使用 Trea cn 设计 爬虫程序 so esay

在现代数据驱动的时代，网络爬虫已成为数据采集的重要工具。传统的爬虫开发往往需要处理复杂的HTTP请求、HTML解析、URL处理等技术细节。而借助 Trea CN 这样的AI辅助开发工具，我们可以更高效地构建功能完善的爬虫程序。

本文将通过实际案例，展示如何使用 Trea CN 快速开发一个遵循robots协议的Python网络爬虫。

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环境准备：安装必要的依赖包

pip install requests beautifulsoup4 lxml html5lib

各包说明：

库名	功能描述	特点
requests	HTTP请求库	简洁易用，功能强大
beautifulsoup4	HTML/XML解析库	语法直观，容错性强
lxml	高性能XML/HTML解析器	速度快，功能丰富
html5lib	纯Python HTML5解析器	解析最准确，但速度较慢

使用 Trea

trea 下载

写一个爬虫 代码

#!/usr/bin/env python3
"""
简单网页爬虫示例爬取指定网页的标题和所有链接，并添加robots协议检查
"""import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urlparse, urljoindef check_robots_txt(url):"""检查网站的robots.txt文件，判断是否允许爬取指定URL:param url: 要爬取的网页URL:return: True如果允许爬取，False否则"""parsed_url = urlparse(url)base_url = f"{parsed_url.scheme}://{parsed_url.netloc}"robots_url = urljoin(base_url, "/robots.txt")try:headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}response = requests.get(robots_url, headers=headers, timeout=10)response.raise_for_status()# 默认允许爬取allow = Trueuser_agent = "Mozilla/5.0"# 解析robots.txtlines = response.text.split('\n')current_user_agent = Nonefor line in lines:line = line.strip()if not line or line.startswith('#'):continueif line.lower().startswith('user-agent:'):current_user_agent = line.split(':', 1)[1].strip().lower()elif current_user_agent in ['*', user_agent.lower()]:if line.lower().startswith('disallow:'):disallow_path = line.split(':', 1)[1].strip()if disallow_path == '/' or parsed_url.path.startswith(disallow_path):allow = Falsebreakelif line.lower().startswith('allow:'):allow_path = line.split(':', 1)[1].strip()if parsed_url.path.startswith(allow_path):allow = Truebreakreturn allowexcept requests.exceptions.RequestException:# 如果无法获取robots.txt，默认允许爬取return Truedef simple_crawler(url):"""简单爬虫函数:param url: 要爬取的网页URL"""try:# 检查robots.txtif not check_robots_txt(url):print(f"根据robots.txt协议，不允许爬取 {url}")return# 发送HTTP请求headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功# 解析HTML内容soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 获取网页标题title = soup.title.string if soup.title else '无标题'print(f"网页标题: {title}")# 获取所有链接print("\n网页中的链接:")links = []for link in soup.find_all('a', href=True):href = link['href']if href.startswith('http'):  # 只显示完整URLprint(f"- {href}")links.append(href)# 将结果写入txt文件with open('crawl_results.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:f.write(f"网页标题: {title}\n\n")f.write("网页中的链接:\n")for link in links:f.write(f"- {link}\n")print("\n爬取结果已保存到 crawl_results.txt 文件")except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"请求出错: {e}")except Exception as e:print(f"发生错误: {e}")if __name__ == "__main__":# 示例：爬取Python官网target_url = "https://www.python.org"print(f"正在爬取: {target_url}")simple_crawler(target_url)

代码已经上传

代码仓库
完整代码已上传至GitHub：SmartCrawler

技术深度解析：urllib.parse 核心功能

1. urlparse() - URL解析神器

urlparse() 函数能够将复杂的URL分解成易于处理的组件：

from urllib.parse import urlparse

解析复杂URL

url = "https://www.python.org/downloads/release/python-3-11/?tab=source#files"
parsed = urlparse(url)print(f"🌐 协议: {parsed.scheme}")      # https
print(f"🏠 域名: {parsed.netloc}")      # www.python.org  
print(f"📁 路径: {parsed.path}")        # /downloads/release/python-3-11/
print(f"⚙️  参数: {parsed.params}")      # (空)
print(f"🔍 查询: {parsed.query}")       # tab=source
print(f"📍 锚点: {parsed.fragment}")    # files

输出效果

🌐 协议: https
🏠 域名: www.python.org
📁 路径: /downloads/release/python-3-11/
⚙️ 参数: 
🔍 查询: tab=source
📍 锚点: files

2. urljoin() - URL智能拼接器

urljoin() 函数能够智能处理基础URL与相对路径的组合：

from urllib.parse import urljoin
base_url = "https://www.python.org/downloads/"# 演示各种路径拼接场景
test_cases = [("release/", "相对路径拼接"),("/about/", "绝对路径拼接"), ("../community/", "上级目录拼接"),("https://docs.python.org/", "完整URL覆盖")
]print("🔗 URL拼接示例:")
for path, description in test_cases:result = urljoin(base_url, path)print(f"  {description}: {path} → {result}")

输出效果

🔗 URL拼接示例:相对路径拼接: release/ → https://www.python.org/downloads/release/绝对路径拼接: /about/ → https://www.python.org/about/上级目录拼接: ../community/ → https://www.python.org/community/完整URL覆盖: https://docs.python.org/ → https://docs.python.org/

实际应用场景

爬虫中的URL处理最佳实践

from urllib.parse import urlparse, urljoindef normalize_and_validate_url(base_url, found_url):"""标准化和验证URL:param base_url: 基础URL:param found_url: 发现的URL:return: 处理后的URL或None"""# 使用urljoin处理相对路径full_url = urljoin(base_url, found_url)# 使用urlparse进行验证parsed = urlparse(full_url)# 验证URL合法性if not all([parsed.scheme, parsed.netloc]):return None# 只接受HTTP/HTTPS协议if parsed.scheme not in ['http', 'https']:return None# 移除锚点，避免重复爬取clean_url = f"{parsed.scheme}://{parsed.netloc}{parsed.path}"if parsed.query:clean_url += f"?{parsed.query}"return clean_url# 使用示例
base = "https://www.python.org/about/"
test_urls = ["../downloads/", "mailto:admin@example.com", "javascript:void(0)", "/community/"]for url in test_urls:result = normalize_and_validate_url(base, url)status = "✅ 有效" if result else "❌ 无效"print(f"{status}: {url} → {result}")

总结与展望

通过本文的实践案例，我们看到了如何使用 Trea CN 高效开发一个功能完善的网络爬虫。主要收获包括：

✨ 核心优势

• AI辅助开发：Trea CN 的智能提示大幅提升编码效率
• 协议遵守：自动检查robots.txt，确保合规爬取
• 错误处理：完善的异常处理机制，提高程序健壮性
• 结果管理：智能化的数据提取和保存功能

🚀 技术要点

• URL处理：urllib.parse 模块的灵活运用
• 智能解析：BeautifulSoup的高效HTML解析
• 友好爬取：合理的延迟机制和User-Agent设置
• 日志记录：完整的运行状态监控

🔮 未来方向

• 随着AI技术的发展，像Trea CN这样的智能开发工具将会：
• 提供更精准的代码生成
• 支持更复杂的业务逻辑自动化
• 实现更智能的错误诊断和修复
• 集成更多的开发生态工具