本次的这篇文章主要是和大家分享了一篇关于记录一次简单的Python爬虫实例 ，有需要的小伙伴可以看一下。
主要流程分为：
爬取、整理、存储
1.其中用到几个包，包括
requests 用于向网站发送请求，并获得网页代码
BeautifulSoup4 用于处理获得的网页代码，提取有效信息
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
pandas 用于存储信息
其中在to_excel(‘docname.xlsx’)时，可能去要另外的包 openpyxl
import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import json import pandas import excel import sqlite3 # import openpyxl
2.以爬取新浪网址中各个新闻的责任编辑为例子
可以按照倒推的方式确定def的functions
获取到了当条新闻下的网页网址后，如何获得责任编辑？
d
ef getComments(url):
# 向url对应网址发送请求，获取到的网页内容存储在res中
res=requests.get(url)
# 将res内容编码，编码的方式'utf-8'根据网页的charset而定
res.encoding='utf-8'
# 因为需要处理res，因此将文本存入soup
# html.parser不清楚是干嘛的
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
# 根据所需要的内容，通过BS4的select选择，得到数组，用[0]取出元素
# 因为是文本所以直接通过.text得到所需要的内容
return soup.select('.show_author')[0].text
# 在soup.select('.link')[0]中，若为id则带#
# 若为class则带.
# 其他的如a和h1等则无要求
#其中需要层层select并取[0]
#有些有多元素，则需通过for遍历ii) 根据主页面如何获得各条新闻网页的网址
某行文件是在json中发现，因此通过comments=requests.get(‘url’)再
jd=json.loads(comments.text.strip(‘var data=‘))
jd=[‘result’][‘count’][‘total’] ==>这里为字典中的字典，可以从网页检查元素的preview中查看
==>可转化为字典
其中要恢复成字典，左右两头多出了什么就要通过strip()去除
有些需要分左右侧分别删除则通过lstrip()与rstrip(),即left和right
==>for ent in ～：
ent[‘url’]
***) soup.select()到的所需元素在同一个类中，则可以使用contents[0]区分
***）time与str间的转换
from datetime import date time Str==>time dt=datetime.strptime(timesource,’%Y%m%d’) time==>Str dt.strftime(‘%Y-%m-%d’)
***) 将list[]各元素连接
‘-‘.join(list) #将list中的各元素以-方式连接 ‘’.join([p.text.strip() for p in soup.select(‘#artibody p’)[:-1]])
***) 对于有多页的网址，则需要找到page对应部分改为{}，
然后通过format()进行替换
news_total=[]
for i in range(1,3):
newsurl=url.format(i)
newsary=parseListlink(newsurl)
new_total.extend(newsary)3. 使用pandas存储数据，其中是DataFrame()功能函数
df=pandas.DataFrame(list)
print(df.head(20)) #显示前20条信息
df.to_excel('news.xlsx') #转存为excel格式，名字为news.xlsx其中list的格式为
for u in geturl(url):
excel1 = [] # 循环开始清空数组
result = {} # 循环开始清空字典
try:
# 每个条目在新字典赋值
result['zeren']=getComments(u)
result['id']=i
i=i+1
except:
continue
#每个条目形成数组
excel1.append(result)
#在列表中添加数组
list.extend(excel1)4. 存储数据库
df=pandas.DataFrame(list)
print(df.head(20)) #显示前20条信息
# df.to_excel('news.xlsx') #转存为excel格式，名字为news.xlsx
with sqlite3.connect('news.sqlite') as db:
# 存入news.sqlite文件中的news表格
df.to_sql('news',con=db)
# 读取/查询news表格并将数据赋值给df2
df2=pandas.read_sql_query('SELECT * FROM news',con=db)
