python網路爬蟲開發實戰
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簡介：Python爬蟲開發與項目實戰從基本的爬蟲原理開始講解，通過介紹Pthyon編程語言與HTML基礎知識引領讀者入門，之後根據當前風起雲涌的雲計算、大數據熱潮，重點講述了雲計算的相關內容及其在爬蟲中的應用，進而介紹如何設計自己的爬蟲應用。
B. Python 爬蟲的入門教程有哪些值得推薦的
Python 爬蟲的入門教程有很多值得推薦的，以下是一些比較受歡迎和推薦的教程：
1.《精通 Python 網路爬蟲》：這本書是一本入門級的 Python 爬蟲教程，適合初學者學習。
Python3 網路爬蟲實戰：這是一個在線教程，詳細介紹了 Python 爬蟲的基礎知識，包括爬蟲的原理、如何使用 Python 爬取網頁、如何使用正則表達式和 XPath 解析網頁等。
Python 爬蟲指南：這是一個在線教程，通過幾個簡單的例子來介紹 Python 爬蟲的基礎知識。
網路爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。
Python 爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。
以上是一些比較受歡迎和推薦的 Python 爬蟲入門教程，你可以根據自己的需求和學習進度選擇適合自己的教程。
bilibili上也有一些視頻教程。
C. 我的爬蟲入門書 —— 《Python3網路爬蟲開發實戰（第二版）》
年前學習python基礎知識之後，在好奇心的推動下，我開始接觸了python網路爬蟲，而在剛開始接觸網路爬蟲時，繁多的資料讓我猝不及防，對於習慣於優先通過書籍進行自主學習的我來說，通過長期看視頻學習反而不是很習慣，但是在網路上找到的許多爬蟲相關資料，不是說的過於簡略，就是部分內容有些「過時」。該跟誰走？該怎麼走？這個問題那段時間一直困擾著我。
所幸，在熱心群友的推薦下（haha，真的很熱心的一個老哥），我入手了崔大寫的《Python3網路爬蟲開發實戰（第二版）》，找到了符合我狀況的「引路書」。
初入手，書籍就令我驚訝，920頁左右的厚度，在我之前買過的相關書籍中，厚度也能算是前幾名，比實際想像的厚許多。
而當我翻開目錄，可以發現，與學科領域的「大部頭」專著相比（讀過幾本，看那種書真的蠻痛苦的hh），這本書的結構層次分明，由淺入深、層層遞進，由爬蟲基礎引入，再向各方面延伸，剛好滿足了我「半個小白」狀態的學習需要（經過近2個月的學習感覺也確實真的適合我）。
而在書的內容之外，不得不提的是，崔大的Scrape平台。崔大的Scrape平台合理的解決了爬蟲入門者實戰訓練的「場地」問題，防止了初步入門者無知的邁入了著作權的「灰色地帶」，這種提供練習平台的爬蟲教學，確實也我第一次遇到的，我對崔大的用心感到真心佩服。
簡要的介紹到這里就結束了！目前我已經跟隨崔大的這本書學習了兩個月，受益匪淺，掌握了蠻多的技能。
總之，如果想跟隨較新的爬蟲教程學習，基礎跟我相似的同學，我認為崔大的《Python3網路爬蟲開發實戰（第二版）》是入門爬蟲絕不容錯過的一本書！
D. python爬蟲項目實戰：爬取用戶的所有信息，如性別、年齡等
python爬蟲項目實戰：
爬取糗事網路用戶的所有信息，包括用戶名、性別、年齡、內容等等。
10個步驟實現項目功能，下面開始實例講解：
1.導入模塊
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
2.添加頭文件，防止爬取過程被咐跡鏈拒絕衡孫鏈接
def qiuShi(url,page):
################### 模擬成高仿度瀏覽器的行為 ##############
heads ={
'Connection':'keep-alive',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;
q=0.9,image/webp,image/apng, / ;q=0.8',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36
(KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
}
headall = []
for key,value in heads.items():
items = (key,value)
headall.append(items)
opener = urllib.request.build_opener()
opener.addheaders = headall
urllib.request.install_opener(opener)
data = opener.open(url).read().decode()
################## end ########################################
3.創建soup解析器對象
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')
x = 0
4.開始使用BeautifulSoup4解析器提取用州鉛戶名信息
############### 獲取用戶名 ########################
name = []
unames = soup.find_all('h2')
for uname in unames:
name.append(uname.get_text())
#################end#############################
5.提取發表的內容信息
############## 發表的內容 #########################
cont = []
data4 = soup.find_all('div',class_='content')
data4 = str(data4)
soup3 = BeautifulSoup(data4,'lxml')
contents = soup3.find_all('span')
for content in contents:
cont.append(content.get_text())
##############end####################################
6.提取搞笑指數
#################搞笑指數##########################
happy = []
data2 = soup.find_all('span',class_="stats-vote")
data2 = str(data2) # 將列表轉換成字元串形式才可以使用
soup1 = BeautifulSoup(data2,'lxml')
happynumbers = soup1.find_all('i',class_="number")
for happynumber in happynumbers:
happy.append(happynumber.get_text())
##################end#############################
7.提取評論數
############## 評論數 ############################
comm = []
data3 = soup.find_all('a',class_='qiushi_comments')
data3 = str(data3)
soup2 = BeautifulSoup(data3,'lxml')
comments = soup2.find_all('i',class_="number")
for comment in comments:
comm.append(comment.get_text())
############end#####################################
8.使用正則表達式提取性別和年齡
######## 獲取性別和年齡 ##########################
pattern1 = '<div class="articleGender (w ?)Icon">(d ?)</div>'
sexages = re.compile(pattern1).findall(data)
9.設置用戶所有信息輸出的格局設置
################## 批量輸出用戶的所以個人信息 #################
print()
for sexage in sexages:
sa = sexage
print(' ' 17, '= = 第', page, '頁-第', str(x+1) + '個用戶 = = ',' ' 17)
print('【用戶名】：',name[x],end='')
print('【性別】：',sa[0],' 【年齡】：',sa[1])
print('【內容】：',cont[x])
print('【搞笑指數】：',happy[x],' 【評論數】：',comm[x])
print(' ' 25,' 三八分割線 ',' ' 25)
x += 1
###################end##########################
10.設置循環遍歷爬取13頁的用戶信息
for i in range(1,14):
url = ' https://www.qiushike.com/8hr/page/'+str(i)+'/'
qiuShi(url,i)
運行結果，部分截圖：