地址限制对同一IP地址的请求数量，并进行封禁，这是比较常见的反爬虫技术。

以上是比较常见的反爬虫技术，当然还有更多更为高级的技术手段来应对网络爬虫的攻击。

总结：

Python网络爬虫是一个涉及众多方面的技术领域，需要熟练使用各种Python库、熟悉反爬虫技术，同时需要有不断学习、分析网站规则的能力。本文所提到的Python网络爬虫京东代码只是一个简单的示例，想要爬取更多、更丰富的数据需要考虑数据量和反爬虫技术等限制。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/