【Python网络爬虫实验报告一】一、实验目的
本次实验旨在通过使用Python语言实现一个简单的网络爬虫程序，掌握基本的网页数据抓取方法，理解HTTP请求与响应机制，并熟悉如何解析HTML页面内容。通过实践操作，增强对网络爬虫技术的理解，为后续更复杂的爬虫开发打下基础。
二、实验环境
- 操作系统：Windows 10
- Python版本：3.9.7
- 开发工具：PyCharm 2021.2
- 相关库：requests、BeautifulSoup、re（正则表达式）
三、实验原理
网络爬虫是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序，通常通过发送HTTP请求获取网页内容，然后对返回的HTML文档进行解析，提取所需的数据。本实验主要利用`requests`库发送HTTP请求，使用`BeautifulSoup`解析HTML结构，提取特定信息。
四、实验步骤
1. 导入相关模块
在Python中，首先需要导入`requests`和`BeautifulSoup`库，用于发送请求和解析网页内容。
2. 发送HTTP请求
使用`requests.get()`方法向目标网站发送GET请求，获取网页源代码。
3. 解析HTML内容
将获取到的网页内容传入`BeautifulSoup`对象中，指定解析器为`html.parser`，以便正确解析HTML标签。
4. 提取所需数据
通过查找特定的HTML标签或类名，提取出感兴趣的信息，如文章标题、发布时间、正文内容等。
5. 存储数据
将提取到的数据保存到本地文件中，如文本文件或CSV文件，便于后续分析。
五、实验代码
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
提取所有文章标题
titles = soup.find_all('h2', class_='post-title')
for title in titles:
print(title.get_text())
```
六、实验结果
运行上述代码后，成功获取了目标网站上的文章标题，并将其打印在控制台上。通过进一步修改代码，可以提取更多类型的数据，如图片链接、作者信息等。
七、遇到的问题与解决方法
在实验过程中，遇到了以下问题：
- 编码错误：部分网页返回的内容存在乱码，通过设置`response.encoding = response.apparent_encoding`解决了该问题。
- 反爬机制：部分网站设置了反爬虫策略，导致请求失败。通过添加请求头信息（User-Agent）绕过限制。
- 标签定位不准确：由于网页结构复杂，初次尝试时无法正确找到目标元素。通过使用浏览器开发者工具检查网页结构，调整选择器参数后成功定位。
八、实验总结
本次实验初步掌握了Python网络爬虫的基本原理和实现方法，了解了如何通过HTTP请求获取网页内容，并使用BeautifulSoup进行解析。同时，也认识到实际应用中可能遇到的各种问题及其解决办法。通过不断练习和优化代码，能够提高爬虫的稳定性和效率，为今后开发更复杂的网络爬虫项目奠定坚实基础。
九、参考文献
- [Requests官方文档](https://docs.python-requests.org/)
- [BeautifulSoup官方文档](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)
- 《Python编程从入门到实践》
备注：本实验仅用于学习和研究用途，不得用于非法或侵犯他人隐私的行为。
