编辑“︁Python 数据爬取”︁（章节）

= Python数据爬取 =

'''Python数据爬取'''（Web Scraping）是指通过程序自动从互联网上提取和解析数据的技术。它是网络编程的重要组成部分，广泛应用于数据分析、市场研究、搜索引擎优化等领域。Python因其丰富的库（如Requests、BeautifulSoup、Scrapy）成为数据爬取的首选语言。

== 核心概念 ==
=== HTTP请求与响应 ===
数据爬取的基础是HTTP协议。客户端（爬虫程序）发送请求（Request）到服务器，服务器返回响应（Response）。Python中常用<code>requests</code>库处理HTTP交互：

<syntaxhighlight lang="python">
import requests
response = requests.get("https://example.com")
print(response.status_code)  # 输出：200
print(response.text[:100])   # 输出网页前100字符
</syntaxhighlight>

=== HTML解析 ===
服务器返回的通常是HTML文档，需用解析库提取结构化数据。'''BeautifulSoup'''是常用工具：
<syntaxhighlight lang="python">
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text  # 提取第一个<h1>标签内容
</syntaxhighlight>

== 技术栈 ==
{| class="wikitable"
|+ Python爬虫常用库对比
! 库名称 !! 用途 !! 适用场景
|-
| '''Requests''' || 发送HTTP请求 || 简单页面抓取
|-
| '''BeautifulSoup''' || HTML/XML解析 || 静态页面分析
|-
| '''Scrapy''' || 全功能爬虫框架 || 大规模爬取项目
|-
| '''Selenium''' || 浏览器自动化 || 动态渲染页面
|}

== 实战案例 ==
=== 案例1：静态页面爬取 ===
以爬取维基百科Python词条首段为例：
<syntaxhighlight lang="python">
url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
first_paragraph = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(first_paragraph)
</syntaxhighlight>

=== 案例2：动态内容抓取 ===
对于JavaScript渲染的页面，使用'''Selenium'''：
<syntaxhighlight lang="python">
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://dynamic-website.com")
dynamic_content = driver.find_element_by_id("content").text
</syntaxhighlight>

== 高级主题 ==
=== 反爬机制应对 ===
* 用户代理（User-Agent）伪装
* 请求频率控制（time.sleep随机延时）
* IP轮换（代理池技术）

=== 数据存储方案 ===
<mermaid>
graph LR
A[爬取数据] --> B(CSV文件)
A --> C(MySQL数据库)
A --> D(MongoDB)
A --> E(Elasticsearch)
</mermaid>

== 数学原理 ==
爬虫调度算法中常用'''泊松过程'''模拟请求间隔：
<math>
P(X=k) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}
</math>
其中<math>\lambda</math>为平均请求率。

== 法律与伦理 ==
重要注意事项：
* 遵守网站的<code>robots.txt</code>协议
* 避免对服务器造成过大负载
* 不抓取个人隐私数据

== 扩展阅读 ==
* 正则表达式在文本提取中的应用
* 分布式爬虫架构设计
* 机器学习在反反爬中的应用

通过系统学习上述内容，开发者可以构建从简单到复杂的数据采集系统，同时确保程序的健壮性和合法性。

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