爬虫是一种通过代码自动获取网页数据的技术，过程简单且应用广泛，但需在合法合规的前提下使用。以下是爬虫的核心步骤、注意事项及学习要点：
一、爬虫的基本步骤
无论目标是单个网页还是批量数据，爬虫的核心流程可分为三步：
1. 获取网页内容
- 原理：通过代码向网站服务器发送 HTTP 请求，服务器返回网页的原始数据（如 HTML、JSON 等）。
- 与浏览器访问的区别：浏览器会渲染数据为可视化页面，而爬虫获取的是未渲染的原始内容。
- 工具：常用 Python 的
requests库发送请求，简洁高效。
2. 解析网页内容
- 目的：从海量原始数据中提取目标信息（如商品价格、文章标题等）。
- 基础：需了解 HTML 网页结构（标签、属性等），因为多数网页内容以 HTML 格式返回。
- 工具：使用
Beautiful Soup库解析 HTML，快速定位并提取所需数据。
3. 储存或分析数据
- 根据需求处理：
- 若需长期使用，可存入数据库（如 MySQL、MongoDB）；
- 若需分析趋势，可生成可视化图表（如用
matplotlib、pandas）； - 若需舆情监控，可结合 AI 进行文本情感分析等。
- 扩展：支持批量爬取（如遍历多个 URL）或深度爬取（从一个网页链接跳转至其他相关页面）。
二、爬虫的合法合规性：红线与原则
技术本身中立，但需严格遵守规则，避免法律风险：
1. 绝对禁止爬取的内容
- 公民隐私数据（如个人信息、账号密码）；
- 受著作权保护的内容（如付费文章、原创作品，未经授权不得爬取）；
- 涉及国家事务、国防建设、尖端科技等敏感领域的计算机系统数据。
2. 做 “温和的爬虫”
- 控制请求频率：避免高频、海量请求，防止给服务器造成负担（类似 DDoS 攻击）；
- 尊重反爬机制：不强行突破网站的限制（如登录验证、验证码、IP 封锁等）；
- 遵守
robots.txt协议：访问网站根目录下的robots.txt文件（如https://example.com/robots.txt），了解网站允许爬取的范围和限制（部分网站会明确禁止爬虫访问某些路径）。
三、学习爬虫需掌握的知识
- HTTP 请求基础：理解请求方法（GET/POST）、 headers 等，是发送有效请求的前提；
requests库：Python 中发送 HTTP 请求的核心工具，需掌握其基本用法；- HTML 结构：了解标签、属性、层级关系，才能准确解析网页内容；
Beautiful Soup库：解析 HTML 的利器，需掌握如何定位和提取数据。