Python爬虫入门之架构模板

本文将介绍Python爬虫入门之架构模板，并从多个方面进行详细阐述。

一、模板结构

在进行爬虫开发时，一个良好的模板结构可以提高代码的可读性和可维护性。下面是一个简单的示例：

import requests

def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    html = response.text
    return html

def parse_html(html):
    # 解析HTML并提取数据
    pass

def save_data(data):
    # 保存数据
    pass

def main():
    url = "http://example.com"
    html = get_html(url)
    data = parse_html(html)
    save_data(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

上述代码分为五个部分：

1. 导入所需的requests库

2. 编写获取HTML代码的函数get_html(url)

3. 编写解析HTML代码的函数parse_html(html)

4. 编写保存数据的函数save_data(data)

5. 编写主函数main()

二、获取网页代码

使用Python中的requests库可以轻松地获取网页代码，只需调用get()方法并传入目标网址即可。

import requests

def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    html = response.text
    return html

上述代码中的get_html()函数接受一个参数url，然后使用requests库的get()方法发送GET请求并获取页面的HTML代码，之后将其返回。

三、解析HTML代码

使用第三方库如BeautifulSoup或lxml可以方便地解析HTML代码并提取所需的数据。

from bs4 import BeautifulSoup

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    # 根据HTML结构提取数据
    return data

上述代码使用BeautifulSoup库创建一个BeautifulSoup对象，并传入HTML代码和解析器，然后可以通过该对象进行元素的查找和提取。

四、保存数据

一般来说，将爬取到的数据保存到文件、数据库或其他存储介质中以备将来使用。

def save_data(data):
    # 保存数据到文件或数据库
    pass

上述代码中的save_data()函数接受一个参数data，然后根据具体的需求实现数据的保存逻辑。

五、主函数

在主函数中，我们可以组织爬虫的运行流程，调用上述函数，实现完整的爬取过程。

def main():
    url = "http://example.com"
    html = get_html(url)
    data = parse_html(html)
    save_data(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

上述代码中的main()函数是程序的入口，它首先定义一个目标网址，然后依次调用get_html()、parse_html()和save_data()函数，完成整个爬取过程。

通过以上的架构模板，我们可以更好地组织爬取代码，提高代码的可维护性和可读性。