python爬虫如何写,有哪些成功爬取的案例

编写Python爬虫时,常用的库包括Requests、Beautiful Soup和Scrapy。以下是三个简单的Python爬虫案例,分别使用Requests和Beautiful Soup,以及Scrapy。

1. 使用Requests和Beautiful Soup爬取网页内容:

python 复制代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 在这里可以使用Beautiful Soup提取页面内容
    # 例如:titles = soup.find_all('h2')
    print(soup.title.text)
else:
    print(f"Failed to retrieve the page. Status code: {response.status_code}")

2. 使用Requests和正则表达式爬取图片:

python 复制代码
import requests
import re
from urllib.parse import urljoin

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    image_urls = re.findall(r'<img.*?src=["\'](.*?)["\']', response.text)
    for img_url in image_urls:
        full_url = urljoin(url, img_url)
        # 在这里可以下载图片或进行其他处理
        # 例如:response = requests.get(full_url); save_image(response.content, "image.jpg")
        print(full_url)
else:
    print(f"Failed to retrieve the page. Status code: {response.status_code}")

3. 使用Scrapy爬取网站:

首先,确保已安装Scrapy:

bash 复制代码
pip install scrapy

创建一个新的Scrapy项目:

bash 复制代码
scrapy startproject myproject
cd myproject

编辑Spider:

python 复制代码
# myproject/spiders/myspider.py
import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['https://example.com']

    def parse(self, response):
        # 在这里可以使用XPath或CSS选择器提取数据
        # 例如:titles = response.xpath('//h2/text()').getall()
        title = response.css('title::text').get()
        print(title)

运行Scrapy爬虫:

bash 复制代码
scrapy crawl myspider

这些例子只是入门,实际项目中可能需要处理更多的异常情况、使用代理、设置请求头等。爬取网页时,请确保遵守网站的Robots.txt文件和使用者协议。

相关推荐
Trouville0132 分钟前
Pycharm软件初始化设置,字体和shell路径如何设置到最舒服
ide·python·pycharm
高-老师44 分钟前
WRF模式与Python融合技术在多领域中的应用及精美绘图
人工智能·python·wrf模式
小白学大数据1 小时前
基于Splash的搜狗图片动态页面渲染爬取实战指南
开发语言·爬虫·python
零日失眠者1 小时前
【文件管理系列】003:重复文件查找工具
后端·python
FreeCode1 小时前
一文了解LangGraph智能体设计开发过程:Thinking in LangGraph
python·langchain·agent
西柚小萌新1 小时前
【深入浅出PyTorch】--9.使用ONNX进行部署并推理
人工智能·pytorch·python
nvd111 小时前
SSE 流式输出与 Markdown 渲染实现详解
javascript·python
LDG_AGI1 小时前
【推荐系统】深度学习训练框架(十):PyTorch Dataset—PyTorch数据基石
人工智能·pytorch·分布式·python·深度学习·机器学习
是Dream呀2 小时前
昇腾实战|算子模板库Catlass与CANN生态适配
开发语言·人工智能·python·华为
培根芝士2 小时前
使用llm-compressor 对 Qwen3-14B 做 AWQ + INT4 量化
人工智能·python