一、前言
在大数据时代，网络上充斥着海量的信息，而爬虫技术就是解锁这些信息宝库的钥匙。Python，以其简洁易读的语法和强大的库支持，成为编写爬虫的首选语言。本篇博客将从零开始，带你一步步构建一个简单的Python爬虫，抓取CSDN博客的文章标题和链接。
二、环境准备
在开始之前，确保你的环境中安装了Python和以下必要的库：
1.requests：用于发送HTTP请求
2.BeautifulSoup：用于解析HTML文档
3.lxml：BeautifulSoup的解析器，提高解析速度
可以使用pip安装这些库：
pip install requests beautifulsoup4 lxml
三、理解目标
我们的目标是抓取CSDN博客主页的热门文章标题和链接。页面结构分析是爬虫的第一步，让我们先访问目标网站，使用浏览器的“检查”功能查看页面的HTML结构。
四、代码实现
1. 发送HTTP请求
使用requests库发送GET请求到CSDN博客主页，并获取响应内容。
import requests
url = \’https://blog.csdn.net/\’
response = requests.get(url)
html = response.text
2. 解析HTML文档
使用BeautifulSoup解析HTML文档，提取我们需要的数据。
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, \’lxml\’)
articles = soup.find_all(\’div\’, class_=\’article-item-box csdn-tracking-statistics\’)
3. 数据提取与处理
遍历提取到的每篇文章，获取标题和链接。
for article in articles:
title = article.find(\’h4\’).text.strip()
link = article.find(\’a\’)[\’href\’]
print(f\’Title: {title}\\nLink: {link}\\n\’)
五、完整代码
将上述代码片段整合，得到完整的爬虫程序。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = \’https://blog.csdn.net/\’
response = requests.get(url)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, \’lxml\’)
articles = soup.find_all(\’div\’, class_=\’article-item-box csdn-tracking-statistics\’)
for article in articles:
title = article.find(\’h4\’).text.strip()
link = article.find(\’a\’)[\’href\’]
print(f\’Title: {title}\\nLink: {link}\\n\’)
六、扩展与思考
1.如何处理页面的动态加载？
2.如何存储抓取的数据？
3.如何处理反爬虫机制？
七、结语
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_64935505/article/details/141537382
