手把手教你使用Python抓取并存储网页数据！

爬虫是手把手教使用Python的一个重要的应用，使用Python爬虫我们可以轻松的并存从互联网中抓取我们想要的数据，本文将基于爬取B站视频热搜榜单数据并存储为例，储网详细介绍Python爬虫的页数基本流程。如果你还在入门爬虫阶段或者不清楚爬虫的手把手教使用具体工作流程，那么应该仔细阅读本文!

第一步：尝试请求

首先进入b站首页，并存点击排行榜并复制链接

https://www.bilibili.com/ranking?储网spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3 

现在启动Jupyter notebook，并运行以下代码

import requests url = https://www.bilibili.com/ranking?页数spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3 res = requests.get(url) print(res.status_code) #200 

在上面的代码中，我们完成了下面三件事

导入requests 使用get方法构造请求 使用status_code获取网页状态码

可以看到返回值是手把手教使用200，表示服务器正常响应，并存这意味着我们可以继续进行。储网

第二步：解析页面

在上一步我们通过requests向网站请求数据后，页数成功得到一个包含服务器资源的手把手教使用Response对象，现在我们可以使用.text来查看其内容

可以看到返回一个字符串，并存里面有我们需要的储网热榜视频数据，但是直接从字符串中提取内容是比较复杂且低效的，因此我们需要对其进行解析，将字符串转换为网页结构化数据，这样可以很方便地查找HTML标签以及其中的属性和内容。源码下载

在Python中解析网页的方法有很多，可以使用正则表达式，也可以使用BeautifulSoup、pyquery或lxml，本文将基于BeautifulSoup进行讲解.

Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的第三方库.安装也很简单，使用pip install bs4安装即可，下面让我们用一个简单的例子说明它是怎样工作的

from bs4 import BeautifulSoup page = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(page.content, html.parser) title = soup.title.text  print(title) # 热门视频排行榜 - 哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili 

在上面的代码中，我们通过bs4中的BeautifulSoup类将上一步得到的html格式字符串转换为一个BeautifulSoup对象，注意在使用时需要制定一个解析器，这里使用的是html.parser。

接着就可以获取其中的某个结构化元素及其属性，比如使用soup.title.text获取页面标题，同样可以使用soup.body、soup.p等获取任意需要的元素。

第三步：提取内容

在上面两步中，我们分别使用requests向网页请求数据并使用bs4解析页面，现在来到最关键的步骤：如何从解析完的页面中提取需要的内容。香港云服务器

在Beautiful Soup中，我们可以使用find/find_all来定位元素，但我更习惯使用CSS选择器.select，因为可以像使用CSS选择元素一样向下访问DOM树。

现在我们用代码讲解如何从解析完的页面中提取B站热榜的数据，首先我们需要找到存储数据的标签，在榜单页面按下F12并按照下图指示找到

可以看到每一个视频信息都被包在class="rank-item"的li标签下，那么代码就可以这样写

all_products = [] products = soup.select(li.rank-item) for product in products:     rank = product.select(div.num)[0].text     name = product.select(div.info > a)[0].text.strip()     play = product.select(span.data-box)[0].text     comment = product.select(span.data-box)[1].text     up = product.select(span.data-box)[2].text     url = product.select(div.info > a)[0].attrs[href]     all_products.append({          "视频排名":rank,         "视频名": name,         "播放量": play,         "弹幕量": comment,         "up主": up,         "视频链接": url     }) 

在上面的代码中，我们先使用soup.select(li.rank-item)，此时返回一个list包含每一个视频信息，接着遍历每一个视频信息，依旧使用CSS选择器来提取我们要的字段信息，并以字典的形式存储在开头定义好的空列表中。

可以注意到我用了多种选择方法提取去元素，这也是select方法的灵活之处，感兴趣的读者可以进一步自行研究。

第四步：存储数据

通过前面三步，我们成功的使用requests+bs4从网站中提取出需要的数据，最后只需要将数据写入Excel中保存即可。

如果你对pandas不熟悉的云服务器话，可以使用csv模块写入，需要注意的是设置好编码encoding=utf-8-sig，否则会出现中文乱码的问题

import csv keys = all_products[0].keys() with open(B站视频热榜TOP100.csv, w, newline=, encoding=utf-8-sig) as output_file:     dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)     dict_writer.writeheader()     dict_writer.writerows(all_products) 

如果你熟悉pandas的话，更是可以轻松将字典转换为DataFrame，一行代码即可完成

import pandas as pd keys = all_products[0].keys() pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv(B站视频热榜TOP100.csv, encoding=utf-8-sig) 

小结

至此我们就成功使用Python将b站热门视频榜单数据存储至本地，大多数基于requests的爬虫基本都按照上面四步进行。

不过虽然看上去简单，但是在真实场景中每一步都没有那么轻松，从请求数据开始目标网站就有多种形式的反爬、加密，到后面解析、提取甚至存储数据都有很多需要进一步探索、学习。

本文选择B站视频热榜也正是因为它足够简单，希望通过这个案例让大家明白爬虫的基本流程，最后附上完整代码

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv import pandas as pd url = https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3 page = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(page.content, html.parser) all_products = [] products = soup.select(li.rank-item) for product in products:     rank = product.select(div.num)[0].text     name = product.select(div.info > a)[0].text.strip()     play = product.select(span.data-box)[0].text     comment = product.select(span.data-box)[1].text     up = product.select(span.data-box)[2].text     url = product.select(div.info > a)[0].attrs[href]     all_products.append({          "视频排名":rank,         "视频名": name,         "播放量": play,         "弹幕量": comment,         "up主": up,         "视频链接": url     }) keys = all_products[0].keys() with open(B站视频热榜TOP100.csv, w, newline=, encoding=utf-8-sig) as output_file:     dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)     dict_writer.writeheader()     dict_writer.writerows(all_products) ### 使用pandas写入数据 pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv(B站视频热榜TOP100.csv, encoding=utf-8-sig) 

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