對於大多數朋友而言，爬蟲絕對是學習python的最好的起手和入門方式。因為爬蟲思維模式固定，程式設計模式也相對簡單，一般在細節處理上積累一些經驗都可以成功入門。本文想針對某一網頁對python基礎爬蟲的兩大解析庫（beautifulsoup和lxml）和幾種資訊提取實現方法進行分析，以開python爬蟲之初見。
基礎爬蟲的固定模式
筆者這裡所談的基礎爬蟲，指的是不需要處理像非同步載入、驗證碼、**等高階爬蟲技術的爬蟲方法。一般而言，基礎爬蟲的兩大請求庫urllib和requests中requests通常為大多數人所鍾愛，當然urllib也功能齊全。兩大解析庫beautifulsoup因其強大的html文件解析功能而備受青睞，另一款解析庫lxml在搭配xpath表示式的基礎上也效率提高。就基礎爬蟲來說，兩大請求庫和兩大解析庫的組合方式可以依個人偏好來選擇。
筆者喜歡用的爬蟲組合工具是：
同一網頁爬蟲的四種實現方式
比如說我們想抓取每個新聞的標題和鏈結，並將其組合為乙個字典的結構列印出來。首先檢視html原始碼確定新聞標題資訊組織形式。
可以目標資訊存在於em標籤下a標籤內的文字和href屬性中。可直接利用requests庫構造請求，並用beautifulsoup或者lxml進行解析。
# select method很常規的處理方式，抓取效果如下：import requests from bs4 import beautifulsoup
url = '' soup = beautifulsoup(requests.get(url=url, headers=headers).text.encode("utf-8"), 'lxml')
em = soup.select('em[class="f14 l24"] a') for i in em:
title = i.get_text()
link = i['href']
print()
同樣是requests+beautifulsoup的爬蟲組合，但在資訊提取上採用了find_all的方式。效果如下：
使用lxml庫下的etree模組進行解析，然後使用xpath表示式進行資訊提取，效率要略高於beautifulsoup+select方法。這裡對兩個列表的組合採用了zip方法。效果如下：
跟方法三類似，只是在解析上使用了lxml庫下的html.fromstring模組。抓取效果如下：
很多人覺得爬蟲有點難以掌握，因為知識點太多，需要懂前端、需要python熟練、還需要懂資料庫，更不用說正規表示式、xpath表示式這些。其實對於乙個簡單網頁的資料抓取，不妨多嘗試幾種抓取方案，舉一反三，也更能對python爬蟲有較深的理解。長此以往，對於各類網頁結構都有所涉獵，自然經驗豐富，水到渠成。
Python爬蟲的兩套解析方法和四種爬蟲實現過程
對於大多數朋友而言，爬蟲絕對是學習 python 的最好的起手和入門方式。因為爬蟲思維模式固定，程式設計模式也相對簡單，一般在細節處理上積累一些經驗都可以成功入門。本文想針對某一網頁對 python 基礎爬蟲的兩大解析庫 beautifulsoup 和 lxml 和幾種資訊提取實現方法進行分析，以開...
Oracle比較相似結構的兩套表
出於某些原因，需要建立幾十張表，使用del 開頭，用於資料清理時記錄所清理的資料。比如表table1就對應del table1，但不幸的是，pdm檔案與正式庫表存在不一致，造成insert into del table1 select from table1未能正確插入，因此，有必要比較del 開頭...
ubuntu下管理網路的兩套方案
linux系統裡面有兩套管理網路連線的方案 1 etc network inte ces etc init.d networking 2 etc networkmanager 這兩套方案是衝突的，不能同時共存 第一套方案適應於沒有x的環境，如 伺服器，或者那些完全不需要改動連線的場合。第二套方案使用...