爬虫必备：Requests + Etree + BeautifulSoup + Pandas + Path + Pyinstaller 实现网页数据获取及存储

爬虫技术入门：使用六大工具轻松获取网页数据

在当今数据驱动的时代，掌握爬虫技术至关重要，它能帮助你从互联网的浩瀚数据中提取宝贵信息。对于初学者而言，踏入爬虫领域可能令人望而生畏，但本文将为你提供一份循序渐进的指南，使用 六大工具 轻松入门爬虫技术。

工具简介

1. Requests： 一个简洁高效的 HTTP 库，用于向网页发送请求并获取响应。

2. Etree： 处理 HTML 和 XML 文档的库，便于解析和操作文档结构。

3. BeautifulSoup： 专注于 HTML 和 XML 解析的库，方便从文档中提取数据。

4. Pandas： 数据分析库，可轻松处理数据并将其存储为各种格式（如 CSV、Excel）。

5. Path： 处理文件和路径的库，用于操作路径信息并获取文件详细信息。

6. Pyinstaller： 将 Python 脚本打包为可执行文件的工具，以便在任何计算机上运行。

循序渐进的教程

1. 安装工具

使用 pip 命令安装上述所有库：

pip install requests etree beautifulsoup4 pandas path pyinstaller

2. 编写爬虫脚本

# 导入库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import path

# 获取网页 HTML
def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

# 解析 HTML 并提取数据
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    data = soup.select('table tr td')
    return data

# 存储数据
def save_data(data, filename):
    if filename.endswith('.html'):
        with open(filename, 'w') as f:
            f.write(data)
    elif filename.endswith('.xlsx'):
        df = pd.DataFrame(data)
        df.to_excel(filename, index=False)

# 主函数
def main():
    # 替换为要抓取的网页 URL
    url = 'https://example.com'

    html = get_html(url)
    data = parse_html(html)
    save_data(data, 'data.html')

if __name__ == '__main__':
    main()

3. 打包可执行文件

pyinstaller --onefile crawler.py

常见问题解答

1. 如何更改抓取的目标网页？

在 main() 函数中替换 url 变量为要抓取的网页 URL。

2. 如何从 HTML 中提取特定数据？

使用 BeautifulSoup 的 select() 方法和 CSS 选择器指定要提取的数据的 HTML 元素。

3. 如何存储为不同的格式（如 Excel）？

在 save_data() 函数中，根据文件名扩展名使用 Pandas 将数据存储为 Excel 或 HTML。

4. 如何将爬虫程序打包为可执行文件？

使用 Pyinstaller 工具，通过 pyinstaller --onefile crawler.py 命令将其打包为可执行文件。

5. 如何在其他计算机上运行爬虫？

将可执行文件复制到目标计算机并运行它，无需安装任何依赖项。

结语

通过本文的循序渐进指南，你已经掌握了使用 Requests、Etree、BeautifulSoup、Pandas、Path 和 Pyinstaller 六大工具从网页中提取数据的技能。运用这些工具，你可以轻松地从互联网上获取有价值的信息，为你的数据分析和项目奠定基础。继续探索爬虫技术的各个方面，开拓新的数据获取渠道！