一、入门篇：初探python爬虫

小时候，我喜欢在室外捉迷藏。那时的我总是充满好奇，想要找到隐藏的秘密。而今天的我依然怀揣着那份好奇心，只不过我的“捉迷藏”舞台已经转移到了互联网。

在我探索互联网的过程中，发现了一个神奇的工具——Python爬虫。正如人们用锤子敲打千万个钉子，Python爬虫可以帮助我高效地收集网络上的数据。

二、实战篇：爬取豆瓣电影数据

就像饭前开胃菜一样，我选择了豆瓣作为我的第一个爬虫实战目标。豆瓣电影资源丰富，每个电影背后都有一个故事等着我去发现。

首先，我需要安装一个强大的工具——BeautifulSoup库。这个库就像是一把解剖刀，能够将网页结构剖析出来，让我得以轻而易举地提取出所需的信息。

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://movie.douban.com/top250" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") for movie in soup.find_all("div", class_="hd"): title = movie.a.span.text print(title)

三、提高篇：应对反爬机制

可是，当我认为自己已经可以驾驭爬虫时，我遭遇了一些困难。有些网站为了防止被爬取，设置了反爬机制。就像铁丝网一样，将真实的宝藏隐藏在一层层的保护之中。

但是再高的铁丝网也难以阻挡我的步伐。我研究了一些技巧，像是使用代理IP、模拟登录等，终于才能够突破这些阻碍。

import time import random proxies = { "http": "http://127.0.0.1:1080", "https": "http://127.0.0.1:1080" } headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36" } url = "https://www.example.com" response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers) time.sleep(random.randint(1, 3)) print(response.text)

四、进阶篇：数据存储与分析

“无中生有”是我对数据存储的理解。通过使用数据库，我可以将爬取到的数据有效地组织起来，就像把一颗颗宝石镶嵌在珠宝上。

Python中最常用的数据库之一就是MySQL。我安装了pymysql库来连接数据库，并将数据存储其中。

import pymysql # 连接数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', database='movie_db') # 创建游标对象 cursor = conn.cursor() # 创建表 sql = ''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS movies ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(255), score FLOAT, year INT ) ''' cursor.execute(sql) # 插入数据 sql = ''' INSERT INTO movies (title, score, year) VALUES ('肖申克的救赎', 9.2, 1994) ''' cursor.execute(sql) # 提交事务 conn.commit() # 关闭连接 cursor.close() conn.close()

五、总结篇：开启爬虫之旅

回首过去的日子，我仿佛是一个探险家。在爬虫的世界里，我探寻了隐藏在网络背后的秘密，发现了属于自己的宝藏。

Python爬虫就像是我手中的望远镜，带领我看到了更广阔的世界。而豆瓣电影则是我的藏宝图，让我在探索的过程中找到了无数珍贵的资源。

未来的路还很长，我期待着更多的发现和挑战。当然，作为一个探险家，我也明白，真正的宝藏并不只限于所获得的数据，更在于探索的过程中所积累的经验与情感。