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
清水白石00812 小时前
Free-Threaded Python 实战指南:机遇、风险与 PoC 验证方案
java·python·算法
飞Link12 小时前
具身智能核心架构之 Python 行为树 (py_trees) 深度剖析与实战
开发语言·人工智能·python·架构
桃气媛媛13 小时前
Pycharm常用快捷键
python·pycharm
Looooking14 小时前
Python 之获取安装包所占用磁盘空间大小
python
WenGyyyL14 小时前
ColBERT论文研读——NLP(IR)里程碑之作
人工智能·python·语言模型·自然语言处理
lxy-up14 小时前
RAG--切片策略
python
ricky_fan14 小时前
(OpenAI)Codex 安装、部署使用方式
python·macos·conda·vim
小王不爱笑13214 小时前
Java 对象拷贝(浅拷贝 / 深拷贝)
java·开发语言·python
Flittly14 小时前
【从零手写 ClaudeCode:learn-claude-code 项目实战笔记】(9)Agent Teams (智能体团队)
python·agent
DevnullCoffe14 小时前
Open Claw × 跨境电商:5个最有价值的 AI Agent 应用场景深度拆解
python·api