Day 1: 爬虫基础与HTTP协议

版本基线：本文基于 Python 3.12+，requests 2.x / Scrapy 2.x / Selenium 4.x，更新于 2026-09。

学习目标

理解网络爬虫的基本概念和应用场景
掌握 HTTP 协议的工作原理
学会使用 requests 库发送 HTTP 请求
理解请求头、Cookie、Session 的作用

技术原理

1.1 什么是网络爬虫

网络爬虫（Web Crawler），也称为网络蜘蛛（Web Spider），是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序。

工作流程：

从初始 URL 队列中取出一个 URL
解析 URL，获取协议、域名、路径等信息
向服务器发送 HTTP 请求
接收服务器响应，获取 HTML 内容
解析 HTML，提取所需数据和新的 URL
将新 URL 加入队列，重复上述过程

1.2 HTTP 协议基础

HTTP（HyperText Transfer Protocol）是互联网上应用最广泛的协议，用于传输超文本数据。

HTTP 请求方法：

方法	说明	使用场景
GET	获取资源	获取网页内容
POST	提交数据	登录、搜索
PUT	更新资源	更新数据
DELETE	删除资源	删除数据
HEAD	获取头部信息	检查资源状态

HTTP 状态码：

状态码	说明
200	请求成功
301	永久重定向
302	临时重定向
400	请求错误
403	禁止访问
404	未找到资源
500	服务器错误

1.3 请求头与响应头

常见请求头：

头部字段	说明
User-Agent	浏览器标识
Accept	可接受的内容类型
Cookie	会话信息
Referer	来源页面

常见响应头：

头部字段	说明
Content-Type	内容类型
Set-Cookie	设置 Cookie
Location	重定向地址

案例

案例1：获取百度首页

python

import requests

# 发送 GET 请求获取百度首页
response = requests.get('https://www.baidu.com')

# 打印状态码
print(f'状态码: {response.status_code}')

# 打印响应内容类型
print(f'内容类型: {response.headers["Content-Type"]}')

# 打印 HTML 内容（前500字符）
print(f'HTML内容:\n{response.text[:500]}')

案例2：携带请求头发送请求

python

import requests

# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
}

# 发送请求
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)

# 打印响应状态
print(f'状态码: {response.status_code}')
print(f'响应大小: {len(response.content)} 字节')

应用场景

1. 搜索引擎

爬取网页内容建立索引
定期更新网页快照

2. 数据分析

采集市场数据进行分析
监控竞品价格变化

3. 信息聚合

聚合多个网站的新闻
收集行业资讯

4. 学术研究

采集研究数据
文献资料收集

代码案例

案例3：获取豆瓣电影Top250

豆瓣反爬提示

豆瓣对无 User-Agent 或高频请求的响应极不友好：常表现为返回 418/403 状态码，高频抓取会直接封禁 IP。运行下面的示例时请务必：

自带浏览器 User-Agent（示例代码已设置）；
如需抓取多页，在请求之间使用 time.sleep(2) 以上控制频率；
仅用于个人学习，请勿大规模或商业性抓取豆瓣数据。

python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 豆瓣电影Top250的URL
url = 'https://movie.douban.com/top250'

# 设置请求头（豆瓣要求自带浏览器 User-Agent，否则返回 418/403）
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36'
}

# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 查找所有电影条目
    movies = soup.find_all('div', class_='item')
    
    # 遍历每个电影
    for movie in movies:
        # 获取电影名称
        title = movie.find('span', class_='title').text
        
        # 获取评分
        rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
        
        # 获取评价人数
        people = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].text
        
        # 打印电影信息
        print(f'电影: {title}')
        print(f'评分: {rating}')
        print(f'评价人数: {people}')
        print('-' * 50)
else:
    print(f'请求失败，状态码: {response.status_code}')

案例4：使用Session保持登录状态

python

import requests

# 创建Session对象
session = requests.Session()

# 登录URL
login_url = 'https://example.com/login'

# 登录数据
login_data = {
    'username': 'your_username',
    'password': 'your_password'
}

# 设置请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}

# 发送登录请求
response = session.post(login_url, data=login_data, headers=headers)

# 检查登录是否成功
if response.status_code == 200:
    print('登录成功')
    
    # 使用同一个Session访问需要登录的页面
    profile_url = 'https://example.com/profile'
    profile_response = session.get(profile_url)
    
    print(f'个人资料页面状态码: {profile_response.status_code}')
else:
    print(f'登录失败，状态码: {response.status_code}')

案例5：下载图片

python

import requests
import os

# 图片URL
image_url = 'https://example.com/image.jpg'

# 设置请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}

# 发送请求
response = requests.get(image_url, headers=headers, stream=True)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 创建保存目录
    save_dir = 'downloaded_images'
    os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
    
    # 保存图片
    image_path = os.path.join(save_dir, 'image.jpg')
    with open(image_path, 'wb') as f:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
            f.write(chunk)
    
    print(f'图片已保存到: {image_path}')
else:
    print(f'下载失败，状态码: {response.status_code}')

课后练习

练习1：获取网页标题

编写代码获取任意网页的标题（<title>标签内容）。

练习2：获取网页所有链接

编写代码获取网页中所有的超链接（<a>标签的href属性）。

练习3：模拟搜索

使用 requests 库模拟搜索引擎搜索，并获取搜索结果。

常见问题

Q1: 为什么需要设置 User-Agent？

A: 很多网站会检查 User-Agent，如果不设置或使用默认的 Python User-Agent，可能会被识别为爬虫而被拒绝访问。

Q2: 如何处理中文编码问题？

A: 使用 response.encoding 设置正确的编码，或者使用 response.content.decode('utf-8') 手动解码。

Q3: 如何处理重定向？

A: requests 默认会自动处理重定向，可以通过 allow_redirects=False 参数禁用自动重定向。

下一步学习

Day 2: HTML解析与BeautifulSoup

Day 1: 爬虫基础与HTTP协议 ​

学习目标 ​

技术原理 ​

1.1 什么是网络爬虫 ​

1.2 HTTP 协议基础 ​

1.3 请求头与响应头 ​

案例 ​

案例1：获取百度首页 ​

案例2：携带请求头发送请求 ​

应用场景 ​

1. 搜索引擎 ​

2. 数据分析 ​

3. 信息聚合 ​

4. 学术研究 ​

代码案例 ​

案例3：获取豆瓣电影Top250 ​

案例4：使用Session保持登录状态 ​

案例5：下载图片 ​

课后练习 ​

练习1：获取网页标题 ​

练习2：获取网页所有链接 ​

练习3：模拟搜索 ​

常见问题 ​

Q1: 为什么需要设置 User-Agent？ ​

Q2: 如何处理中文编码问题？ ​

Q3: 如何处理重定向？ ​

下一步学习 ​

Day 1: 爬虫基础与HTTP协议

学习目标

技术原理

1.1 什么是网络爬虫

1.2 HTTP 协议基础

1.3 请求头与响应头

案例

案例1：获取百度首页

案例2：携带请求头发送请求

应用场景

1. 搜索引擎

2. 数据分析

3. 信息聚合

4. 学术研究

代码案例

案例3：获取豆瓣电影Top250

案例4：使用Session保持登录状态

案例5：下载图片

课后练习

练习1：获取网页标题

练习2：获取网页所有链接

练习3：模拟搜索

常见问题

Q1: 为什么需要设置 User-Agent？

Q2: 如何处理中文编码问题？

Q3: 如何处理重定向？

下一步学习