python简单的爬虫代码

python 爬虫常规代码Python爬虫常规代码是指用Python编写的用于网页数据抓取和提取的代码。

爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类在网页浏览器中的行为，从而获取所需的信息。

在这篇文章中，我们将一步一步地回答关于Python 爬虫常规代码的问题，帮助读者了解如何编写自己的爬虫程序。

第一步：安装Python和必要的库首先，我们需要安装Python和一些必要的库来编写爬虫代码。

Python 是一种流行的编程语言，可以用于开发各种应用程序，包括爬虫。

对于Python的版本，我们建议使用Python 3.x。

然后，我们需要安装一些常用的爬虫库，例如requests和beautifulsoup4。

可以使用pip命令来安装它们：pip install requestspip install beautifulsoup4第二步：发送HTTP请求在编写爬虫代码之前，我们首先需要发送HTTP请求以获取网页的内容。

这可以使用requests库来实现。

以下是一个简单的例子：pythonimport requestsurl = "response = requests.get(url)if response.status_code == 200:content = response.textprint(content)在这个例子中，我们首先指定了要访问的URL，然后使用requests库的get方法发送一个GET请求。

如果响应的状态码是200，表示请求成功，我们就可以从response对象中获取网页内容，并打印出来。

第三步：解析网页内容获取网页的原始内容后，我们通常需要解析网页，提取所需的信息。

这可以使用beautifulsoup4库来实现。

下面是一个示例：pythonfrom bs4 import BeautifulSoup# 假设content是之前获取的网页内容soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")# 使用soup对象进行解析在这个例子中，我们首先导入了BeautifulSoup类并创建了一个soup对象，该对象将用于解析网页内容。

Python爬⾍——爬取⾖瓣top250完整代码说在前头：本次仅仅只是记录使⽤Python⽹络爬⾍爬取⾖瓣top250排⾏榜榜单的内容，爬取其它⽹页同理，可能爬取难度不同，但步骤类似。

注意：建议把 html ⽂件先爬取到本地保存，再从本地读取 html 进⾏后⾯的数据解析和保存操作，因为频繁访问同⼀个页⾯，可能被⽹站判定为异常访问⽽拒绝该IP访问资源，连切换为真实浏览器访问都可能会受限。

准备⼯作： 本次使⽤⾖瓣top250⽹址：主要步骤：爬取⽹页服务器返回给我们的是⼀个html⽂件，然后浏览器解析服务器返回的⽂件，通过解析呈现出我们平时看到的精彩⽹页内容，我们这⼀步骤要拿的，就是这个服务器返回发给我们的东西⾸页的⽹址是：https:///top250 或 https:///top250?start=点击第⼆页的⽹址是：https:///top250?start=25&filter=同理第三页的⽹址是：https:///top250?start=50&filter=不⽤管filter过滤器，可以发现规律，第page页的 start=25*(page-1)baseurl = 'https:///top250?start=' ，然后通过循环让字符串拼接 url = baseurl + str(i)i = 0, 25, 50, 75 ...... 就可以获取 top250 其它页的内容借助 urllib.request 获取 html，伪装成真实浏览器的报头，不然⾖瓣会返回 418错误（我是茶壶）获取html后保存在本地，最好保存在本地，避免每次都访问，因为频繁访问top250有可能被⾖瓣标记为异常访问解析数据解析保存的html⽂件，内容都在html⽂件中，我们要想办法把所需内容所在的标签块找出来，并根据规则找到所需的内容所在位置，把内容提取出来结束beautifulSoup解析标签块，再结合re正则表达式提取所需的内容将获取的内容存⼊列表或者类对象中保存数据前⾯已经解析数据并保存在了列表或者对象之中，变量释放空间就没了，我们要做的是把东西保存在本地的⽂件中保存获取的内容到本地text，执⾏⽂本读取操作或者excel，借助xlwt包写⼊excel，借助xlrd包读取excel完整代码：# -*- coding = utf-8 -*-# 解析⽹页from bs4 import BeautifulSoup as bf# 正则表达式import re# Excel表格操作import xlwt# 获取URL得到html⽂件import urllib.request as req# 设置单独全局变量，如需更加规范，也可以将电影信息封装成⼀个class类⽐如 class Movie: ...# 电影名称find_name = pile(r'<span class="title">(.*?)</span>')# 电影播放地址链接find_link = pile(r'<a href="(.*?)">')# 电影封⾯的地址链接，re.S让换⾏符包含在字符中find_imgSrc = pile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)# 电影评分find_score = pile(r'<span class="rating_num".*>(.*?)</span>')# 评分⼈数find_num = pile(r'<span>(\d*⼈)评价</span>')# 名句find_inq = pile(r'<span class="inq">(.*?)</span>')# 有些电影没有某些项，所以查找长度为0的时候，设置该项为空def set_film(file, content):# 检查查找内容的长度，如果不为0，说明查找到内容，则将内容转换成字符串类型if len(re.findall(file, content)) != 0:film = str(re.findall(file, content)[0])else:film = ""return film# 保存获取的html，避免出现ip异常的情况def write_html(path, html):file = open(path, 'w', encoding='utf-8')file.write(str(html))file.close()# 循环获取所有的html页⾯并提取所需信息保存到 data_list 列表def get_data():# 获得多有页⾯有价值的信息，然后集中存放与data_list列表中data_list = []# 循环遍历，修改?start=起始排⾏序号，获取不同分页的⾖瓣top信息，url分页格式去⾖瓣换页内容试试# 例如第⼀页第 top 0-24，第⼆页是top 25-49条 ?start=25 这个参数，会让服务器响应第⼆页的25条信息for i in range(0, 250, 25):# 使⽤⼆进制读取，这点很重要，报错⽆数次html = open('Data/html/html' + str(i//25) + '.html', 'rb')# 接下来是逐⼀解析数据bs = bf(html, 'html.parser')# 使⽤标签 + 属性组合查找，查找<div class="item"></div>的标签块# 注意：class是关键字，所以这⾥需要使⽤ class_ 代替f_list = bs.find_all('div', class_="item")# 使⽤re.findall(x, s) 或者 x.findall(s)效果⼀样for f in f_list:data = []# 将正则表达式提取的内容赋值给⾃定义变量file_name = set_film(find_name, str(f))file_num = set_film(find_num, str(f))file_link = set_film(find_link, str(f))file_img_src = set_film(find_imgSrc, str(f))file_score = set_film(find_score, str(f))file_inq = set_film(find_inq, str(f))# 将所有需要的数据保存到data列表data.append(file_name)data.append(file_score)data.append(file_num)data.append(file_link)data.append(file_img_src)data.append(file_inq)# 写⼊data（单条电影信息）列表，到总的 data_list（所有电影信息）列表data_list.append(data)html.close()return data_list# 保存⾖瓣的各页html⽂件def save_douban_html(base_url):for i in range(0, 250, 25):# 使⽤基础地址 'https:///top250?start=' + 偏移地址如 '25'url = base_url + str(i)# 获取html保存在本地，⽅便之后爬⾍操作，因为频繁爬取可能被⾖瓣发现异常html = ask_url(url)# 将⽂件批量保存在 Data/html/ ⽬录下 i//25 是整除，命名格式如 html0.html html1.html ...write_html('Data/html/html' + str(i//25) + '.html', html)# 获取html信息，并返回html信息def ask_url(url):# 设置传给服务器的header头部信息，伪装⾃⼰是正规浏览器访问headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.81 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0" }# ⽤于保存获取的html⽂件html = ""# 最好⽤ try-except 捕捉异常try:# 封装⼀个Request对象，将⾃定义的头部信息加⼊进去res = req.Request(url, headers=headers)# 向指定的url获取响应信息，设置超时，防⽌长时间耗在⼀个页⾯response = req.urlopen(res, timeout=10)# 读取html信息，使⽤decode('utf-8')解码html = response.read().decode('utf-8')# 如果出错，就捕捉报错信息并打印出，这⾥使⽤Exception 泛泛的意思⼀下except Exception as error:# 出现异常时候，打印报错信息print("Ask_url is Error : " + error)# 将获得的html页⾯信息返回return html# 以下split、main两个函数和 if __name__ 程序主⼊⼝是我个⼈编程习惯，与上述内容⽆本质关联# 定义分隔线长度，并返回分割线字符串def split(num):str1 = ""for i in range(1, num):# print("------------", end='')str1 += "------------"return str1# 读取⽂件⽂本def read_file(file_name):# 打开⽂本选择读模式file = open(file_name, 'r', encoding='utf-8')print(file.read())file.close()# 保存数据到txt⽂本中def save_data_txt(datas, save_file):# 打开⽂本选择写模式，并指定编码格式file = open(save_file, 'w', encoding='utf-8')# 不能直接写⼊list，所以通过遍历⼀条条写⼊for data in datas:for dat in data:file.write(dat + '\n')file.write(split(10) + '\n')file.close()# 设置excel的单元格字体样式def set_font(bold, size, horz):# 创建xlwt格式对象style_font = xlwt.XFStyle()# 设置字体是否为粗体style_font.font.bold = bold# 设置字体尺⼨⼤⼩style_font.font.height = size# 字体是否居中if horz:# 设置字体⽔平居中style_font.alignment.horz = 0x02# 设置字体垂直居中style_font.alignment.vert = 0x01# 设置单元格⾃动换⾏style_font.alignment.wrap = False# 返回设置的字体样式return style_font# 保存数据到excel⽂件中def save_data_excel(datas, save_path):# 创建⼀个xlwt对象，使⽤utf-8编码格式excel = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')# 创建⼀个⼯作表，命名为top250sheet = excel.add_sheet('top250')# 设置前六列的列宽width_c = [256*20, 256*6, 256*12, 256*42, 256*72, 256*68]for i in range(0, 6):sheet.col(i).width = width_c[i]# 设置三种单元格样式 set_font(粗体，尺⼨，居中)style_font_title = set_font(True, 240, True)style_font_content = set_font(False, 220, True)style_font_content1 = set_font(False, 220, False)# 表格各列的列名titles = ['电影名称', '评分', '评论数', '电影链接', '图⽚链接', '电影名⾔']index = 0# 将标题写⼊excelfor title in titles:# (单元格⾏序号，单元格列序号，单元格的内容，单元格样式)sheet.write(0, index, title, style_font_title)index += 1# 将数据写⼊excelindex_r = 1# 从多条电影中每次取出⼀条for data in datas:index_c = 0# 从⼀条电影中每次取出⼀个属性for item in data:# 前三列设置居中对齐if index_c <= 2:sheet.write(index_r, index_c, item, style_font_content)# 后三列设置默认对齐，即左对齐else:sheet.write(index_r, index_c, item, style_font_content1)index_c += 1index_r += 1# 保存excel⽂件到指定路径excel.save(save_path)# 主程序def main():base_url = "https:///top250?start="# 1.爬取⽹页# 从⾖瓣上获取html⽂件并保存到本地⽬录下，该⽅法成功执⾏⼀次即可，保存html，接下来本地操作# save_douban_html(base_url)# 2.解析数据# 逐个解析保存在本地的html⽂件datas = get_data()# 3.保存数据# 保存爬取数据到本地txt⽂件# save_txt_path = 'Data/Text/top250.txt'# save_data_txt(datas, save_txt_path)# 将读取的txt⽂本打印到控制台# read_file('Data/Text/top250.txt')# 保存爬取数据到本地excel⽂件save_excel_path = 'Data/excel/top250.xls'save_data_excel(datas, save_excel_path)# 打印⾃定义分界线print(split(10))# 主程序⼊⼝if __name__ == '__main__':main()存储为⽂本⽂件 —— top250.txt存储为excel⽂件 —— top250.xls。

python爬虫500条案例
以下是一些Python爬虫的案例，每个案例都可以爬取500条数据：1. 爬取豆瓣电影Top250的电影信息，包括电影名称、评分、导演和主演等信息。

2. 爬取知乎某个话题下的问题和回答，包括问题标题、回答内容和回答者信息等。

3. 爬取新浪微博某个用户的微博内容和点赞数，包括微博正文、发布时间和点赞数等。

4. 爬取天猫某个品牌的商品信息，包括商品名称、价格、销量和评价等。

5. 爬取百度百科某个词条的内容和参考资料，包括词条简介、基本信息和参考链接等。

6. 爬取中国天气网某个城市的天气情况，包括当前天气、未来七天的天气预报和空气质量等。

7. 爬取微信公众号某个账号的文章信息，包括文章标题、发布时间和阅读量等。

8. 爬取京东某个商品分类下的商品信息，包括商品名称、价格、评论数和销量等。

9. 爬取猫眼电影某个地区的电影票房排行榜，包括电影名称、票房和上映时间等。

10. 爬取汽车之家某个车型的用户评价，包括评价内容、评分和用户信息等。

以上只是一些常见的爬虫案例，你可以根据自己的兴趣和需求，选择合适的网站和数据进行爬取。

注意，在进行爬虫时要遵守网站的相关规定，避免对网站造成过大的负担。

python爬电影代码如何使用Python爬取电影信息并保存到CSV文件中？Python是一种功能强大的编程语言，广泛用于Web 开发、数据分析和爬虫等领域。

在本文中，我们将探讨如何使用Python编写一个简单的网络爬虫来获取电影信息，并将其保存在一个CSV文件中。

1. 第一步，我们需要安装所需的库。

在Python中，有很多实用的库可用于网络爬虫任务。

在这个例子中，我们将使用`requests`库来发送HTTP 请求，并使用`BeautifulSoup`库来解析HTML页面。

可以通过运行以下命令来安装这两个库：`pip install requests beautifulsoup4`2. 在正式开始爬取之前，我们首先需要确定我们要从哪个网站获取电影信息。

在这个例子中，我们将使用IMDb（互联网电影数据库）作为我们的数据源。

IMDb是一个包含大量电影信息的网站，包括电影标题、演员、导演、评分等。

3. 打开你喜欢的集成开发环境（IDE）或文本编辑器，并创建一个新的Python文件。

我们将在文件的顶部导入所需的库：pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport csv4. 在这个例子中，我们将获取IMDb网站上的电影信息。

为了演示方便，我们只爬取首页上的电影信息。

我们首先需要定义一个函数来获取HTML 页面的内容：pythondef get_html(url):response = requests.get(url)return response.text在这个函数中，我们使用`requests.get()`方法向指定的URL发送HTTP GET请求，并使用`return`语句返回响应的文本内容。

5. 接下来，我们将解析HTML页面以提取电影信息。

我们可以使用`BeautifulSoup`库来解析页面。

创建一个新函数来解析页面并提取电影信息：pythondef parse_html(html):soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')movies = []for movie_container in soup.find_all('div',class_='lister-item-content'):title = movie_container.h3.a.textrating = movie_container.find('div',class_='ratings-bar').strong.textdirector = movie_container.find('p',class_='').find_all('a')[0].textactors = [a.text for a in movie_container.find('p', class_='').find_all('a')[1:]]movies.append({'Title': title, 'Rating': rating, 'Director': director, 'Actors': actors})return movies在这个函数中，我们首先创建一个BeautifulSoup对象，使用`html.parser`作为解析器。

Python作为一种简单易学的编程语言，广受程序员和数据科学家的喜爱。

其中，用Python进行网络爬虫的应用也越来越广泛。

本文将共享7个经典的Python爬虫案例代码，希望能够给大家带来启发和帮助。

1. 爬取豆瓣电影排行榜数据在本例中，我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取豆瓣电影排行榜的数据。

我们需要发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取出我们需要的电影名称、评分等信息。

我们可以将这些数据保存到本地或者进行进一步的分析。

```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')for movie in soup.find_all('div', class_='item'):title = movie.find('span', class_='title').textrating = movie.find('span', class_='rating_num').textprint(title, rating)```2. 爬取博博用户信息在这个案例中，我们将利用Python的requests库和正则表达式来爬取博博用户的基本信息。

我们需要登录博博并获取用户主页的URL，然后发送HTTP请求获取用户主页的HTML文档。

我们可以使用正则表达式来提取用户的昵称、性别、位置区域等信息。

我们可以将这些信息保存到数据库或者进行其他处理。

```pythonimport requestsimport reurl = 'response = requests.get(url)pattern = repile(r'<title>(.*?)</title>.*?昵称：(.*?)<.*?性别：(.*?)<.*?地区：(.*?)<', re.S)result = re.search(pattern, response.text)if result:username = result.group(2)gender = result.group(3)location = result.group(4)print(username, gender, location)```3. 爬取新浪新闻在这个案例中，我们将使用Python的requests库和XPath来爬取新浪新闻的标题和信息。

10个python爬虫练手项目案例学习Python爬虫时，通过完成一些练手项目可以更好地巩固知识。

以下是一些适合初学者的Python爬虫练手项目案例：
1. 简单网页爬取：使用requests 库获取并打印网页的内容。

2. 图片下载器：爬取特定网站上的图片并下载到本地。

3. 新闻网站爬虫：从新闻网站抓取最新的新闻标题和链接。

4. 天气信息获取：从天气网站获取当前城市的天气信息。

5. 翻译工具：制作一个简单的翻译工具，可以将输入的文本翻译成其他语言。

6. 电影信息爬取：从电影数据库（如IMDb）中获取电影的相关信息。

7. GitHub仓库信息：获取GitHub上指定用户或仓库的信息。

8. 豆瓣电影Top250：从豆瓣电影Top250榜单中获取电影信息。

9. 动态网页爬虫：使用Selenium等工具爬取动态加载的网页内容。

10. 招聘信息爬取：从招聘网站上获取特定职位的招聘信息。

这些项目可以帮助您熟悉Python爬虫的基本原理，掌握网络请求、HTML解析、数据存储等技能。

在进行爬虫项目时，请确保遵守网站的使用条款和规定，以避免违反法律或道德规范。

1/ 1。

Python爬虫入门教程[Python]网络爬虫（一）：网络爬虫的定义网络爬虫，即Web Spider，是一个很形象的名字。

把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。

网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。

从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。

如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

这样看来，网络爬虫就是一个爬行程序，一个抓取网页的程序。

网络爬虫的基本操作是抓取网页。

那么如何才能随心所欲地获得自己想要的页面？我们先从URL开始。

二、浏览网页的过程抓取网页的过程其实和读者平时使用IE浏览器浏览网页的道理是一样的。

比如说你在浏览器的地址栏中输入 这个地址。

打开网页的过程其实就是浏览器作为一个浏览的“客户端”，向服务器端发送了一次请求，把服务器端的文件“抓”到本地，再进行解释、展现。

HTML是一种标记语言，用标签标记内容并加以解析和区分。

浏览器的功能是将获取到的HTML代码进行解析，然后将原始的代码转变成我们直接看到的网站页面。

三、URI和URL的概念和举例简单的来讲，URL就是在浏览器端输入的 这个字符串。

在理解URL之前，首先要理解URI的概念。

什么是URI？Web上每种可用的资源，如HTML文档、图像、视频片段、程序等都由一个通用资源标志符(Universal Resource Identifier，URI)进行定位。

URI通常由三部分组成：①访问资源的命名机制；②存放资源的主机名；③资源自身的名称，由路径表示。

如下面的URI：/myhtml/html1223/我们可以这样解释它：①这是一个可以通过HTTP协议访问的资源，②位于主机上，③通过路径“/html/html40”访问。

四、URL的理解和举例URL是URI的一个子集。

使⽤Python编写简单⽹络爬⾍抓取视频下载资源我第⼀次接触爬⾍这东西是在今年的5⽉份，当时写了⼀个博客搜索引擎，所⽤到的爬⾍也挺智能的，起码⽐电影来了这个站⽤到的爬⾍⽔平⾼多了！回到⽤Python写爬⾍的话题。

Python⼀直是我主要使⽤的脚本语⾔，没有之⼀。

Python的语⾔简洁灵活，标准库功能强⼤，平常可以⽤作计算器，⽂本编码转换，图⽚处理，批量下载，批量处理⽂本等。

总之我很喜欢，也越⽤越上⼿，这么好⽤的⼀个⼯具，⼀般⼈我不告诉他。

因为其强⼤的字符串处理能⼒，以及urllib2，cookielib，re，threading这些模块的存在，⽤Python来写爬⾍就简直易于反掌了。

简单到什么程度呢。

我当时跟某同学说，我写电影来了⽤到的⼏个爬⾍以及数据整理的⼀堆零零散散的脚本代码⾏数总共不超过1000⾏，写电影来了这个⽹站也只有150来⾏代码。

因为爬⾍的代码在另外⼀台64位的⿊苹果上，所以就不列出来，只列⼀下VPS上⽹站的代码，tornadoweb框架写的[xiaoxia@307232 movie_site]$ wc -l *.py template/*156 msite.py92 template/base.html79 template/category.html94 template/id.html47 template/index.html77 template/search.html下⾯直接show⼀下爬⾍的编写流程。

以下内容仅供交流学习使⽤，没有别的意思。

以某湾的最新视频下载资源为例，其⽹址是因为该⽹页⾥有⼤量⼴告，只贴⼀下正⽂部分内容：对于⼀个python爬⾍，下载这个页⾯的源代码，⼀⾏代码⾜以。

这⾥⽤到urllib2库。

>>> import urllib2>>> html = urllib2.urlopen('http://某piratebay.se/browse/200').read()>>> print 'size is', len(html)size is 52977当然，也可以⽤os模块⾥的system函数调⽤wget命令来下载⽹页内容，对于掌握了wget或者curl⼯具的同学是很⽅便的。

最简单的爬虫代码
最简单的爬虫代码通常涉及使用Python和一个网络请求库，如`requests`，来获取网页内容。

以下是一个非常简单的示例，使用Python中的`requests`库爬取一个网页：
首先，确保你已经安装了`requests`库。

你可以通过以下命令安装：
```bash
pip install requests
```
然后，使用以下代码实现一个简单的爬虫：
```python
import requests
# 目标网页的URL
url = ''
# 发送HTTP GET请求获取页面内容
response = requests.get(url)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
# 打印页面内容
print(response.text)
else:
print('Failed to retrieve the page. Status code:', response.status_code)
```
这段代码执行以下步骤：
1. 导入`requests`库。

2. 指定目标网页的URL。

3. 使用`requests.get(url)`发送HTTP GET请求获取网页内容。

4. 检查响应的状态码，如果为200表示成功，打印页面内容；否则，打印错误信息。

请注意，这只是一个非常简单的例子。

实际的爬虫可能需要更复杂的处理，包括处理页面内容、解析HTML、处理网页链接等。

在实际应用中，你可能会考虑使用更强大的爬虫框架，如Scrapy。

Python爬虫项目实战源代码示例下载Python爬虫技术在网络数据采集和处理领域具有广泛的应用。

为了方便大家学习和实践，本文将提供一些Python爬虫项目的实战源代码示例下载，帮助读者更好地理解和运用这一技术。

1. 爬取图片网站的图片该示例代码使用Python的urllib库和正则表达式模块，实现了从图片网站上批量下载图片的功能。

读者可以根据自己的需求修改代码中的网址和保存路径，快速而便捷地进行批量下载。

2. 爬取新闻网站的标题和链接这个示例代码使用Python的requests库和BeautifulSoup库，实现了从新闻网站上提取新闻标题和链接的功能。

通过解析HTML页面结构，读者可以快速获取到感兴趣的新闻内容，并进行进一步的处理和分析。

3. 爬取电影网站的电影信息该示例代码使用Python的requests库和XPath语法，实现了从电影网站上爬取电影信息的功能。

读者可以根据自己的需求修改代码中的爬取逻辑，获取到电影的名称、导演、演员等相关信息，为电影爱好者提供便捷的数据查询和整理。

4. 爬取天气网站的天气信息这个示例代码使用Python的requests库和JSON解析模块，实现了从天气网站上获取实时天气信息的功能。

读者可以根据自己所在的城市，修改代码中的参数，轻松获取到当天和未来几天的天气情况，为出行和生活提供参考。

5. 爬取维基百科的页面内容该示例代码使用Python的requests库和正则表达式模块，实现了从维基百科上爬取页面内容的功能。

读者可以根据自己感兴趣的话题，修改代码中的URL参数，获取到相关的页面内容，进行进一步的学习和研究。

以上示例代码只是爬虫项目实战的一小部分内容，读者可以根据自己的需求进行扩展和深入研究。

同时，为了避免侵权和不当使用，本文不提供具体的代码文件下载链接，但读者可以通过互联网搜索相关的Python爬虫项目实战源代码，或者参考在线教程和开源社区的资源，进行学习和实践。

python豆瓣爬虫代码如何使用Python编写豆瓣爬虫代码？豆瓣是一个非常流行的影视、图书、音乐社交平台，用户可以在这里找到自己感兴趣的资源并与其他人分享。

而作为一名Python开发人员，我们可以通过编写豆瓣爬虫代码来获取豆瓣上的各种信息，并进行数据分析和应用开发。

那么接下来，我将一步一步地介绍如何使用Python编写豆瓣爬虫代码。

第一步：了解豆瓣网站的结构与规则在开始编写爬虫代码之前，我们需要了解豆瓣网站的结构与规则，以便能够准确地定位我们需要爬取的数据。

豆瓣网站的URL一般都遵循一定的规律，比如电影信息的URL通常是以"第二步：导入必要的库在Python中，我们可以使用第三方库来简化爬虫的编写。

在这个例子中，我们将使用两个非常常用的库，分别是requests和BeautifulSoup。

Requests库用于发送HTTP请求并获取网页内容，而BeautifulSoup库用于解析HTML代码，从而能够方便地提取我们需要的数据。

我们可以使用以下代码导入这两个库：import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup第三步：发送HTTP请求并获取网页内容使用Requests库，我们可以发送HTTP请求，并通过获取到的网页内容进行下一步的解析。

在这个例子中，我们可以使用如下代码获取豆瓣电影页面的内容：url = "response = requests.get(url)html_content = response.text这里我们使用了requests库的get方法发送了一个GET请求，并将返回的response对象保存在response变量中。

然后，我们通过response对象的text属性获取到了网页的HTML代码，并将其保存在html_content中。

第四步：解析HTML代码并提取数据使用BeautifulSoup库，我们可以方便地解析HTML代码，并提取我们需要的数据。

Python爬虫速成指南让你快速的学会写一个最简单的爬虫
本文主要内容：以最短的时间写一个最简单的爬虫，可以抓取论坛的帖子标题和帖子内容。

本文受众：没写过爬虫的萌新。

入门
0.准备工作
需要准备的东西：Python、scrapy、一个IDE或者随便什么文本编辑工具。

1.技术部已经研究决定了，你来写爬虫。

随便建一个工作目录，然后用命令行建立一个工程，工程名为miao，可以替换为你喜欢的名字。

scrapy startproject miao
随后你会得到如下的一个由scrapy创建的目录结构
在spiders文件夹中创建一个python文件，比如miao.py，来作为爬虫的脚本。

内容如下：
import scrapyclass NgaSpider(scrapy.Spider): name = "NgaSpider" host = "/" # start_urls是我们准备爬的初始页 start_urls = [ "/thread.php?fid=406", ] # 这个是解析函数，如果不特别指明的话，scrapy抓回来的页面会由这个函数进行解析。

# 对页面的处理和分析工作都在此进行，这个示例里我们只是简单地把页面内容打印出来。

def parse(self, response): print response.body
2.跑一个试试？
如果用命令行的话就这样：
cd miao scrapy crawl NgaSpider
你可以看到爬虫君已经把你坛星际区第一页打印出来了，当然由于没有任何处理，所以混杂着html标签和js脚本都一并打印出来了。

python爬虫项目100例随着互联网的快速发展，信息获取变得越来越重要。

而爬虫技术作为一种自动化获取网络信息的技术，受到了广泛的关注和应用。

Python 作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，成为了爬虫技术的首选语言。

下面将介绍100个Python爬虫项目的例子，希望能够给大家提供一些灵感和参考。

1. 爬取网页上的新闻标题和链接。

2. 爬取网页上的图片并保存到本地。

3. 爬取网页上的电影信息，并保存到数据库。

4. 爬取网页上的音乐信息，并保存到本地。

5. 爬取网页上的天气信息，并保存到数据库。

6. 爬取网页上的股票信息，并保存到本地。

7. 爬取网页上的商品信息，并保存到数据库。

8. 爬取网页上的招聘信息，并保存到本地。

9. 爬取网页上的房产信息，并保存到数据库。

10. 爬取网页上的电视剧信息，并保存到本地。

11. 爬取网页上的小说内容，并保存到数据库。

12. 爬取网页上的美食菜谱，并保存到本地。

13. 爬取网页上的旅游景点信息，并保存到数据库。

14. 爬取网页上的体育赛事信息，并保存到本地。

15. 爬取网页上的股票行情，并保存到数据库。

16. 爬取网页上的汽车信息，并保存到本地。

17. 爬取网页上的游戏攻略，并保存到数据库。

18. 爬取网页上的科技新闻，并保存到本地。

19. 爬取网页上的健康知识，并保存到数据库。

20. 爬取网页上的教育资讯，并保存到本地。

21. 爬取网页上的娱乐新闻，并保存到数据库。

22. 爬取网页上的军事新闻，并保存到本地。

23. 爬取网页上的历史资料，并保存到数据库。

24. 爬取网页上的美女图片，并保存到本地。

25. 爬取网页上的搞笑段子，并保存到数据库。

26. 爬取网页上的动漫资讯，并保存到本地。

27. 爬取网页上的游戏下载链接，并保存到数据库。

28. 爬取网页上的电影下载链接，并保存到本地。

29. 爬取网页上的音乐下载链接，并保存到数据库。

31. 爬取网页上的美食菜谱下载链接，并保存到数据库。

14个Python爬虫案例1. 案例背景在信息时代，互联网上的数据量巨大且丰富。

为了从中获取特定的数据，人们常常需要编写爬虫程序来实现自动化数据采集。

Python作为一种简洁而又强大的编程语言，在爬虫开发中得到了广泛应用。

本文将介绍14个Python爬虫案例，并对其背景、过程和结果进行详细描述，以展示Python爬虫的强大功能。

2. 案例1: 爬取豆瓣电影信息2.1 背景豆瓣是一个电影资讯网站，用户可以在网站上查找电影信息、评论电影等。

我们希望通过爬虫程序获取豆瓣电影的名称、评分和简介等信息，以便进行数据分析或制作推荐系统。

2.2 过程•使用Python的Requests库发送HTTP请求获取豆瓣电影网页的HTML源码。

•使用BeautifulSoup库解析HTML源码，提取电影名称、评分和简介等信息。

•使用数据库或文件存储提取的电影信息，以便后续使用或分析。

2.3 结果通过该爬虫程序，我们可以获取豆瓣电影的详细信息，并存储在数据库或文件中，方便后续分析和使用。

3. 案例2: 爬取新浪新闻标题3.1 背景新浪是中国最大的综合门户网站之一，提供丰富的新闻内容。

我们希望通过爬虫程序获取新浪新闻的标题，以便进行新闻数据分析或制作新闻推荐系统。

3.2 过程•使用Python的Requests库发送HTTP请求获取新浪新闻网页的HTML源码。

•使用正则表达式或BeautifulSoup库解析HTML源码，提取新闻标题。

•使用数据库或文件存储提取的新闻标题，以便后续使用或分析。

3.3 结果通过该爬虫程序，我们可以获取新浪新闻的标题，并存储在数据库或文件中，方便后续分析和使用。

4. 案例3: 爬取京东商品信息4.1 背景京东是中国最大的综合性电商平台之一，拥有庞大的商品库存和丰富的商品种类。

我们希望通过爬虫程序获取京东的商品信息，以便进行商品数据分析或制作商品推荐系统。

4.2 过程•使用Python的Requests库发送HTTP请求获取京东商品网页的HTML源码。

Python爬⾍技术--基础篇--输⼊与输出语句下⾯介绍Python⼀些基础语法：参考廖⽼师官⽅⽹站（以下博客同，不再赘述）1.输出与输⼊⽤print()在括号中加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的⽂字。

⽐如输出'hello, world'，⽤代码实现如下：>>> print('hello, world')print()函数也可以接受多个字符串，⽤逗号“,”隔开，就可以连成⼀串输出：>>> print('The quick brown fox', 'jumps over', 'the lazy dog')The quick brown fox jumps over the lazy dogprint()会依次打印每个字符串，遇到逗号“,”会输出⼀个空格，因此，输出的字符串是这样拼起来的：print()也可以打印整数，或者计算结果：>>> print(300)300>>> print(100 + 200)300因此，我们可以把计算100 + 200的结果打印得更漂亮⼀点：>>> print('100 + 200 =', 100 + 200)100 + 200 = 300注意，对于100 + 200，Python解释器⾃动计算出结果300，但是，'100 + 200 ='是字符串⽽⾮数学公式，Python把它视为字符串。

输⼊现在，你已经可以⽤print()输出你想要的结果了。

但是，如果要让⽤户从电脑输⼊⼀些字符怎么办？Python提供了⼀个input()，可以让⽤户输⼊字符串，并存放到⼀个变量⾥。

⽐如输⼊⽤户的名字：>>> name = input()Michael当你输⼊name = input()并按下回车后，Python交互式命令⾏就在等待你的输⼊了。

python爬虫代理代码-回复Python爬虫代理代码在爬取网页数据的过程中，经常会遇到一些反爬机制，例如网站限制IP 的访问频率或者封锁某些IP地址。

为了应对这些情况，我们可以使用代理服务器来隐藏真实的IP地址，以便继续进行网络数据的抓取。

本文将一步一步介绍如何使用Python编写爬虫代理代码，并探讨代理服务器的一些常用技巧。

1. 确定代理服务器首先，我们需要找到可用的代理服务器。

有许多免费和付费的代理服务器提供商，可以在互联网上轻松找到。

这些服务通常提供IP地址和端口号，以便我们将其配置到我们的爬虫代码中。

在选择代理服务器时，我们需要注意以下几点：代理服务器的可用性、地理位置、连接速度和稳定性，以确保能够顺利进行爬取任务。

2. 安装所需库在编写爬虫代码之前，我们需要安装一些Python库来支持代理功能。

其中最常用的是requests和proxies库。

使用以下命令安装这些库：pip install requestspip install proxies3. 设置代理服务器在代码中，我们需要使用proxies库来设置代理服务器。

代码示例如下：pythonimport requestsproxies = {'http': ''https': '}response = requests.get(url, proxies=proxies)在上述代码中，我们需要将"proxy_ip"替换为代理服务器的IP地址，将"proxy_port"替换为代理服务器的端口号。

这样，通过将proxies参数传递给requests库的get方法，我们就可以使用代理服务器进行网络请求。

4. 验证代理服务器在使用代理服务器之前，我们需要验证其是否可用。

代理服务器提供商通常会提供API或者页面来返回代理服务器的可用性。

我们可以使用requests库来发送GET请求，并检查响应是否为200来确定代理服务器的可用性。

Python爬⾍爬取百度搜索内容代码实例这篇⽂章主要介绍了Python爬⾍爬取百度搜索内容代码实例,⽂中通过⽰例代码介绍的⾮常详细，对⼤家的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下搜索引擎⽤的很频繁，现在利⽤Python爬⾍提取百度搜索内容，同时再进⼀步提取内容分析就可以简便搜索过程。

详细案例如下：代码如下# coding=utf8import urllib2import stringimport urllibimport reimport random#设置多个user_agents，防⽌百度限制IPuser_agents = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20130406 Firefox/23.0','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:18.0) Gecko/20100101 Firefox/18.0','Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/533+(KHTML, like Gecko) Element Browser 5.0','IBM WebExplorer /v0.94', 'Galaxy/1.0 [en] (Mac OS X 10.5.6; U; en)','Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/6.0)','Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14','Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko)Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)Chrome/28.0.1468.0 Safari/537.36','Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.0; Trident/5.0; TheWorld)']def baidu_search(keyword,pn):p= {'wd': keyword}res=urllib2.urlopen(("/s?"+urllib.urlencode(p)+"&pn={0}&cl=3&rn=100").format(pn))html=res.read()return htmldef getList(regex,text):arr = []res = re.findall(regex, text)if res:for r in res:arr.append(r)return arrdef getMatch(regex,text):res = re.findall(regex, text)if res:return res[0]return ""def clearTag(text):p = pile(u'<[^>]+>')retval = p.sub("",text)return retvaldef geturl(keyword):for page in range(10):pn=page*100+1html = baidu_search(keyword,pn)content = unicode(html, 'utf-8','ignore')arrList = getList(u"<table.*?class="result".*?>.*?</a>", content)for item in arrList:regex = u"<h3.*?class="t".*?><a.*?href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" .*?>(.*?)</a>"link = getMatch(regex,item)url = link[0]#获取标题#title = clearTag(link[1]).encode('utf8')try:domain=urllib2.Request(url)r=random.randint(0,11)domain.add_header('User-agent', user_agents[r])domain.add_header('connection','keep-alive')response=urllib2.urlopen(domain)uri=response.geturl()print uriexcept:continueif __name__=='__main__':geturl('python')</a.*&#63;href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" .*?></h3.*?class="t".*?></table.*?class="result".*?>以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

python爬⾍执⾏js代码-execjs⼀.安装模块pip install PyExecJSexecjs会⾃动使⽤当前电脑上的运⾏时环境（建议⽤nodejs，与Phantomjs）⼆.简单的使⽤import execjsjs_obj = pile('js字符串')js_obj.call('js字符串中⽅法',参数)三.js字符串中模拟浏览器环境即导⼊document与window对象⼀.安装依赖npm install jsdom⼆.导⼊包js_obj = pile('js字符串',cwd='node_modules')三.js字符串中添加抬头const jsdom = require("jsdom");const { JSDOM } = jsdom;const dom = new JSDOM(`<!DOCTYPE html><p>Hello world</p>`);window = dom.window;document = window.document;XMLHttpRequest = window.XMLHttpRequest;四.其它⽅案使⽤PhantomJS之前，需要下载它的，然后放下Python代码统⼀⽬录下。

对之前的Python代码也进⾏修改：import execjsimport osos.environ["EXECJS_RUNTIME"] = "PhantomJS"node = execjs.get()file = 'eleme.js'ctx = pile(open(file).read())js_encode = 'getParam()'params = ctx.eval(js_encode)print(params)模拟浏览器⽤的selenium和chrome的webDriver（效率⾼点，可以⾃打开⼀个浏览器（都调⽤⼀个webdriver对象）），代码如下：from selenium import webdriverbrowser = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe')with open('eleme.js', 'r') as f:js = f.read()print(browser.execute_script(js))。

python简单爬⾍⽤beautifulsoup爬取百度百科词条⽬标：爬取“湖南⼤学”百科词条并处理数据需要获取的数据：源代码：<div class="basic-info cmn-clearfix"><dl class="basicInfo-block basicInfo-left"><dt class="basicInfo-item name">中⽂名</dt><dd class="basicInfo-item value">湖南⼤学</dd><dt class="basicInfo-item name">外⽂名</dt><dd class="basicInfo-item value">Hunan University</dd><dt class="basicInfo-item name">简&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;称</dt><dd class="basicInfo-item value"><a target="_blank" href="/item/%E6%B9%96%E5%A4%A7/406102" data-lemmaid="406102">湖⼤</a>·<a target="_blank" href="/item/HNU">HNU</a></dd><dt class="basicInfo-item name">创办时间</dt><dd class="basicInfo-item value">1903年</dd><dt class="basicInfo-item name">类&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;别</dt><dd class="basicInfo-item value">公⽴⼤学</dd><dt class="basicInfo-item name">类&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;型</dt><dd class="basicInfo-item value">综合类<a target="_blank" href="/item/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%9E%8B%E5%A4%A7%E5%AD%A6">研究型⼤学</a></dd>.......<dd class="basicInfo-item value"><a target="_blank" href="/item/%E9%92%9F%E5%BF%97%E5%8D%8E">钟志华</a>、<a target="_blank" href="/item/%E8%B0%AD%E8%94%9A%E6%B3%93">谭蔚泓</a>、<a target="_blank" href="/item/%E4%BD%95%E4%BA%BA%E </dd></dl></div>库：由于百度有反爬机制，所以使⽤urllib.request库获取⽹页；BeautifulSoup代码：from bs4 import BeautifulSoupimport urllib.requesturl = "https:///item/%E6%B9%96%E5%8D%97%E5%A4%A7%E5%AD%A6/179157?fr=aladdin"response = urllib.request.urlopen(url) # 访问并打开urlhtml = response.read() # 创建html对象读取页⾯源代码soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 创建soup对象，获取html代码title = soup.find_all('dt', class_="basicInfo-item name") # 找到所有dt标签，返回⼀个列表node = soup.find_all('dd', class_="basicInfo-item value") # 找到所有dd标签，返回⼀个列表allunivinfo = []titlelist = []infolist = []for i in title: # 将所有dt标签内容存⼊列表title = i.get_text()titlelist.append(title)for i in node: # 将所有dd标签内容存⼊列表info = i.get_text()infolist.append(info)for i, j in zip(titlelist, infolist): # 多遍历循环，zip()接受⼀系列可迭代对象作为参数，将对象中对应的元素打包成⼀个个tuple（元组），然后返回由这些tuples组成的list（列表）。

爬取数据的代码1. 介绍在现代信息化社会，数据的获取和处理变得越来越重要。

爬取数据成为了一种常用的方式，通过编写代码，可以从互联网上抓取数据，并进行存储、处理和分析。

本文将详细介绍如何编写爬取数据的代码。

2. 爬虫原理爬虫是模拟人类浏览器行为去访问网页、获取页面内容、解析数据的程序。

它通过发送HTTP请求，获取网页的HTML源码，然后通过解析源码提取需要的信息。

3. 开发环境在编写爬取数据的代码前，需要先搭建好开发环境。

具体步骤如下： 1. 安装Python解释器：在官网上下载Python的安装包，并按照提示进行安装。

2. 安装开发工具：可以选择使用PyCharm、Jupyter Notebook等集成开发环境，也可以使用文本编辑器如Sublime Text、Visual Studio Code等。

3. 安装必要的库：在Python中，有一些常用的库可以用于爬取数据，如requests、beautifulsoup4、scrapy等。

可以使用pip命令进行安装：pip install requests beautifulsoup4.4. 爬取网页首先，我们需要确定要爬取的目标网页。

可以通过输入URL的方式访问网页，也可以通过搜索引擎搜索相关的网页。

4.1 发送 HTTP 请求使用requests库发送HTTP请求，获取网页的HTML源码。

具体代码如下：import requestsurl = ""response = requests.get(url)html = response.textprint(html)4.2 解析 HTML从网页的HTML源码中提取需要的信息，可以使用beautifulsoup4库来实现。

具体代码如下：from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')# 根据HTML标签和属性获取元素element = soup.find('tag', attrs={'attr': 'value'})print(element.text)5. 存储数据爬取到的数据可以存储在本地文件或数据库中，以供后续使用。