Python 简易爬虫入门(requests 零基础实战)

原始人用心编程 2026-04-29 22:51:56

一、前言

前面我们已经学完 Python 基础、面向对象、装饰器、多线程多进程等全套知识点。现在进入实战入门:网络爬虫。爬虫就是模拟浏览器,向网站发送请求,获取网页源代码,提取文字、图片、数据

二、安装 requests 库

打开命令提示符 CMD 输入:

pip install requests

三、爬虫核心三步

  1. 发送请求:访问网址,拿到网页源码
  2. 解析数据:从源码里提取想要的内容
  3. 保存数据:打印、存文件、存 JSON

四、最简单爬虫:获取网页源码

import requests

# 目标网址
url = "https://www.baidu.com"

# 发送GET请求
res = requests.get(url)

# 设置编码,防止乱码
res.encoding = "utf-8"

# 打印网页源码
print(res.text)

五、请求状态码

print(res.status_code)
  • 200:访问成功
  • 404:页面不存在
  • 500:服务器出错

六、模拟浏览器请求(加请求头)

很多网站拒绝裸爬虫,需要伪装成浏览器

import requests

url = "https://www.baidu.com"

# 请求头,伪装浏览器
headers = {
    "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
}

res = requests.get(url, headers=headers)
res.encoding = "utf-8"
print(res.text)

七、GET 请求带参数

访问网址附带查询参数:

import requests

url = "https://www.baidu.com/s"
headers = {
    "User-Agent":"Mozilla/5.0"
}
# 搜索参数
params = {
    "wd":"Python学习"
}

res = requests.get(url, headers=headers, params=params)
res.encoding = "utf-8"
print(res.text)

八、简单提取网页标题

用字符串截取简易提取:

import requests

url = "https://www.baidu.com"
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0"}

res = requests.get(url, headers=headers)
res.encoding = "utf-8"
html = res.text

# 截取标题
start = html.find("<title>") + len("<title>")
end = html.find("</title>")
title = html[start:end]

print("网页标题:", title)

九、保存网页到本地文件

import requests

url = "https://www.baidu.com"
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0"}

res = requests.get(url, headers=headers)
res.encoding = "utf-8"

# 写入本地html文件
with open("baidu.html", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(res.text)

print("网页保存成功")

十、爬虫基础规范与注意事项

  1. 不要爬取隐私数据、付费资源、涉密网站
  2. 控制爬取频率,加 time.sleep(),防止给服务器造成压力
  3. 一定要加 User-Agent 伪装浏览器
  4. 遵守网站 robots.txt 协议,合法合规练习

十一、总结与学习心得

本篇学习了 Python 简易爬虫入门:requests 库安装、GET 请求、请求头伪装、带参请求、网页源码获取、提取标题、保存网页本地文件。

...全文
192 2 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
2 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
  • 打赏
  • 举报
回复
  • 举报
回复
@原始人用心编程
内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。

151

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
这里专为新疆政法学院的探索者而建,英雄不问出处。起跑线是起点,热忱与坚持为加速器,无论bug缠身的项目,还是攻克的算法顿悟,每滴汗水皆被珍藏。执炬前行,终将照亮彼此峰顶,我们携手同行。
课程设计笔记经验分享 高校 新疆·图木舒克市
社区管理员
  • 雲中203
  • SHAO060706
  • 三叶草.
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

英雄不问出处

试试用AI创作助手写篇文章吧