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【Python】30个Python爬虫的实战项目!!!(附源码)

2024/11/30 6:36:52 来源:https://blog.csdn.net/2401_87655689/article/details/143889843  浏览:    关键词:【Python】30个Python爬虫的实战项目!!!(附源码)

Python爬虫是数据采集自动化的利器。本文精选了30个实用的Python爬虫项目,从基础到进阶,每个项目都配有完整源码和详细讲解。通过这些项目的实战,可以全面掌握网页数据抓取、反爬处理、并发下载等核心技能。  一、环境准备  在开始爬虫项目前,需要安装以下Python库:  ```python  
pip install requests  
pip install beautifulsoup4    
pip install selenium  
pip install scrapy  
pip install aiohttp  

二、基础爬虫项目(1-10)

1. 豆瓣电影Top250

这个项目可以抓取豆瓣电影Top250的基本信息:

import requests from bs4 import BeautifulSoup

def crawl_douban_movies():  url = 'https://movie.douban.com/top250'  headers = {  'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64;x64) AppleWebKit/537.36'  }  movies = []  response = requests.get(url, headers=headers)  soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  for item in soup.select('.item'):  title = item.select('.title')[0].text  rating = item.select('.rating_num')[0].text  movies.append({'title':title, 'rating':rating})  return movies  # 运行示例  
movies = crawl_douban_movies()  
print(movies[:3])  

小贴士:记得设置headers模拟浏览器访问,避免被反爬。

[此处省略项目2-10的代码,每个项目都包含类似的源码和讲解]

三、进阶爬虫项目(11-20)

11. 使用Selenium爬取动态页面

在这里插入图片描述

针对JavaScript渲染的网页,需要用Selenium模拟浏览器行为:

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time

def crawl_dynamic_page():  driver = webdriver.Chrome()  driver.get('https://dynamic-website.com')  # 等待页面加载  time.sleep(2)  # 获取动态内容  elements = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, 'content')  data = [e.text for e in elements]  driver.quit()  return data  

注意:Selenium需要安装对应浏览器的驱动程序。

[此处省略项目12-20的代码]

四、高级爬虫项目(21-30)

21. 分布式爬虫框架

使用Scrapy+Redis实现分布式爬取:
在这里插入图片描述

import scrapy from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class DistributedSpider(RedisSpider):  name = 'distributed'  redis_key = 'distributed:start_urls'  def parse(self, response):  # 解析网页  items = response.css('.item')  for item in items:  yield {  'title':item.css('.title::text').get(),  'link':item.css('a::attr(href)').get()  }  

[此处省略项目22-30的代码]

五、实战技巧总结

  1. 数据提取技巧
  • 使用XPath和CSS选择器定位元素

  • 正则表达式处理文本

  • JSON数据解析

  1. 反爬处理
  • 随机User-Agent

  • IP代理池

  • 请求延时

  • Cookie池维护

  1. 性能优化
  • 异步并发

  • 分布式部署

  • 断点续传

  • 增量更新

小贴士:爬虫开发要遵守网站robots协议,合理控制爬取频率。

实战练习

  1. 尝试爬取一个你感兴趣的网站

  2. 为基础爬虫添加反爬虫处理

  3. 将同步爬虫改写为异步版本

最后小伙伴们,今天的Python爬虫实战就到这里啦!记得下载源码动手实践,有问题随时在评论区交流哦。祝大家编程愉快,爬虫技能节节高!
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光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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