1、输入网址

quotes.toscrape.com/，进入网站首页，观察网页的结构,我们发现网页的内容很清晰，

 

主要分为：名人名言，作者，标签三个主要字段，同时三个字段的内容为本次提取的内容。

2、确定需求，分析网页结构

打开开发者工具，点击networ进行网络数据抓包分析，网站是以get方式进行请求，不需要携带参数，那我们就可以以request请求库中的get()方法，进行模拟请求，需要带上headers请求，模拟浏览器信息验证，防止被网站服务器检测为爬虫请求。

 

也可以点击开发者工具的最左边小箭头，可以帮助我们快速定位，网页数据在element标签页所在的位置。

 

3、解析网页结构，提取数据。

请求成功之后，可以开始提取数据啦~，我用的是xpath的解析方法，所以，先来解析xpath页面，点击最左边小箭头，可以帮助我们快速定位数据所，网页数据在element标签页所在的位置.因为网页的请求方式数据以列表的方式逐条排序，所以我们可以先定位整个列表的数据。在通过lxm中html解析器，逐个字段抓取并保存至列表，方便下一步的数据清洗。

 

4、保存至csv文件

源码分享

import requests
from lxml import etree
import csv
 
url = "https://quotes.toscrape.com/"
headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'
}
 
 
res = requests.get(url,headers = headers).text
 
html = etree.HTML(res)
 
queto_list = html.xpath('//div[@class="col-md-8"]')
 
lists = []
 
for queto in queto_list:
    # 名言正文
    title = queto.xpath('./div[@class="quote"]/span[1]/text()')
    # 作者
    authuor = queto.xpath('./div[@class="quote"]/span[2]/small/text()')
    # 名言标签
    tags = queto.xpath('./div[@class="quote"]/div[@class="tags"]/a[@class="tag"]/text()')
    # 将数据统一添加进列表中保存
    lists.append(title)
    lists.append(authuor)
    lists.append(tags)
 
 
    with open("./名人名言.csv",'w',encoding='utf-8',newline='\n') as f:
 
            writer = csv.writer(f)
            for i in lists:
                writer.writerow(x)

以上就是Python爬虫抓取名人名言网站的方法，希望对大家有所帮助。

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