网络爬虫（Web Spider），根据网页地址爬取网页内容，从而获取各类数据，实现多种多样的功能。下面就以爬取东方财富网的数据为例，谈谈最简单的爬虫的实现。爬虫的核心有三个：请求、解析、存储。

环境配置

Python安装使用Anaconda包，包里已经包含了必须的requests模块

请求html页面

import requests
url = 'http://www.eastmoney.com/'
req = requests.get(url)
html = req.content

这样我们就把html网页的源代码下下来了，我们执行

print(html)

就能把网页显示出来

image1.PNG

此时，我们发现网页有乱码现象，这是编码的问题，这时我们指定网页的编码

req.encoding = req.apparent_encoding

就会发现网页显示恢复正常了

image2.PNG

当然，如果我们没有显示的需要，完全没必要指定网页的编码。

解析

获取网页源码后，我们可以对网页的源码进行解析，提取我们想要的信息。使用得较多的是BeautifulSoup模块。我们以提取东方财富网首页的消息为例，右键点击对应的元素，选择检查，然后我们就可以看到网页的源代码了。

image3.PNG

我们发现对应的元素都被<div class="nlist">选定，相应的我们可以把相应的代码筛选出来。

from bs4 import BeautifulSoup
bf = BeautifulSoup(html, 'lxml')
nmlist = bf.find_all(class_ = 'nlist')

发现得到的是一个list文件，每个list包含若干条消息

image4.PNG

我们发现消息的标题和链接被<a>给限定出来，于是我们同样可以用find_all方法获取，以list[0]的消息提取为例，而链接用get方法得到。

a = nlist.find_all('a')
for each in a:
    print(each.string, each.get('href'))

我们看看得到了什么结果

image5.PNG

可以看到标题和链接成功提取出来了。

存储

一般采用csv文件进行存储，可以使用excel等软件打开

date = open('test.csv','w')
writer = csv.writer(date)
date.close()

这样就保存到csv文件了。

全部的代码如下所示

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

date = open('test.csv','w')
writer = csv.writer(date)

url = 'http://www.eastmoney.com/'
req = requests.get(url)
# req.encoding = req.apparent_encoding
html = req.text

bf = BeautifulSoup(html, 'lxml')
nlist = bf.find_all(class_ = 'nlist')[0]
a = nlist.find_all('a')

for each in a:

    a_list = []
    a_list.append(each.string)
    a_list.append(each.get('href'))
    writer.writerow(a_list)

date.close()

这样短短的几行程序，就完成了一个爬虫，但是以上程序只能爬取静态网页，对于javascript动态网页就无能为力。

JS爬虫

解析JS网页一般有两种方法，一种是在网页源码中找到JS脚本数据，爬取到本地解析，另一种是使用Selenium模拟浏览器登录获取。这里介绍第一种，第二种以后有时间再介绍。

获取JS脚本

以chrome浏览器为例，目标网页选择 http://quote.eastmoney.com/web/BK04751.html，以获取银行板块的今日开盘数据为例，当我们使用检查查看网页源码时会发现数据是空白，如下所示：

image6.PNG

image7.PNG

image8.PNG

image9.PNG

类似的，我们可以获得结果

import requests

url = 'http://nufm.dfcfw.com/EM_Finance2014NumericApplication/JS.aspx?type=CT&cmd=BK04751&sty=FDPBPFB&st=z&sr=&p=&ps=&cb=jQuery172040627517238278443_1551425982764&js=([[(x)]])&token=7bc05d0d4c3c22ef9fca8c2a912d779c&_=1551425982799'
wbdata = requests.get(url).text

我们来看看print的结果

image10.PNG

可以看到是字符串类型的数据，并且在数据中出现了3147.83，也就是我们的目标数据——开盘点位。为了获取这个数据，我们可以用split()函数，如下所示

data_n = wbdata.split(',')
open_n = data_n[7] 

于是我们就得到了开盘点位3147.83。