python实操之网络爬虫介绍

一、什么是网络爬虫

网络爬虫，也可以叫做网络数据采集更容易理解。它是指通过编程向网络服务器（web）请求数据（HTML表单），然后解析HTML，提取出自己想要的数据。它包括了根据url获取HTML数据、解析HTML，获取目标信息、存储数据几个步骤；过程中可能会涉及到数据库、网络服务器、HTTP协议、HTML、数据科学、网络安全、图像处理等非常多的内容。是不是觉得太复杂了，不用担心，对于初学者来说，并不需要全部掌握。

二、为什么需要爬虫

经常会遇到这一类网页，登录进去后，可以查看到很多有用的数据，但是网页无导出功能，想要下载这部分数据，通常只能手动一点一点去复制，这种方式不仅复制的时候，再粘贴到表格中格式会混乱，要花时间去慢慢调整；其次如果有很多页的数据，还得一页一页翻页复制，其麻烦程度可想而知。。。

此时，了解一下python的爬虫，动手write一下，释放生产力。关于爬虫有很多使用的场景，也有很多可以去使用的模块，可以根据具体系统架构和爬取内容情况来适配使用。

三、测试用例

这里以自己的一个测试系统为例，目标链接有个主机信息的表，但是前提需要登录后才能访问，并且也存在分页的情况，要求是后台获取的内容直接以excel形式保存展示。

四、测试过程

这个简单实例里，主要使用到3个基础模块：

requests：构建请求的相关动作，例如传递登录信息，调测目标网址，保存登录cookie等内容

BeautifulSoup：对获取到html文本内容进行解析，查找里面的表格内容

pandas：对解析后内容，用来存储到目标excel

通常在爬取具体内容数据时，先可以通过F12，查看下网页的源代码，了解下网页的结构，从而设计自己的脚本，上述例子的网页，只是个简单html内容页，有基础的表格属性内容，例如table、tr元素，所以只需要针对这些属性内容，直接匹配获取相应的值即可。

直接上脚本，有相关注释内容，如果有类似场景的可直接用

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd#构建缓存登录的session
url = 'http://XXX.XXX.XXX.XXX:5000/auth/login'
username = 'XXXX'
password = 'XXXX'
# 创建一个session,作用会自动保存cookie
session = requests.session()
data = {'username': username,'password': password
}
# 使用session发起post请求来获取登录后的cookie,cookie已经存在session中
response = session.post(url = url,data=data)#提前创建个空列表来存储数据，方便后面写入excel
data = []###构建目标网页的请求，存在分页的情况，写个循环
url = 'http://192.168.163.134:5000/query/inventory?page={}'
for i in range(1, 5):url2 = url.format(i)html_content = session.get(url=url2).text#print(html_content)#对获取到html使用BeautifulSoup库解析HTML内容soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') # 查找解析后表格元素table = soup.find('table') # 获取所有行rows = table.find_all('tr')# 遍历所有行，并将每行的所有单元格的文本添加到data列表中for row in rows:cells = row.find_all('td')if len(cells) > 1:row_data = [cell.text.strip() for cell in cells]data.append({"主机IP": row_data[0],  "系统名称": row_data[1],  "系统类型": row_data[2],  "主机分组": row_data[3],  "纳管情况": row_data[4],  "纳管时间": row_data[5],  })# 输出列表
#print(data)# 使用 pandas 将列表转换成 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['主机IP', '系统名称', '系统类型', '主机分组', '纳管情况', '纳管时间'])
# 使用 to_excel 函数将 DataFrame 保存为 excel 文件
df.to_excel("data.xlsx")