『爬虫四步走』手把手教你使用 Python 抓取并存储网页数据！

爬虫是 Python 的一个重要的应用，使用 Python 爬虫我们可以轻松的从互联网中抓取我们想要的数据

本文将基于爬取 B 站视频热搜榜单数据并存储为例，详细介绍 Python 爬虫的基本流程。

如果你还在入门爬虫阶段或者不清楚爬虫的具体工作流程，那么应该仔细阅读本文！

首先进入 b 站首页，点击排行榜并复制链接

https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3

现在启动Jupyter notebook，并运行以下代码

import requests

url = 'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3'
res = requests.get('url')
print(res.status_code)
#200

在上面的代码中，我们完成了下面三件事

• 导入requests
• 使用get方法构造请求
• 使用status_code获取网页状态码

可以看到返回值是200，表示服务器正常响应，这意味着我们可以继续进行

在上一步我们通过 requests 向网站请求数据后，成功得到一个包含服务器资源的 Response 对象，现在我们可以使用.text来查看其内容

可以看到返回一个字符串，里面有我们需要的热榜视频数据，但是直接从字符串中提取内容是比较复杂且低效的，因此我们需要对其进行解析，将字符串转换为网页结构化数据，这样可以很方便地查找 HTML 标签以及其中的属性和内容。

在 Python 中解析网页的方法有很多，可以使用正则表达式，也可以使用BeautifulSoup、pyquery或lxml，本文将基于 BeautifulSoup 进行讲解

Beautiful Soup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的第三方库

安装也很简单，使用pip install bs4安装即可

下面让我们用一个简单的例子说明它是怎样工作的

from bs4 import BeautifulSoup

page = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
title = soup.title.text 
print(title)
# 热门视频排行榜 - 哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili

在上面的代码中，我们通过 bs4 中的 BeautifulSoup 类将上一步得到的 html 格式字符串转换为一个 BeautifulSoup 对象，注意在使用时需要制定一个解析器，这里使用的是html.parser

接着就可以获取其中的某个结构化元素及其属性，比如使用soup.title.text获取页面标题，同样可以使用soup.body、soup.p等获取任意需要的元素

在上面两步中，我们分别使用 requests 向网页请求数据并使用 bs4 解析页面，现在来到最关键的步骤：如何从解析完的页面中提取需要的内容。

在 Beautiful Soup 中，我们可以使用find/find_all来定位元素，但我更习惯使用 CSS 选择器.select，因为可以像使用 CSS 选择元素一样向下访问 DOM 树

现在我们用代码讲解如何从解析完的页面中提取 B 站热榜的数据，首先我们需要找到存储数据的标签，在榜单页面按下 F12 并按照下图指示找到

可以看到每一个视频信息都被包在class="rank-item"的 li 标签下，那么代码就可以这样写?

all_products = []

products = soup.select('li.rank-item')
for product in products:
    rank = product.select('div.num')[0].text
    name = product.select('div.info > a')[0].text.strip()
    play = product.select('span.data-box')[0].text
    comment = product.select('span.data-box')[1].text
    up = product.select('span.data-box')[2].text
    url = product.select('div.info > a')[0].attrs['href']

    all_products.append({
        "视频排名":rank,
        "视频名": name,
        "播放量": play,
        "弹幕量": comment,
        "up主": up,
        "视频链接": url
    })

在上面的代码中，我们先使用soup.select('li.rank-item')，此时返回一个 list 包含每一个视频信息，接着遍历每一个视频信息，依旧使用 CSS 选择器来提取我们要的字段信息，并以字典的形式存储在开头定义好的空列表中

可以注意到我用了多种选择方法提取去元素，这也是 select 方法的灵活之处，感兴趣的读者可以进一步自行研究

通过前面三步，我们成功的使用 requests+bs4 从网站中提取出需要的数据，最后只需要将数据写入 Excel 中保存即可。

如果你对 pandas 不熟悉的话，可以使用csv模块写入，需要注意的是设置好编码encoding='utf-8-sig'，否则会出现中文乱码的问题

import csv
keys = all_products[0].keys()

with open('B站视频热榜TOP100.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as output_file:
    dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
    dict_writer.writeheader()
    dict_writer.writerows(all_products)

如果你熟悉 pandas 的话，更是可以轻松将字典转换为 DataFrame，一行代码即可完成

import pandas as pd
keys = all_products[0].keys()

pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig')

至此我们就成功使用 Python 将 b 站热门视频榜单数据存储至本地，大多数基于requests 的爬虫基本都按照上面四步进行

不过虽然看上去简单，但是在真实场景中每一步都没有那么轻松，从请求数据开始目标网站就有多种形式的反爬、加密，到后面解析、提取甚至存储数据都有很多需要进一步探索、学习。

本文选择 B 站视频热榜也正是因为它足够简单，希望通过这个案例让大家明白爬虫的基本流程，最后附上完整代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import pandas as pd

url = 'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3'
page = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')

all_products = []

products = soup.select('li.rank-item')
for product in products:
    rank = product.select('div.num')[0].text
    name = product.select('div.info > a')[0].text.strip()
    play = product.select('span.data-box')[0].text
    comment = product.select('span.data-box')[1].text
    up = product.select('span.data-box')[2].text
    url = product.select('div.info > a')[0].attrs['href']

    all_products.append({
        "视频排名":rank,
        "视频名": name,
        "播放量": play,
        "弹幕量": comment,
        "up主": up,
        "视频链接": url
    })


keys = all_products[0].keys()

with open('B站视频热榜TOP100.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as output_file:
    dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
    dict_writer.writeheader()
    dict_writer.writerows(all_products)

### 使用pandas写入数据
pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站视频热榜TOP100.csv', encoding='utf-8-sig')