爬虫是指模拟浏览器行为，访问互联网上的特定数据资源并获取到自己需要的信息，这种方式不需要手动去复制粘贴，可以快速得到大量数据。在Python编程语言中，有很多优秀的爬虫框架，比如Requests、 Beautiful Soup、Scrapy等，都可以帮助我们快速实现爬虫程序。但要想使用它们正确获取所需信息，需掌握一些基本的爬虫知识和技能，本文将就Python3爬虫中的部分知识点进行详细讲解。
一、HTTP请求
在Python3中，请求分为GET和POST两种方式。GET请求是从指定资源请求数据，是最常用的请求方式之一，通常用于获取数据。而POST请求是向指定资源提交数据，同时可能会对指定资源的状态进行更改，通常用于更新或新增数据。下面我们来看一下发送GET和POST请求的示例：
# 发送GET请求
import requests
url = 'http://example.com'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 '
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
print(response.text)
# 发送POST请求
import requests
url = 'http://example.com'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 '
}
params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post(url=url, headers=headers, data=params)
print(response.text)
二、网页解析
网页解析是爬虫中必不可少的一部分，因为我们需要从网页中抽取出我们所需的数据。在Python3中，我们可以使用Beautiful Soup库进行网页解析。下面是一个网页解析的示例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://example.com'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 '}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title)
三、数据存储
获取到所需的数据后，我们需要将这些数据存储到本地文件或数据库中。常见的数据格式有CSV、Excel、JSON、MySQL等。下面是一个将数据以JSON格式存储到本地文件的示例：
import json
# json数据
data = {
'name': 'John',
'age': 18,
'job': 'student'
}
# 将数据以json格式存储到本地文件
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
四、异常处理
在爬虫过程中，很多时候会遇到各种异常情况，比如网络请求失败、网页解析失败、数据存储失败等。此时，我们需要对这些异常情况进行合理处理，保证程序能够正常执行。下面是一个简单的异常处理的示例：
import requests
try:
url = 'http://example.com'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 '}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.HTTPError:
print('请求错误')
except requests.exceptions.Timeout:
print('请求超时')
except requests.exceptions.ConnectionError:
print('连接错误')
except requests.exceptions.RequestException:
print('请求异常')
五、总结
Python3爬虫是数据爬虫领域的重要部分，掌握Python3爬虫知识对于数据分析、数据挖掘和办公自动化等领域都有很大的帮助。本文就Python3爬虫中的部分知识点进行了详细的讲解，包括HTTP请求、网页解析、数据存储以及异常处理。希望这篇文章能够帮助初学者更好地掌握Python3爬虫的技能。
