教程中的项目请跟着在pycharm中写一遍，注意查看注释内容。推荐的课外练习请自行完成，完成后再查看参考代码。
本章知识点：
- python基础
- 使用requests库发送请求
- 使用beautifulsoup解析网页源码
python基础学习
本教程爬虫开发需要python语言基础，请根据自身情况选择：
- 我是零基础：请先学习python基础教程，强烈推荐：廖雪峰的python教程。
- 重点学习章节：python基础、函数、高级特性、模块、面相对象编程、错误、调试和测试、IO编程。
- 初步了解章节：进程和线程、正则表达式、常用内建模块、常用第三方模块、virtualenv、网络编程、Web开发。这些内容 十分重要 ，但初期涉及不多。
- 暂时跳过章节：面向对象高级编程、函数式编程、图形界面、电子邮件、访问数据库、异步IO、实战，这些内容会在 Python爬虫-高级进阶 系列教程涉及。
- 学习时间： 2~3天 。
- 我有编程基础：直接开始爬虫教程。
第一个爬虫程序：游戏葡萄
创建一个game_grape.py文件，写入代码：
from urllib import request # 导入urllib中的request模块
response= request.urlopen('http://youxiputao.com/') # 用urlopen()函数执行一次请求，地址是游戏葡萄的首页，并把返回对象赋值给response变量。
html = response.read().decode() # 从response中读取结果，解码成str类型的字符串，就是我们的html源码。
print(html) # 在控制台打印html源码。
执行程序，控制台打印出首页的html源码：
程序运行成功，超级简单有木有！
其实爬虫的本质就是： 发起请求 ， 获得响应 ， 解析结果 。企业中千万级爬虫、分布式爬虫都是在这个基础上抓取得更快、存储得更多、突破各种反爬虫措施而已。
使用requests进行抓取
使用python内置的urllib包虽然可以进行抓取，但使用非常不方便，特别是面对复杂的网络请求时，使用起来会力不从心。我们来尝试用第三方网络请求工具
requests
重写爬虫。
import requests
response = requests.get('http://youxiputao.com/')
print(response.text)
执行程序，报错：
requests是第三方库，需要安装后使用：按住
Win+R，输入powershell（Win10以下输入cmd），按回车键，输入命令
pip install requests
，如图：
第一次安装需要下载，如果速度太慢安装失败，可以把下载源更换为清华大学镜像：输入
pip -V
命令，查看pip版本：
- 高于10.0版本，执行命令：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 低于10.0版本，参考教程：设置pip安装源为国内清华大学镜像
换源之后重新安装
requests
，出现
Successfully installed xxx即为安装成功。
再次执行代码，成功打印出html源码：
源码解析
我们想解析网页源码，获得新闻标题和链接，使用第三方库
BeautifulSoup
解析工具：
pip install bs4
。打开Chrome浏览器，右键点击新闻标题，点击
检查，查看新闻标题的位置：
根据源码位置找到标题，如图：
修改代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
response = requests.get('http://youxiputao.com/') # 发起网络请求，获得响应
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 使用BeautifulSoup解析，查找我们想要的内容。html.parser是系统内置的解析方案，可以不填但是会报警告（warning）
ul_node = soup.find('ul', {'class': 'news-list'}) # 查找class值为news-list的ul标签，
li_node = ul_node.find('li') # 在ul标签下查找第一个li标签
h4_node = li_node.find('h4') # 在li标签下查找h4标签
a_node = h4_node.find('a') # 查找a标签
print(a_node.text) # 打印出a标签内容
print(a_node['href']) # 打印出a标签链接（href属性的值）
成功解析出第一条新闻标题和链接：
咦，情况不对，这个链接怎么看起来很别扭？而且只拿到第一条新闻，剩下的怎么办呢？继续修改代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin #从urllib库导入urljoin()函数，用于url拼接
response = requests.get('http://youxiputao.com/')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for li_node in soup.find('ul', {'class': 'news-list'}).find_all('li'): # 使用find_all()找出所有li标签，在for循环中解析每个<a>标签
a_node = li_node.find('h4').find('a') # find()函数返回标签，可以连续查找；find_all()返回的是符合条件的所有标签的数组，需要循环遍历
title = a_node.text
href = a_node['href']
url = urljoin(response.url, href) # response.url是响应的地址，不一定是原始请求地址哦，因为网站可能会把对请求做重定向
print(url, title)
第一页采集成功：
拿到了详情页面的链接，我们继续发送请求，采集详细数据。随便点开一个新闻页面，在chrome中按
F12键查看页面结构：我们需要标题、时间、正文三部分，并把它们放在一个字典里来表示这条数据。
在刚才代码后面继续添加：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin # 从urllib库导入urljoin()函数，用于url拼接
response = requests.get('http://youxiputao.com/')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for li_node in soup.find('ul', {'class': 'news-list'}).find_all('li'): # 使用find_all()找出所有li标签，在for循环中解析每个<a>标签
a_node = li_node.find('h4').find('a') # find()函数返回标签，可以连续查找；find_all()返回的是符合条件的所有标签的数组，需要循环遍历
href = a_node['href']
url = urljoin(response.url, href) # response.url是响应的地址，不一定是原始请求地址哦，因为网站可能会把对请求做重定向
response_detail = requests.get(url) # 用response_detail 来区别之前的response
soup_detail = BeautifulSoup(response_detail.text, 'html.parser') # 继续解析
title = soup_detail.find('h2', class_='title').text # 可以用class_参数定位标签，仅限包含class、id等字段的标签，字典写法更通用
publish_time = soup_detail.find('div', {'class': 'pull-left'}).text # 直接获取div标签的“text”属性，包含div标签下所有子标签的文本
article = soup_detail.find('div', {'class': 'info-box col-sm-12'}).text
data = {'title': title, 'publish_time': publish_time, 'article': article}
print(data)
执行程序，采集结果如下：
查看结果，发现有两个问题：
- 混进了奇怪的“n”字符：n是换行字符，对于字符串首位的空白字符（n，t，空格），可以使用
strip()
- 图片去哪儿了： 真实的爬虫项目通常不会采集图片 ，原因很简单：大型网站上千万数据，每条数据几张图片，再多硬盘都装不下。企业中对图片常用的处理方案： 保存图片链接 。
继续修改刚才的代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin
response = requests.get('http://youxiputao.com/')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for li_node in soup.find('ul', {'class': 'news-list'}).find_all('li'):
a_node = li_node.find('h4').find('a')
href = a_node['href']
url = urljoin(response.url, href)
response_detail = requests.get(url)
soup_detail = BeautifulSoup(response_detail.text, 'html.parser')
title = soup_detail.find('h2', class_='title').text
publish_time = soup_detail.find('div', {'class': 'pull-left'}).text.strip()
article = soup_detail.find('div', {'class': 'info-detail'}).text.strip() # strip()函数可以过滤字符串首尾的空白字符
images = [] # 用于存放文章中的图片
for img_node in soup_detail.find('div', {'class': 'info-detail'}).find_all('img'): # 找到文章主体节点，继续找到所有<img>图片标签
img_url = img_node['src']
images.append(img_url)
cover = soup_detail.find('div', class_='cover').find('img')['src'] # 封面图片
images.append(cover)
data = {'title': title, 'publish_time': publish_time, 'images': images, 'article': article}
print(data)
看看修改后的采集结果：
图片有了，文章开头也没有含换行符了，感觉自己太牛X了！仔细查看字段内容，发现文章中间仍然包含n，
一般来说n字符可以用来标识段落，不用处理。如果必须处理的话可以使用replace()函数：
article = article.replace('n', '') # 使用“空字符”来替换“空白字符n”，并重新赋值给article变量
最后，我们用面向对象的方式改写程序，完整代码如下：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin
class GameGrapeSpider: # 声明一个叫“GameGrapeSpider（游戏葡萄爬虫）”的类
def start(self): # 爬虫的启动函数
response = requests.get('http://youxiputao.com/')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for li_node in soup.find('ul', {'class': 'news-list'}).find_all('li'):
a_node = li_node.find('h4').find('a')
href = a_node['href']
url = urljoin(response.url, href)
response_detail = requests.get(url)
soup_detail = BeautifulSoup(response_detail.text, 'html.parser')
title = soup_detail.find('h2', class_='title').text
publish_time = soup_detail.find('div', {'class': 'pull-left'}).text.strip()
article = soup_detail.find('div', {'class': 'info-detail'}).text.strip()
images = [] # 用于存放文章中的图片
for img_node in soup_detail.find('div', {'class': 'info-detail'}).find_all('img'):
img_url = img_node['src']
images.append(img_url)
cover = soup_detail.find('div', class_='cover').find('img')['src'] # 封面图片
images.append(cover)
data = {'title': title, 'publish_time': publish_time, 'images': images, 'article': article}
print(data)
if __name__ == '__main__': # 程序入口，直接运行game_grape.py才执行，被导入时不会执行
spider = GameGrapeSpider() # 创建一个对象
spider.start() # 启动爬虫
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