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
waterHBO1 小时前
python 爬虫 selenium 笔记
爬虫·python·selenium
编程零零七2 小时前
Python数据分析工具(三):pymssql的用法
开发语言·前端·数据库·python·oracle·数据分析·pymssql
AIAdvocate4 小时前
Pandas_数据结构详解
数据结构·python·pandas
小言从不摸鱼4 小时前
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍(下)
人工智能·python·深度学习·机器学习·自然语言处理·chatgpt
FreakStudio6 小时前
全网最适合入门的面向对象编程教程:50 Python函数方法与接口-接口和抽象基类
python·嵌入式·面向对象·电子diy
redcocal8 小时前
地平线秋招
python·嵌入式硬件·算法·fpga开发·求职招聘
artificiali8 小时前
Anaconda配置pytorch的基本操作
人工智能·pytorch·python
RaidenQ8 小时前
2024.9.13 Python与图像处理新国大EE5731课程大作业,索贝尔算子计算边缘,高斯核模糊边缘,Haar小波计算边缘
图像处理·python·算法·课程设计
花生了什么树~.9 小时前
python基础知识(六)--字典遍历、公共运算符、公共方法、函数、变量分类、参数分类、拆包、引用
开发语言·python
Trouvaille ~9 小时前
【Python篇】深度探索NumPy(下篇):从科学计算到机器学习的高效实战技巧
图像处理·python·机器学习·numpy·信号处理·时间序列分析·科学计算