Python爬虫入门实例:Python7个爬虫小案例(附源码)
引言
随着互联网的快速发展,数据成为了新时代的石油。Python作为一种高效、易学的编程语言,在数据采集领域有着广泛的应用。本文将详细讲解Python爬虫的原理、常用库以及实战案例,帮助读者掌握爬虫技能。
一、爬虫原理
爬虫,又称网络爬虫,是一种自动获取网页内容的程序。它模拟人类浏览网页的行为,发送HTTP请求,获取网页源代码,再通过解析、提取等技术手段,获取所需数据。
1. HTTP请求与响应过程
爬虫首先向目标网站发送HTTP请求,请求可以包含多种参数,如URL、请求方法(GET或POST)、请求头(Headers)等。服务器接收到请求后,返回相应的HTTP响应,包括状态码、响应头和响应体(网页内容)。
2. 常用爬虫技术
(1)请求库:如requests、aiohttp等,用于发送HTTP请求。
(2)解析库:如BeautifulSoup、lxml、PyQuery等,用于解析网页内容。
(3)存储库:如pandas、SQLite等,用于存储爬取到的数据。
(4)异步库:如asyncio、aiohttp等,用于实现异步爬虫,提高爬取效率。
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二、Python爬虫常用库
1. 请求库
(1)requests:简洁、强大的HTTP库,支持HTTP连接保持和连接池,支持SSL证书验证、Cookies等。
(2)aiohttp:基于asyncio的异步HTTP网络库,适用于需要高并发的爬虫场景。
2. 解析库
(1)BeautifulSoup:一个HTML和XML的解析库,简单易用,支持多种解析器。
(2)lxml:一个高效的XML和HTML解析库,支持XPath和CSS选择器。
(3)PyQuery:一个Python版的jQuery,语法与jQuery类似,易于上手。
3. 存储库
(1)pandas:一个强大的数据分析库,提供数据结构和数据分析工具,支持多种文件格式。
(2)SQLite:一个轻量级的数据库,支持SQL查询,适用于小型爬虫项目。
接下来将分享7个Python爬虫的小案例,帮助大家更好地学习和了解Python爬虫的基础知识。以下是每个案例的简介和源代码:
1. 爬取豆瓣电影Top250
这个案例使用BeautifulSoup库爬取豆瓣电影Top250的电影名称、评分和评价人数等信息,并将这些信息保存到CSV文件中。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# 请求URL
url = ''
# 请求头部
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}
# 解析页面函数
def parse_html(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')
for movie in movie_list:
title = movie.find('div', class_='hd').find('span', class_='title').get_text()
rating_num = movie.find('div', class_='star').find('span', class_='rating_num').get_text()
comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].get_text()
writer.writerow([title, rating_num, comment_num])
# 保存数据函数
def save_data():
f = open('douban_movie_top250.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8-sig')
global writer
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['电影名称', '评分', '评价人数'])
for i in range(10):
url = '' + str(i*25) + '&filter='
response = requests.get(url, headers=headers)
parse_html(response.text)
f.close()
if __name__ == '__main__':
save_data()
2. 爬取猫眼电影Top100
这个案例使用正则表达式和requests库爬取猫眼电影Top100的电影名称、主演和上映时间等信息,并将这些信息保存到TXT文件中。
import requests
import re
# 请求URL
url = ''
# 请求头部
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}
# 解析页面函数
def parse_html(html):
pattern = re.compile('
(.*?)
.*?(.*?)
.*?(.*?)
', re.S)items = re.findall(pattern, html)
for item in items:
yield {
'电影名称': item[1],
'主演': item[2].strip(),
'上映时间': item[3]
}
# 保存数据函数
def save_data():
f = open('maoyan_top100.txt', 'w', encoding='utf-8')
for i in range(10):
url = '' + str(i*10)
response = requests.get(url, headers=headers)
for item in parse_html(response.text):
f.write(str(item) + '\\\\n')
f.close()
if __name__ == '__main__':
save_data()
3. 爬取全国高校名单
这个案例使用正则表达式和requests库爬取全国高校名单,并将这些信息保存到TXT文件中。
import requests
import re
# 请求URL
url = ''
# 请求头部
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}
# 解析页面函数
def parse_html(html):
pattern = re.compile('
items = re.findall(pattern, html)
for item in items:
yield {
'排名': item[0],
'学校名称': item[2],
'省市': item[3],
'总分': item[4]
}
# 保存数据函数
def save_data():
f = open('university_top100.txt', 'w', encoding='utf-8')
response = requests.get(url, headers=headers)
for item in parse_html(response.text):
f.write(str(item) + '\\\\n')
f.close()
if __name__ == '__main__':
save_data()
4. 爬取中国天气网城市天气
这个案例使用xpath和requests库爬取中国天气网的城市天气,并将这些信息保存到CSV文件中。
import requests from lxml import etree import csv # 请求URL url = '' # 请求头部 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36' } # 解析页面函数 def parse_html(html): selector = etree.HTML(html) city = selector.xpath('//*[@id="around"]/div/div[1]/div[1]/h1/text()')[0] temperature = selector.xpath('//*[@id="around"]/div/div[1]/div[1]/p/i/text()')[0] weather = selector.xpath('//*[@id="around"]/div/div[1]/div[1]/p/@title')[0] wind = selector.xpath('//*[@id="around"]/div/div[1]/div[1]/p/span/text()')[0] return city, temperature, weather, wind # 保存数据函数 def save_data(): f = open('beijing_weather.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') writer = csv.writer(f) writer.writerow(['城市', '温度', '天气', '风力']) for i in range(10): response = requests.get(url, headers=headers) city, temperature, weather, wind = parse_html(response.text) writer.writerow([city, temperature, weather, wind]) f.close() if __name__ == '__main__': save_data()
5. 爬取当当网图书信息
这个案例使用xpath和requests库爬取当当网图书信息,并将这些信息保存到CSV文件中。
import requests from lxml import etree import csv # 请求URL url = '' # 请求头部 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36' } # 解析页面函数 def parse_html(html): selector = etree.HTML(html) book_list = selector.xpath('//*[@id="search_nature_rg"]/ul/li') for book in book_list: title = book.xpath('a/@title')[0] link = book.xpath('a/@href')[0] price = book.xpath('p[@]/span[@]/text()')[0] author = book.xpath('p[@]/span[1]/a/@title')[0] publish_date = book.xpath('p[@]/span[2]/text()')[0] publisher = book.xpath('p[@]/span[3]/a/@title')[0] yield { '书名': title, '链接': link, '价格': price, '作者': author, '出版日期': publish_date, '出版社': publisher } # 保存数据函数 def save_data(): f = open('dangdang_books.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') writer = csv.writer(f) writer.writerow(['书名', '链接', '价格', '作者', '出版日期', '出版社']) response = requests.get(url, headers=headers) for item in parse_html(response.text): writer.writerow(item.values()) f.close() if __name__ == '__main__': save_data()
6. 爬取糗事百科段子
这个案例使用xpath和requests库爬取糗事百科的段子,并将这些信息保存到TXT文件中。
import requests from lxml import etree # 请求URL url = '' # 请求头部 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36' } # 解析页面函数 def parse_html(html): selector = etree.HTML(html) content_list = selector.xpath('//div[@]/span/text()') for content in content_list: yield content # 保存数据函数 def save_data(): f = open('qiushibaike_jokes.txt', 'w', encoding='utf-8') for i in range(3): url = '' + str(i+1) + '/' response = requests.get(url, headers=headers) for content in parse_html(response.text): f.write(content + '\\\\n') f.close() if __name__ == '__main__': save_data()
7. 爬取新浪微博
这个案例使用selenium和requests库爬取新浪微博,并将这些信息保存到TXT文件中。
import time from selenium import webdriver import requests # 请求URL url = '' # 请求头部 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36' } # 解析页面函数 def parse_html(html): print(html) # 保存数据函数 def save_data(): f = open('weibo.txt', 'w', encoding='utf-8') browser = webdriver.Chrome() browser.get(url) time.sleep(10) browser.find_element_by_name('username').send_keys('username') browser.find_element_by_name('password').send_keys('password') browser.find_element_by_class_name('W_btn_a').click() time.sleep(10) response = requests.get(url, headers=headers, cookies=browser.get_cookies()) parse_html(response.text) browser.close() f.close() if __name__ == '__main__': save_data()
希望这7个小案例能够帮助大家更好地掌握Python爬虫的基础知识!
Python入门基础教程【文末有惊喜福利】
爬虫注意事项与技巧
-
遵循Robots协议
-
尊重网站的爬虫协议,避免爬取禁止爬取的内容。
-
设置合理的请求间隔
-
避免对目标网站服务器造成过大压力,合理设置请求间隔。
-
处理反爬虫策略
-
了解并应对网站的反爬虫策略,如IP封禁、验证码等。
-
使用代理IP、Cookies等技巧
-
提高爬虫的稳定性和成功率。
-
分布式爬虫的搭建与优化
-
使用Scrapy-Redis等框架,实现分布式爬虫,提高爬取效率。
Python爬虫框架
-
Scrapy:强大的Python爬虫框架,支持分布式爬取、多种数据格式、强大的插件系统等。
-
Scrapy-Redis:基于Scrapy和Redis的分布式爬虫框架,实现分布式爬取和去重功能。
结语:
通过本文的讲解,相信读者已经对Python爬虫有了较为全面的认识。爬虫技能在数据分析、自然语言处理等领域具有广泛的应用,希望读者能够动手实践,不断提高自己的技能水平。同时,请注意合法合规地进行爬虫,遵守相关法律法规。祝您学习愉快!
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二、学习软件
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四、入门学习视频全套
我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。
五、实战案例
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
六、面试资料
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