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33个Python爬虫项目实战(推荐)

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简介:
今天我们精心挑选并整理了32个Python爬虫项目,旨在为初学者提供一个简单而快速的学习途径,尤其适合那些刚入门的小伙伴们建立信心。所有项目链接均指向GitHub,希望大家能够愉快地体验和学习。首先,我们有一个微信公众号爬虫项目——微信Sogou [1],它基于搜狗微信搜索接口,并具备扩展潜力,可以应用于搜狗搜索爬虫,返回结果为包含公众号详细信息的字典列表。其次是DouBanSpider [2],该项目能够抓取豆瓣读书平台下所有图书信息,并按照评分进行排序存储至Excel表格中,方便用户进行筛选和查找,例如可以筛选出评价人数超过1000的高分书籍。此外,该项目还支持将不同主题的图书信息存储到Excel的不同Sheet中,并通过User Agent伪装技术提升爬取效率。

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客服
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  • 33Python
    优质
    本书精选了33个实际案例,全面介绍了使用Python进行网络数据抓取的技术和方法。适合希望提升爬虫开发能力的学习者阅读。 今天为大家整理了32个Python爬虫项目。这些项目的目的是为了帮助新入门的小伙伴快速上手并建立信心。所有项目链接指向GitHub。 第一个是WechatSogou,一个基于搜狗微信搜索接口开发的微信公众号爬虫工具,可以扩展成更广泛的搜索引擎应用。它返回的结果是一个包含具体信息字典列表的数据结构。 另一个推荐的是DouBanSpider,这是一个豆瓣读书爬虫,能够抓取特定标签下的所有图书,并根据评分进行排序存储到Excel中。这使得用户可以根据评价人数等条件筛选高分书籍。此外,该工具支持将不同主题的书分类存入不同的工作表内,并使用User Agent伪装技术来增强其隐蔽性与稳定性。
  • Python
    优质
    《Python爬虫实战项目》是一本专注于教授如何使用Python语言进行网络数据抓取和处理的书籍。通过丰富的实例讲解了从基础到高级的各种爬虫技术,帮助读者掌握自动化收集互联网信息的能力。 使用普通爬虫抓取电影天堂最新发布的电影数据;利用XPath解析腾讯招聘网站的职位信息;通过中国天气网获取全国各地天气情况,并生成饼状图展示;采用BeautifulSoup库从古诗词网上提取诗歌资料;借助正则表达式(re)来搜集糗事百科中的笑话内容;使用多线程爬虫配合正则表达式下载斗图吧的表情包到本地计算机中;结合XPath和Python的threading模块及itchat库,实现向指定联系人或微信群发送表情的功能;利用多线程技术抓取百思不得姐网站上的文字与图片信息,并将其保存为CSV文件格式。 通过Selenium自动化工具爬取拉勾网职位招聘信息;使用Selenium结合requests和lxml库获取Boss直聘平台的招聘详情页面数据;采用Selenium搭配lxml解析器实现高效网页内容抓取任务。Scrapy框架被用来构建一个复杂的数据采集系统,专门用于从糗事百科网站上提取笑话并存储为JSON文件形式。 此外还包括:登录豆瓣网修改个性签名的操作流程设计;下载汽车之家平台上的高清图片至本地电脑的步骤说明;爬取简书社区内所有文章内容的方法介绍以及房天下网上新房与二手房详细信息的数据采集策略。最后,还提到了使用Feapder和AirSpider实例进行数据抓取的应用场景分析,同时介绍了基于Node.js构建网络爬虫的技术路径。
  • Python开发及
    优质
    《Python爬虫开发及实战项目》是一本全面介绍使用Python进行网络数据采集与分析的教程,通过丰富的实战案例帮助读者掌握高效的数据抓取技巧。 《Python爬虫开发与项目实战》内容大纲: 一、基础篇 1.1 安装Python 1.2 搭建开发环境 1.3 IO编程 1.4 进程和线程 1.5 网络编程 1.6 小结 二、中级篇 2.1 数据存储(数据库版) 2.2 动态网站抓取 2.3 Web端协议分析 2.4 初窥Scrapy爬虫框架 2.5 深入Scrapy爬虫框架 2.6 实战项目:使用Scrapy进行爬虫开发 三、深入篇 3.1 增量式爬虫 3.2 分布式爬虫与Scrapy 3.3 人性化PySpider爬虫框架
  • Python——针对拉勾网的.zip
    优质
    本项目为一个基于Python语言开发的实际案例,专注于从拉勾网抓取招聘信息。通过学习该项目,开发者可以掌握基本到中级的网络爬虫技术,并学会如何解析和存储数据。 爬虫项目实战之拉勾网爬虫 本段落将详细介绍如何使用Python编写一个针对拉勾网的网页爬虫程序,包括环境搭建、数据抓取方法以及具体实现过程。通过这个实例,读者可以掌握基本的网络爬虫技术,并了解如何处理实际工作中的需求。
  • Python例代码
    优质
    本资源包含三个实用的Python爬虫项目实例代码,涵盖从基础到进阶的技术应用,帮助学习者快速掌握网络数据抓取技巧。 这篇文章主要介绍了三个Python爬虫项目实例代码,并通过示例详细讲解了如何操作。这些内容对于学习或工作中使用相关技术的读者具有一定的参考价值。 其中一个例子是关于爬取内涵段子的内容,以下是相关的代码: ```python #encoding=utf-8 import urllib2 import re class Neihanba(): def spider(self): isflow = True # 判断是否进行下一页操作 page = 1 while isflow: url=http://www.neihanpa.com/article/list_5_ + str(page) ``` 注意:此代码片段仅展示了爬虫的一部分逻辑,未展示完整实现。
  • Python 25的源码
    优质
    本书提供了25个实用的Python网络爬虫项目源代码,涵盖数据抓取、信息提取等多个领域,适合希望提升Web爬虫开发技能的读者学习参考。 标题为“Python 25个爬虫项目源码”,这表明该资源包含有25份独立的Python网络爬虫项目的完整代码库。这些项目覆盖了多种不同的抓取策略和技术,旨在帮助学习者深入理解Python在数据采集方面的原理和应用。 描述再次确认这是关于如何使用Python进行实际操作的一个集合,适合初学者和有一定经验的人士参考与实践。标签“爬虫”明确指出这些资源专注于网络信息的自动搜集技术,通常应用于数据分析、市场调研及网站维护等领域。“软件插件”的标签则暗示这些项目可能包含了一些可以直接安装或集成到现有系统中的工具。 从文件列表中可以推测每个项目的具体用途: 1. **bilibili-user-master**:这个爬虫可能是用于抓取哔哩哔哩(B站)用户的资料,包括昵称、粉丝数量以及投稿视频等信息。 2. **BITcourse**:该项目可能是一个专门用来获取北京理工大学课程详情的爬虫工具,可用于收集学习资源或制定个人的学习计划。 3. **DouBanSpider-master**:豆瓣网相关数据抓取项目,涵盖电影、书籍和音乐评论及评分等内容。 4. **haipproxy-0.1**:此项目可能是一个代理IP池解决方案,帮助其他爬虫在访问网站时切换IP地址以避免被封禁。 5. **GUI签名**:该部分可能是用于生成图形用户界面(GUI)的辅助工具,与调试或展示爬取结果有关。 6. **smart_login-master**:智能登录功能实现项目,可能支持模拟登陆各种网站并获取需要认证后的数据资源。 7. **baidu-music-spider-master**:百度音乐相关的抓取器,可用于下载歌曲信息或者分析排行榜等数据。 8. **QQ-Groups-Spider-master**:针对QQ群的爬虫工具,能够提取成员列表、聊天记录和文件等内容。 9. **BaiduyunSpider-master**:用于搜集或直接从百度云盘中获取分享资源的爬虫项目。 10. **BaiduStocks**:一个抓取百度股票页面信息的爬虫应用,为用户提供实时股市行情或者历史交易数据。 通过对这些项目的分析和实践,学习者可以掌握不同场景下的Python网络爬虫实现方法和技术要点。此外,它们也为开发者提供了开发新功能或改进现有系统的参考模型。
  • Python践——网页
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    本项目为Python编程实战教程,专注于网页爬虫技术的应用与开发。通过实际案例教授如何利用Python抓取网络数据,进行数据分析和处理,帮助初学者快速掌握相关技能。 在这个名为Python项目实战——爬虫网站项目的实践中,我们深入探讨了如何利用Python的爬虫技术结合数据可视化工具如ECharts和WordCloud来挖掘和展示豆瓣电影Top250的数据。这个项目旨在提升对Python在实际应用中的理解和技能,特别是对于网络数据的抓取、处理和展示。 Python爬虫是该项目的核心部分。常用的Python库包括Scrapy、BeautifulSoup或requests,用于构建自动抓取网页信息的爬虫程序。在这个项目中,我们使用了这些工具来获取豆瓣电影Top250列表中的关键数据如电影名称、评分和评论数量等。编写爬虫需要掌握URL解析、HTML或XML文件处理以及数据提取等步骤,并且要具备对HTTP协议的理解。 接下来是Python的数据可视化部分,它将收集到的数据转化为直观的图表形式展示出来。ECharts是一个强大的JavaScript图表库,可以与Python的ECharts-for-Python库配合使用,在服务器端生成配置并在前端显示丰富的图表如柱状图、折线图和饼图等。这些图表用于展现电影评分分布以及评论量排行等相关信息。 WordCloud库则可以帮助我们通过词云图片的方式展示文本数据,这是一种视觉上吸引人的方法来突出关键词汇的频率。在这个项目中,我们会使用它从用户评论中提取高频词汇并生成相应的词频图以帮助快速理解用户的评价和感受。 另外,“douban_flask”文件名可能表明该项目利用了Flask框架构建Web服务。这是一个轻量级Python Web框架,允许我们将爬虫获取的数据以及ECharts、WordCloud生成的可视化结果部署为一个交互式的Web应用供用户查看实时更新的信息。 这个项目涵盖了从实际开发中学习到的多个方面:包括Python爬虫技术的应用实践、数据清洗与处理和数据可视化的实现。通过参与这样的项目,不仅可以提高自己的编程技能,还能深化对网络抓取及数据分析的理解,并锻炼基本的Web开发能力。这是一项全面提升个人技术和解决问题能力的有效方式。
  • Python开发PDF及源代码
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    本书为Python爬虫项目开发提供了详尽的实战教程与实例代码,帮助读者掌握从基础理论到实际应用的各项技能。 Python爬虫项目开发实战PDF+源代码包含高清文档及每个章节的完整代码。