Python爬虫技术是数据获取和网络自动化的重要工具,尤其在大数据时代,对于网站信息的抓取和分析具有显著价值。本教程将详细讲解如何利用Python爬虫技术来爬取百度百科上的信息。百度百科作为中文互联网上最大的在线百科全书之一,提供了丰富的知识资源,学习如何爬取其数据,对数据挖掘、信息分析等领域大有裨益。 我们需要了解Python爬虫的基本概念。Python爬虫是通过编写程序模拟浏览器发送HTTP请求(GET或POST)到目标服务器,接收服务器返回的HTML或JSON等格式的数据,然后解析这些数据以获取所需信息。Python中常用的爬虫库包括requests用于发送HTTP请求,BeautifulSoup或者lxml用于解析HTML文档。 在爬取百度百科时,我们需要首先分析网页结构。通常,使用浏览器的开发者工具查看网页源代码,找出目标信息所在的HTML标签。例如,百度百科的条目内容可能包含在特定的div标签中,我们可以定位到这些标签,提取出我们需要的数据。 接着,我们将编写Python代码。使用requests库发送GET请求到百度百科的URL,例如搜索“Python”得到的页面。请求成功后,接收到的响应内容可以使用BeautifulSoup解析。以下是一个简单的示例: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送GET请求 url = 'https://baike.baidu.com/item/Python' response = requests.get(url) # 解析HTML soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 找到目标元素,例如文章内容 content_div = soup.find('div', {'class': 'lemmaWgt-lemmaContent'}) # 提取并处理数据 content = content_div.get_text() ``` 在实际爬虫项目中,我们还需要处理一些常见问题,如登录验证、反爬虫策略、动态加载内容等。对于登录验证,可能需要使用requests的session对象或模拟cookie;对于反爬策略,可以设置User-Agent,延时请求,甚至使用代理IP;对于动态加载内容,可能需要借助Selenium等工具。 百度百科可能会对频繁的爬虫行为进行限制,因此在编写爬虫时,要遵循网站的robots.txt规则,并合理控制请求频率,尊重网站的权益。 此外,考虑到百度百科的数据量较大,如果需要爬取大量条目,可以采用多线程或异步IO来提高爬取效率。Python的threading或asyncio库能帮助实现这一目标。 爬取到的数据可以存储为文本文件、CSV或数据库等形式,便于后续分析和使用。例如,我们可以将每条百科条目的标题和内容写入CSV文件: ```python import csv with open('baidu_baike.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: fieldnames = ['title', 'content'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() for item in items: # 假设items是从爬取结果中提取的条目列表 writer.writerow({'title': item['title'], 'content': item['content']}) ``` Python爬虫爬取百度百科涉及的知识点包括:HTTP协议与requests库的使用、HTML解析(BeautifulSoup或lxml)、网页结构分析、爬虫策略与反反爬、数据存储等。通过这个过程,你可以深入了解Web爬虫的工作原理,并提升数据获取的能力。
2025-07-08 22:57:27 9KB python 爬虫
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> ### python爬虫爬取百度百科页面 > 简单爬虫框架: > 爬虫调度器 -> URL管理器 -> 网页下载器(urllib2) -> 网页解析器(BeautifulSoup) -> 价值数据 目录结构: ![](http://images2015.cnblogs.com/blog/763083/201601/763083-20160106142320340-420909875.png) > 注:mac osx下用alt+enter添加相应方法 - (爬虫调度器)spider_main.py - (url管理器)url_manager.py - (下载器)html_downloader.py - (解析器)html_parser.py - (数据输出)html_outputer.py > 运行程序spider_main.py可进行爬取页面,最终文件输出为output.html,里面包含词条和词条解释,爬取完毕。 output.html: ![](http://images2015.cnblogs.com/blog/763083/201
2023-02-25 13:06:49 10KB python 爬虫 百度百科 爬虫学习
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本文实例讲述了Python爬虫实现爬取百度百科词条功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止。另外,所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮,进行
2022-11-15 20:43:26 368KB html代码 html语言 python
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前言 关于python版本,我一开始看很多资料说python2比较好,因为很多库还不支持3,但是使用到现在为止觉得还是pythin3比较好用,因为编码什么的问题,觉得2还是没有3方便。而且在网上找到的2中的一些资料稍微改一下也还是可以用。 好了,开始说爬百度百科的事。 这里设定的需求是爬取北京地区n个景点的全部信息,n个景点的名称是在文件中给出的。没有用到api,只是单纯的爬网页信息。  1、根据关键字获取url 由于只需要爬取信息,而且不涉及交互,可以使用简单的方法而不需要模拟浏览器。 可以直接 http://baike.baidu.com/search/word?word
2022-08-22 16:36:24 77KB html代码 pic python
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读取excel中关键字,利用webdriver对关键词进行搜索,将搜索到的百度百科词条保存到excel中。
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开源web知识图谱项目 爬取百度百科中文页面 解析三元组和网页内容 建立中文知识图谱 建立百科bot(重建中) 更新20200720 Windows上的部署参考,感谢LMY-nlp0701! 更新20191121 迁移代码到爬虫框架scrapy 优化了抽取部分代码 数据持久化迁移到mongodb 修复chatbot失败问题 开放neo4j后台界面,可以查看知识图谱成型效果 提示 如果是项目问题,请提问题。 如果涉及到不方便公开的,请发邮件。 ChatBot请访问 成型的百科知识图谱访问,用户名:neo4j,密码:123。效果如下: 环境 python 3.6 re:url正则匹配 scrapy:网页爬虫和网页解析 neo4j:知识图谱图数据库,安装可以参考 pip install neo4j-driver:neo4j python驱动 pip install pymongodb:mongodb的python支持 mongodb数据库:安装参考 代码执行: cd WEB_KG/baike scrapy crawl baike 执行界面(按ctrl + c停止): 知识图谱效果图
2021-11-29 15:47:30 1.45MB nlp spider neo4j wiki
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爬取百度百科中文页面,抽取三元组信息,构建中文知识图谱
2021-08-03 16:18:38 1.47MB 知识图谱
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爬取百度百科词条页面,并进行数据的存储及简单管理,带界面; 开发工具:pycharm+MySQL+pyqt5。
2021-06-03 10:59:29 9.35MB 爬虫程序 界面 python qt
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介绍的是利用python3根据关键词爬取百度百科的内容,注意本文用的是python3版本以及根据关键词爬取,爬取也只是单纯的爬网页信息,有需要的可以参考借鉴。
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入门级爬虫,爬取百度百科词条和简介
2021-03-21 16:22:26 137KB Python开发-Web爬虫
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