### Python探索之爬取电商售卖信息代码示例
#### 网络爬虫基本概念
网络爬虫（Web crawler），也常被称作网页蜘蛛（Web spider）、网络机器人（Robot）或网页追逐者（Web chaser），是一种按照一定规则自动抓取万维网信息的程序或脚本。在互联网信息爆炸的时代，网络爬虫技术对于收集和分析大量网络数据至关重要。通过设计合理的爬虫策略，可以高效地抓取所需信息，并进行进一步的数据分析和处理。
网络爬虫的工作原理通常包括以下几个步骤：
1. **初始化URL列表**：设置初始URL列表作为爬虫工作的起点。
2. **解析网页内容**：发送HTTP请求获取网页HTML内容。
3. **提取有用信息**：利用正则表达式、XPath、CSS选择器等技术从HTML文档中提取有用信息。
4. **存储数据**：将提取的信息保存到数据库或文件中。
5. **跟踪链接**：从当前页面中发现新的URL，并将其加入待抓取的URL队列中。
#### 爬虫技术的关键点
1. **合法性和道德性**：确保爬取行为符合网站的Robots协议，并尊重版权及隐私权。
2. **效率问题**：合理安排爬取频率，避免对目标服务器造成过大负担。
3. **反爬虫策略**：处理网站可能采取的各种反爬虫措施，如验证码识别、IP封禁等。
#### 示例代码详解
本节将详细解析一个具体的Python爬虫示例，该示例旨在爬取58同城网站上关于电脑售卖的信息。
```python
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
Filename: spider_58center_sth.py
```
这段代码设置了Python解释器的路径，并指定了字符编码为UTF-8，这是为了确保程序可以在不同的环境中正确运行，并且能够处理中文等特殊字符。
```python
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import requests
```
这里导入了必要的库：`BeautifulSoup`用于解析HTML文档；`time`用于控制爬虫的速度，避免频繁请求；`requests`用于发送HTTP请求。
```python
url_58 = 'http://nj.58.com/?PGTID=0d000000-0000-0c5c-ffba-71f8f3f7039e&ClickID=1'
```
定义了爬虫的目标网址，这里是南京58同城的主页。
```python
def get_url_list(url):
web_data = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(web_data.text, 'lxml')
urls = soup.select('td.t > a[class="t"]')
url_list = ''
for link in urls:
link_n = link.get('href')
if 'zhuanzhuan' in link_n:
pass
elif 'jump' in link_n:
pass
else:
url_list = url_list + '\n' + link_n
print('url_list:', url_list)
return url_list
```
该函数用于从目标网页中提取所有商品详情页的URL。通过发送GET请求获取网页内容后，使用`BeautifulSoup`解析HTML文档，然后通过CSS选择器定位到包含链接信息的元素。通过循环遍历这些元素并提取其`href`属性值来构建商品详情页的URL列表。此外，还通过条件判断过滤掉不符合要求的链接。
```python
def get_url_info():
url_list = get_url_list(url_58)
for url in url_list.split('\n'):
time.sleep(1)
web_datas = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(web_datas.text, 'lxml')
type = soup.select('#head > div.breadCrumb.f12 > span:nth-of-type(3) > a')
title = soup.select('div.col_sub.mainTitle > h1')
date = soup.select('li.time')
price = soup.select('div.person_add_top.no_ident_top > div.per_ad_left > div.col_sub.summary > ul > li:nth-of-type(1) > div.su_con > span.price.c_f50')
fineness = soup.select('div.col_sub.summary > ul > li:nth-of-type(2) > div.su_con > span')
area = soup.select('div.col_sub.summary > ul > li:nth-of-type(3) > div.su_con > span')
for type_i, title_i, date_i, price_i, fineness_i, area_i in zip(type, title, date, price, fineness, area):
data = {
'type': type_i.get_text(),
'title': title_i.get_text(),
'date': date_i.get_text(),
'price': price_i.get_text(),
'fineness': (fineness_i.get_text()).strip(),
'area': list(area_i.stripped_strings)
}
print(data)
```
该函数实现了对每个商品详情页的爬取。首先调用`get_url_list`函数获取所有商品详情页的URL列表。然后依次遍历这些URL，发送HTTP请求并解析返回的HTML文档。接着，使用CSS选择器定位到包含商品类型、标题、发布日期、价格、新旧程度以及所在地区等关键信息的元素，并将其存储在一个字典中。打印出该字典以展示爬取结果。
#### 总结
通过上述示例代码，我们了解了如何使用Python和相关库（如`requests`和`BeautifulSoup`）实现简单的网络爬虫，用于爬取特定电商网站的商品售卖信息。需要注意的是，在实际操作过程中还需考虑更多细节问题，比如处理异常情况、优化爬虫性能等。此外，还应当遵守相关法律法规，确保爬虫活动的合法性。对于有兴趣深入学习网络爬虫技术的读者来说，可以进一步研究更复杂的爬虫框架和技术，如Scrapy等。
