python网络爬虫开发实战
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简介：Python爬虫开发与项目实战从基本的爬虫原理开始讲解，通过介绍Pthyon编程语言与HTML基础知识引领读者入门，之后根据当前风起云涌的云计算、大数据热潮，重点讲述了云计算的相关内容及其在爬虫中的应用，进而介绍如何设计自己的爬虫应用。
B. Python 爬虫的入门教程有哪些值得推荐的
Python 爬虫的入门教程有很多值得推荐的，以下是一些比较受欢迎和推荐的教程：
1.《精通 Python 网络爬虫》：这本书是一本入门级的 Python 爬虫教程，适合初学者学习。
Python3 网络爬虫实战：这是一个在线教程，详细介绍了 Python 爬虫的基础知识，包括爬虫的原理、如何使用 Python 爬取网页、如何使用正则表达式和 XPath 解析网页等。
Python 爬虫指南：这是一个在线教程，通过几个简单的例子来介绍 Python 爬虫的基础知识。
网络爬虫实战：这是一个在线课程，通过几个实际案例来介绍 Python 爬虫的基础知识和进阶技巧。
Python 爬虫实战：这是一个在线课程，通过几个实际案例来介绍 Python 爬虫的基础知识和进阶技巧。
以上是一些比较受欢迎和推荐的 Python 爬虫入门教程，你可以根据自己的需求和学习进度选择适合自己的教程。
bilibili上也有一些视频教程。
C. 我的爬虫入门书 —— 《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》
年前学习python基础知识之后，在好奇心的推动下，我开始接触了python网络爬虫，而在刚开始接触网络爬虫时，繁多的资料让我猝不及防，对于习惯于优先通过书籍进行自主学习的我来说，通过长期看视频学习反而不是很习惯，但是在网络上找到的许多爬虫相关资料，不是说的过于简略，就是部分内容有些“过时”。该跟谁走？该怎么走？这个问题那段时间一直困扰着我。
所幸，在热心群友的推荐下（haha，真的很热心的一个老哥），我入手了崔大写的《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》，找到了符合我状况的“引路书”。
初入手，书籍就令我惊讶，920页左右的厚度，在我之前买过的相关书籍中，厚度也能算是前几名，比实际想象的厚许多。
而当我翻开目录，可以发现，与学科领域的“大部头”专着相比（读过几本，看那种书真的蛮痛苦的hh），这本书的结构层次分明，由浅入深、层层递进，由爬虫基础引入，再向各方面延伸，刚好满足了我“半个小白”状态的学习需要（经过近2个月的学习感觉也确实真的适合我）。
而在书的内容之外，不得不提的是，崔大的Scrape平台。崔大的Scrape平台合理的解决了爬虫入门者实战训练的“场地”问题，防止了初步入门者无知的迈入了着作权的“灰色地带”，这种提供练习平台的爬虫教学，确实也我第一次遇到的，我对崔大的用心感到真心佩服。
简要的介绍到这里就结束了！目前我已经跟随崔大的这本书学习了两个月，受益匪浅，掌握了蛮多的技能。
总之，如果想跟随较新的爬虫教程学习，基础跟我相似的同学，我认为崔大的《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》是入门爬虫绝不容错过的一本书！
D. python爬虫项目实战：爬取用户的所有信息，如性别、年龄等
python爬虫项目实战：
爬取糗事网络用户的所有信息，包括用户名、性别、年龄、内容等等。
10个步骤实现项目功能，下面开始实例讲解：
1.导入模块
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
2.添加头文件，防止爬取过程被咐迹链拒绝衡孙链接
def qiuShi(url,page):
################### 模拟成高仿度浏览器的行为 ##############
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.创建soup解析器对象
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')
x = 0
4.开始使用BeautifulSoup4解析器提取用州铅户名信息
############### 获取用户名 ########################
name = []
unames = soup.find_all('h2')
for uname in unames:
name.append(uname.get_text())
#################end#############################
5.提取发表的内容信息
############## 发表的内容 #########################
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.提取搞笑指数
#################搞笑指数##########################
happy = []
data2 = soup.find_all('span',class_="stats-vote")
data2 = str(data2) # 将列表转换成字符串形式才可以使用
soup1 = BeautifulSoup(data2,'lxml')
happynumbers = soup1.find_all('i',class_="number")
for happynumber in happynumbers:
happy.append(happynumber.get_text())
##################end#############################
7.提取评论数
############## 评论数 ############################
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.使用正则表达式提取性别和年龄
######## 获取性别和年龄 ##########################
pattern1 = '<div class="articleGender (w ?)Icon">(d ?)</div>'
sexages = re.compile(pattern1).findall(data)
9.设置用户所有信息输出的格局设置
################## 批量输出用户的所以个人信息 #################
print()
for sexage in sexages:
sa = sexage
print(' ' 17, '= = 第', page, '页-第', str(x+1) + '个用户 = = ',' ' 17)
print('【用户名】：',name[x],end='')
print('【性别】：',sa[0],' 【年龄】：',sa[1])
print('【内容】：',cont[x])
print('【搞笑指数】：',happy[x],' 【评论数】：',comm[x])
print(' ' 25,' 三八分割线 ',' ' 25)
x += 1
###################end##########################
10.设置循环遍历爬取13页的用户信息
for i in range(1,14):
url = ' https://www.qiushike.com/8hr/page/'+str(i)+'/'
qiuShi(url,i)
运行结果，部分截图：