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Python爬虫实战实例：Python6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。
==（文末获取Python入门学习资料+视频教程+学习路线）==

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. 爬取小说

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

def fetch_chapter_urls(base_url, chapters):
    """
    从基础URL和章节列表中获取每个章节的完整URL。
    这通常意味着你需要解析网站的目录或索引页面。
    """
    chapter_urls = []
    # 这里应该有一个循环来遍历章节，并构建每个章节的URL
    # 但由于我们不知道具体的URL结构，所以这里只是假设
    for chapter in chapters:
        # 假设章节URL是基于基础URL和章节名的简单拼接
        chapter_url = f"{base_url}/chapter-{chapter}.html"
        chapter_urls.append(chapter_url)
    return chapter_urls

def fetch_chapter_content(url):
    """
    从给定的URL中获取小说章节的内容。
    """
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to retrieve {url}")
        return None
    
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 假设小说内容在<div class="chapter-content">标签内
    content = soup.find('div', class_='chapter-content')
    if content:
        return content.text
    else:
        print(f"Content not found in {url}")
        return None

def main(base_url, start_chapter, end_chapter):
    # 假设我们知道章节号是从start_chapter到end_chapter
    chapters = range(start_chapter, end_chapter + 1)
    chapter_urls = fetch_chapter_urls(base_url, chapters)
    
    for url in chapter_urls:
        time.sleep(1)  # 添加延时以避免过快请求导致的问题
        content = fetch_chapter_content(url)
        if content:
            print(f"Chapter from {url}:")
            print(content)
            # 这里可以添加将内容保存到文件的逻辑

# 示例用法
base_url = 'http://example.com/novel/'
start_chapter = 1
end_chapter = 10
main(base_url, start_chapter, end_chapter)

注意：

  1. 选择器：fetch_chapter_content函数中的选择器（如class_='chapter-content'）需要根据你的目标网站进行调整。

  2. 章节URL：fetch_chapter_urls函数中的URL构建逻辑也需要根据你的目标网站进行调整。有些网站可能需要在URL中包含章节的ID或其他标识符，而不是简单的章节号。

  3. 反爬虫措施：如果网站有反爬虫机制，你可能需要添加额外的headers、使用代理、调整请求频率（如上面的time.sleep(1)）或实现更复杂的逻辑来绕过这些限制。

  4. 数据存储：如果你打算保存爬取到的小说内容，你可以在fetch_chapter_content函数中添加逻辑来将内容写入文件或数据库。

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 = '<https://maoyan.com/board/4>'
# 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('<p class="name"><a href=".*?" title="(.*?)" data-act="boarditem-click" data-val="{movieId:\\\\d+}">(.*?)</a></p>.*?<p class="star">(.*?)</p>.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>', 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 = '<https://maoyan.com/board/4?offset=>' + 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 = '<http://www.zuihaodaxue.com/zuihaodaxuepaiming2019.html>'
# 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('<tr class="alt">.*?<td>(.*?)</td>.*?<td><div align="left">.*?<a href="(.*?)" target="_blank">(.*?)</a></div></td>.*?<td>(.*?)</td>.*?<td>(.*?)</td>.*?</tr>', re.S)
    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。

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import requests
from lxml import etree
import csv

# 请求URL
url = '<http://www.weather.com.cn/weather1d/101010100.shtml>'
# 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 = '<http://search.dangdang.com/?key=Python&act=input>'
# 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[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()')[0]
        author = book.xpath('p[@class="search_book_author"]/span[1]/a/@title')[0]
        publish_date = book.xpath('p[@class="search_book_author"]/span[2]/text()')[0]
        publisher = book.xpath('p[@class="search_book_author"]/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 = '<https://weibo.com/>'
# 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6个小案例能够帮助大家更好地掌握Python爬虫的基础知识！

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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道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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