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Python爬虫小程序例(含相关解析文档)

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简介:
《Python爬虫小程序例(含相关解析文档)》是一本包含多个实用案例的教程书,详细讲解了如何使用Python编写网络爬虫,并提供了丰富的代码示例和深入的技术分析。适合初学者入门及进阶学习。 Python爬虫入门教程涵盖了多个实用案例:大众点评数据的抓取、淘宝商品的信息提取以及搜狗微信公众号文章的内容获取(涉及JavaScript加密)。此外,还探讨了从热门电影《我和我的祖国》、《攀登者》及《中国机长》的相关影评中提炼出的观点和见解。同时,也提供了对影片《我和我的祖国数据》的评论爬取与数据分析的方法,并介绍了如何构建并维护一个有效的代理池以支持更复杂的网络抓取任务。另外,还有关于京东商品类目的详细爬虫实战教程以及利用Python分析热门剧集《鱿鱼游戏》影评的内容。 文章还讨论了在进行数据分析时遇到的一些令人惊叹的逻辑推理案例(参考知乎),并且通过解读视频《何同学:我拍了一张600万人的合影...》中的弹幕,展示了如何从大量用户评论中提取有价值的信息。最后,提供了一个详细的教程教大家使用Python来爬取微博上的评论数据,并以“王某宏事件”为例进行实战演示。

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    《Python爬虫小程序例(含相关解析文档)》是一本包含多个实用案例的教程书,详细讲解了如何使用Python编写网络爬虫,并提供了丰富的代码示例和深入的技术分析。适合初学者入门及进阶学习。 Python爬虫入门教程涵盖了多个实用案例:大众点评数据的抓取、淘宝商品的信息提取以及搜狗微信公众号文章的内容获取(涉及JavaScript加密)。此外,还探讨了从热门电影《我和我的祖国》、《攀登者》及《中国机长》的相关影评中提炼出的观点和见解。同时,也提供了对影片《我和我的祖国数据》的评论爬取与数据分析的方法,并介绍了如何构建并维护一个有效的代理池以支持更复杂的网络抓取任务。另外,还有关于京东商品类目的详细爬虫实战教程以及利用Python分析热门剧集《鱿鱼游戏》影评的内容。 文章还讨论了在进行数据分析时遇到的一些令人惊叹的逻辑推理案例(参考知乎),并且通过解读视频《何同学:我拍了一张600万人的合影...》中的弹幕,展示了如何从大量用户评论中提取有价值的信息。最后,提供了一个详细的教程教大家使用Python来爬取微博上的评论数据,并以“王某宏事件”为例进行实战演示。
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    本文档提供了多个基于Python语言实现网络爬虫技术的实际案例和详细代码解析,适合初学者学习与参考。 在本篇内容中,我们将深入探讨一个使用Python进行网页爬取的具体案例。通过这个案例,读者可以了解如何利用Python中的`requests`和`beautifulsoup4`库来完成基本的网页抓取任务。我们将重点介绍如何抓取网页的标题,并逐步分析每个步骤的具体实现方法。 #### 一、准备工作 在开始之前,我们需要确保本地环境中已经安装了Python,并且安装了`requests`和`beautifulsoup4`这两个Python库。这两个库分别用于发送HTTP请求和解析HTML文档。 - **安装Python**: - 如果尚未安装Python,请访问官方网站下载并安装适合您操作系统的版本。 - **安装所需库**: - 打开命令提示符或终端,运行以下命令来安装`requests`和`beautifulsoup4`: ```bash pip install requests beautifulsoup4 ``` #### 二、爬虫案例:抓取网页标题 本案例的目标是从指定的网站(例如Python官网)抓取页面的标题。 #### 三、具体步骤 ##### 步骤1: 导入所需库 在Python脚本中,我们需要先导入`requests`和`beautifulsoup4`库。`requests`库负责发起HTTP请求,而`beautifulsoup4`库则用于解析HTML文档。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup ``` ##### 步骤2: 发送HTTP请求获取网页内容 接下来,我们需要通过`requests.get()`方法向目标网址发送GET请求,以获取网页的HTML内容。在本例中,我们将抓取Python官网的首页。 ```python url = https://www.python.org # 目标网页URL response = requests.get(url) # 检查请求是否成功 if response.status_code == 200: html_content = response.text else: print(请求网页失败,状态码:, response.status_code) ``` 这里需要注意的是,我们通过检查HTTP响应的状态码来确认请求是否成功。通常情况下,状态码为200表示请求成功。 ##### 步骤3: 使用BeautifulSoup解析HTML并提取标题 一旦获取到了网页的HTML内容,我们就可以使用`BeautifulSoup`库对其进行解析,进而提取出需要的信息。在这个案例中,我们将提取网页的标题。 ```python soup = BeautifulSoup(html_content, html.parser) title = soup.find(title).text print(网页标题是:, title) ``` `BeautifulSoup`提供了一个非常方便的方法`find()`来定位HTML文档中的特定元素。在这里,我们使用`find(title)`来找到``标签,并通过`.text`属性获取其文本内容。 #### 四、完整代码 将以上三个步骤整合在一起,完整的爬虫脚本如下所示: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_website_title(url): try: response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, html.parser) title = soup.find(title).text return title else: print(请求网页失败,状态码:, response.status_code) return None except Exception as e: print(发生错误:, e) return None url = https://www.python.org title = fetch_website_title(url) if title: print(网页标题是:, title) ``` #### 五、注意事项 1. **遵守规则**:在进行网络爬取时,一定要遵守目标网站的`robots.txt`文件中规定的爬虫规则,尊重网站的爬虫协议。 2. **避免负担**:合理设置请求频率,避免对目标网站服务器造成不必要的压力。 3. **异常处理**:在网络请求过程中可能会遇到各种问题,比如网络连接中断、服务器错误等,因此在编写爬虫时应该加入适当的异常处理机制。 通过本案例的学习,相信读者已经掌握了使用Python进行基本网页抓取的方法。在实际应用中,根据需求的不同,还可以进一步扩展和完善爬虫的功能,例如增加数据存储功能、提高爬虫效率等。 </div><!---->   </div> </li> <li data-v-abd0b829="" class="border-solid border-2 border-gray-300 dark:border-gray-600 grid auto-rows-min grid-cols-9 hover:bg-gray-100 hover:rounded-lg dark:hover:bg-gray-700 listyle" style="cursor: pointer;"> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-1 pt-1 col-end-2 row-span-2 place-self-center imgsize"> <svg data-v-abd0b829="" t="1721980773527" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="26446" width="55" height="110"> <path data-v-abd0b829="" d="M834.6624 409.6a40.8576 40.8576 0 0 0-13.7728-30.63808l-254.32064-254.32064a40.87296 40.87296 0 0 0-31.1552-11.84768c-0.97792-0.07168-1.9456-0.1536-2.93376-0.1536H230.4a40.96 40.96 0 0 0-40.96 40.96v716.8a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h563.2a40.96 40.96 0 0 0 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href="https://d.itadn.com/i0_76527679220/B/586065" target="_blank"><span style=color: #f73131>Python</span><span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>教<span style=color: #f73131>程</span><span style=color: #f73131>文</span><span style=color: #f73131>档</span></a> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-9 col-end-10" style="float: left;"><span data-v-abd0b829="" class="onestyle">优质</span></div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 col-end-9 p-1 text-gray-500 text-xs font-normal dark:text-white"> <div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ..."> 《Python爬虫教程文档》旨在为初学者提供全面而详细的指南,帮助读者掌握使用Python进行网页数据抓取的技术与实践。 网络爬虫是一种自动提取网页的程序,它为搜索引擎从互联网上下载网页内容,并构成了搜索引擎的重要组成部分。随着互联网的快速发展,万维网已成为海量数据的主要载体,如何有效获取并利用这些信息成为了一个巨大的挑战。 传统的通用搜索引擎如AltaVista、Yahoo!和Google等作为辅助用户检索信息的工具成为了访问网络的一个入口和指南,但它们也存在一些局限性: 1. 不同领域或背景下的用户有着不同的需求与目的。因此,通用搜索引擎返回的结果中往往包含大量无关的信息。 2. 由于资源有限且互联网数据无限增长,这导致了搜索覆盖范围受限的问题日益突出。 3. 随着网络技术的发展和多媒体内容的增多(如图片、数据库、音频及视频等),这些信息密集型的数据结构化程度较高,通用搜索引擎难以有效处理与获取。 4. 大多数通用搜索引擎仅提供基于关键词检索的功能,并不能很好地支持语义查询。 为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。这种类型的网络爬虫根据特定目标有选择地访问互联网上的链接和页面以获得所需信息。与传统全网覆盖型通用爬虫不同的是,它更注重于获取某一主题相关的数据。 传统爬虫通常从一个或几个初始URL开始工作,在抓取过程中不断发现新URL并将其加入队列中直到满足停止条件为止。而聚焦爬虫则需要根据特定算法过滤掉不相关链接,并将有用的链接添加到待处理的列表里,依据一定的策略选择下一个要访问的目标页面进行重复操作直至达到预设目标。 所有被抓取下来的网页会被系统储存起来并经过分析、筛选后建立索引以便后续查询使用。对于聚焦爬虫来说,这些结果还能为未来的抓取任务提供反馈与指导方向。 </div><!---->   </div> </li> <li data-v-abd0b829="" class="border-solid border-2 border-gray-300 dark:border-gray-600 grid auto-rows-min grid-cols-9 hover:bg-gray-100 hover:rounded-lg dark:hover:bg-gray-700 listyle" style="cursor: pointer;"> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-1 pt-1 col-end-2 row-span-2 place-self-center imgsize"> <svg data-v-abd0b829="" t="1721980773527" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="26446" width="55" height="110"> <path data-v-abd0b829="" d="M834.6624 409.6a40.8576 40.8576 0 0 0-13.7728-30.63808l-254.32064-254.32064a40.87296 40.87296 0 0 0-31.1552-11.84768c-0.97792-0.07168-1.9456-0.1536-2.93376-0.1536H230.4a40.96 40.96 0 0 0-40.96 40.96v716.8a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h563.2a40.96 40.96 0 0 0 40.96-40.96V419.84c0-1.62304-0.11776-3.21536-0.3072-4.79232a40.6528 40.6528 0 0 0 0.4096-5.44768zM578.56 252.48256L694.71744 368.64H578.56V252.48256zM271.36 829.44V194.56h225.28v215.04a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h215.04v378.88H271.36z" p-id="26447" fill="#707070"></path> <path data-v-abd0b829="" d="M371.2 660.48h133.12a40.96 40.96 0 0 0 0-81.92h-133.12a40.96 40.96 0 0 0 0 81.92zM650.24 696.32H363.52a40.96 40.96 0 0 0 0 81.92h286.72a40.96 40.96 0 0 0 0-81.92z" p-id="26448" fill="#707070"></path> </svg> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 p-1 col-end-8 items-center sm:flex text-base font-normal pt-1 text-gray-900 dark:text-white min-h-13 max-h-13 overflow-hidden"> <a data-v-abd0b829="" class="min-h-12 max-h-12 overflow-hidden ..." title="基于<span style=color: #f73131>Python</span>的网络<span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>项目和技术<span style=color: #f73131>文</span><span style=color: #f73131>档</span>(<span style=color: #f73131>含</span>多个<span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>实<span style=color: #f73131>例</span>、教<span style=color: #f73131>程</span>、<span style=color: #f73131>文</span><span style=color: #f73131>档</span>及源码)" href="https://d.itadn.com/i0_91720888693/B/427604" target="_blank">基于<span style=color: #f73131>Python</span>的网络<span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>项目和技术<span style=color: #f73131>文</span><span style=color: #f73131>档</span>(<span style=color: #f73131>含</span>多个<span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>实<span style=color: #f73131>例</span>、教<span style=color: #f73131>程</span>、<span style=color: #f73131>文</span><span style=color: #f73131>档</span>及源码)</a> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-9 col-end-10" style="float: left;"><span data-v-abd0b829="" class="onestyle">优质</span></div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 col-end-9 p-1 text-gray-500 text-xs font-normal dark:text-white"> <div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ..."> 本项目提供一系列基于Python的网络爬虫示例和详尽技术文档,涵盖从基础到高级的各种爬虫实现,旨在帮助开发者掌握网络数据抓取技巧。 1)仿网易新闻的爬虫程序及经典Android源码资料 2)基于Python设计的智联网络爬虫包含源码及论文 3)一个多线程单机图片爬虫(使用Java语言编写) 4)用Python编写的爬虫文档和广域网分布式Web爬虫介绍 5)利用python抓取网站信息的一些技巧总结 6)关于patyon爬虫技术的PDF课件以及Python网络爬虫入门知识讲解 7)《Python网络爬虫权威指南第2版》源代码 8)有关Python爬虫开发与项目实战资料及源代码 9)多个使用Python编写的开源项目的操作步骤和相关代码 </div><!---->   </div> </li> <li data-v-abd0b829="" class="border-solid border-2 border-gray-300 dark:border-gray-600 grid auto-rows-min grid-cols-9 hover:bg-gray-100 hover:rounded-lg dark:hover:bg-gray-700 listyle" style="cursor: pointer;"> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-1 pt-1 col-end-2 row-span-2 place-self-center imgsize"> <svg data-v-abd0b829="" t="1721980773527" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="26446" width="55" height="110"> <path data-v-abd0b829="" d="M834.6624 409.6a40.8576 40.8576 0 0 0-13.7728-30.63808l-254.32064-254.32064a40.87296 40.87296 0 0 0-31.1552-11.84768c-0.97792-0.07168-1.9456-0.1536-2.93376-0.1536H230.4a40.96 40.96 0 0 0-40.96 40.96v716.8a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h563.2a40.96 40.96 0 0 0 40.96-40.96V419.84c0-1.62304-0.11776-3.21536-0.3072-4.79232a40.6528 40.6528 0 0 0 0.4096-5.44768zM578.56 252.48256L694.71744 368.64H578.56V252.48256zM271.36 829.44V194.56h225.28v215.04a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h215.04v378.88H271.36z" p-id="26447" fill="#707070"></path> <path data-v-abd0b829="" d="M371.2 660.48h133.12a40.96 40.96 0 0 0 0-81.92h-133.12a40.96 40.96 0 0 0 0 81.92zM650.24 696.32H363.52a40.96 40.96 0 0 0 0 81.92h286.72a40.96 40.96 0 0 0 0-81.92z" p-id="26448" fill="#707070"></path> </svg> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 p-1 col-end-8 items-center sm:flex text-base font-normal pt-1 text-gray-900 dark:text-white min-h-13 max-h-13 overflow-hidden"> <a data-v-abd0b829="" class="min-h-12 max-h-12 overflow-hidden ..." title="<span style=color: #f73131>关</span>于<span style=color: #f73131>Python</span>编写<span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>的整理<span style=color: #f73131>文</span><span style=color: #f73131>档</span>" href="https://d.itadn.com/i0_44315060560/B/873406" target="_blank"><span style=color: #f73131>关</span>于<span style=color: #f73131>Python</span>编写<span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>的整理<span style=color: #f73131>文</span><span style=color: #f73131>档</span></a> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-9 col-end-10" style="float: left;"><span data-v-abd0b829="" class="onestyle">优质</span></div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 col-end-9 p-1 text-gray-500 text-xs font-normal dark:text-white"> <div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ..."> 本文档系统性地整理了利用Python进行网络爬虫开发的相关知识与技巧,涵盖基础语法、库应用及实战案例,旨在帮助初学者快速掌握Python爬虫编程。 网络爬虫(又称Web Spider)是一个形象的比喻,把互联网比作蜘蛛网,而Spider就像在网上的蜘蛛一样,在网上爬行抓取数据。 网络蜘蛛的工作原理是通过网页中的链接地址来寻找新的页面。从一个网站开始,通常是从首页开始读取内容,并从中找到其他链接地址,然后根据这些新发现的链接继续搜索和抓取更多页面,如此循环往复直至获取到该网站的所有可访问网页。 </div><!---->   </div> </li> <li data-v-abd0b829="" class="border-solid border-2 border-gray-300 dark:border-gray-600 grid auto-rows-min grid-cols-9 hover:bg-gray-100 hover:rounded-lg dark:hover:bg-gray-700 listyle" style="cursor: pointer;"> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-1 pt-1 col-end-2 row-span-2 place-self-center imgsize"> <svg data-v-abd0b829="" t="1721980773527" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="26446" width="55" height="110"> <path data-v-abd0b829="" d="M834.6624 409.6a40.8576 40.8576 0 0 0-13.7728-30.63808l-254.32064-254.32064a40.87296 40.87296 0 0 0-31.1552-11.84768c-0.97792-0.07168-1.9456-0.1536-2.93376-0.1536H230.4a40.96 40.96 0 0 0-40.96 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#f73131>解</span>" href="https://d.itadn.com/i0_71396299023/B/304645" target="_blank"><span style=color: #f73131>Python</span><span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>案<span style=color: #f73131>例</span>详<span style=color: #f73131>解</span></a> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-9 col-end-10" style="float: left;"><span data-v-abd0b829="" class="onestyle">优质</span></div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 col-end-9 p-1 text-gray-500 text-xs font-normal dark:text-white"> <div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ..."> 本书通过丰富的实例详细讲解了使用Python进行网页数据抓取的技术和方法,适合初学者及有一定基础的读者深入学习。 本篇博文主要讲解Python爬虫实例,重点包括爬虫技术架构以及组成爬虫的关键模块:URL管理器、HTML下载器和HTML解析器。以下是简单的爬虫架构程序入口函数(爬虫调度段): ```python #coding:utf8 import time, datetime from maya_Spider import url_manager, html_downloader, html_parser, html_outputer class Spider_Main(object): # 初始化操作 def __init__(self): # 设置url管理器 self.urls = url_manager.Url ``` 注意:原文中的`maya_Spider`模块需要根据实际情况替换为实际使用的文件或库名称。 </div><!---->   </div> </li> <li data-v-abd0b829="" class="border-solid border-2 border-gray-300 dark:border-gray-600 grid auto-rows-min grid-cols-9 hover:bg-gray-100 hover:rounded-lg dark:hover:bg-gray-700 listyle" style="cursor: pointer;"> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-1 pt-1 col-end-2 row-span-2 place-self-center imgsize"> <svg data-v-abd0b829="" t="1721980773527" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="26446" width="55" height="110"> <path data-v-abd0b829="" d="M834.6624 409.6a40.8576 40.8576 0 0 0-13.7728-30.63808l-254.32064-254.32064a40.87296 40.87296 0 0 0-31.1552-11.84768c-0.97792-0.07168-1.9456-0.1536-2.93376-0.1536H230.4a40.96 40.96 0 0 0-40.96 40.96v716.8a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h563.2a40.96 40.96 0 0 0 40.96-40.96V419.84c0-1.62304-0.11776-3.21536-0.3072-4.79232a40.6528 40.6528 0 0 0 0.4096-5.44768zM578.56 252.48256L694.71744 368.64H578.56V252.48256zM271.36 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#f73131>例</span>详<span style=color: #f73131>解</span></a> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-9 col-end-10" style="float: left;"><span data-v-abd0b829="" class="onestyle">优质</span></div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 col-end-9 p-1 text-gray-500 text-xs font-normal dark:text-white"> <div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ..."> 《Python爬虫案例详解》一书深入浅出地讲解了如何使用Python编写网络爬虫程序,通过丰富的实战案例带领读者掌握数据抓取、解析及存储技巧。 Python爬虫是一种能够自动访问互联网并抓取网页数据的程序,在数据挖掘、信息检索、网络监控等多个领域具有广泛应用。本段落档详细介绍了Python爬虫的基础实例,涵盖了技术架构和关键模块的设计与实现,对学习和实践Python爬虫技术具有一定参考价值。 讲解了爬虫的技术架构。一个基本的爬虫通常包括以下几个组件:URL管理器、HTML下载器、HTML解析器以及HTML输出器。这些组件协同工作,完成从互联网上抓取数据到存储整个流程。 接下来深入探讨组成爬虫的关键模块: 1. URL管理器:作为调度中心,负责管理待抓取和已抓取的URL。实例中使用两个集合分别存放新的URL(new_urls)和旧的URL(old_urls),以避免重复抓取。当有新URL添加时,会检查是否已经存在于任一集合内;如果不存在,则将其加入到new_urls集合中。在爬虫运行过程中,定时从new_urls集合移除并转移到old_urls集合中,确保唯一性。 2. HTML下载器:负责获取网页的实际内容,在实例里使用Python标准库urllib来实现,并用user_agent伪装浏览器访问以避免被网站封禁。通过构造请求并向服务器发送后接收响应完成页面下载;通常返回的是HTML源码,为后续解析提供基础数据。 3. HTML解析器:从已下载的网页源代码中提取所需信息,在示例里使用html.parser模块进行操作,根据设定规则对标签内容进行处理并抽取特定信息。这一步骤涉及查找特定元素和属性,并从中获取有价值的数据,从而简化复杂HTML结构中的有用数据。 4. HTML输出器:负责收集解析后的数据并将它们存储或展示出来,在实例中将这些数据保存至本地文件或数据库等目标位置。根据实际需求设计该模块的功能,可以是简单的文本形式也可以采用更复杂的储存方式。 整个爬虫的调度程序包含在主类Spider_Main内,初始化时配置上述组件;从一个根URL开始工作后,通过定时器计算总耗时来评估效率,并依次完成获取新URL、下载HTML内容、解析提取数据及将结果提交给输出器等步骤。这些基础知识对于初学者理解爬虫原理和实践者设计高效稳健的程序都至关重要。 </div><!---->   </div> </li> <li data-v-abd0b829="" class="border-solid border-2 border-gray-300 dark:border-gray-600 grid auto-rows-min grid-cols-9 hover:bg-gray-100 hover:rounded-lg dark:hover:bg-gray-700 listyle" style="cursor: pointer;"> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-1 pt-1 col-end-2 row-span-2 place-self-center imgsize"> <svg data-v-abd0b829="" t="1721980773527" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="26446" width="55" height="110"> <path data-v-abd0b829="" d="M834.6624 409.6a40.8576 40.8576 0 0 0-13.7728-30.63808l-254.32064-254.32064a40.87296 40.87296 0 0 0-31.1552-11.84768c-0.97792-0.07168-1.9456-0.1536-2.93376-0.1536H230.4a40.96 40.96 0 0 0-40.96 40.96v716.8a40.96 40.96 0 0 0 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style=color: #f73131>档</span>》" href="https://d.itadn.com/i0_57034996307/B/1274572" target="_blank">Scrapy<span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>框架<span style=color: #f73131>Python</span>教<span style=color: #f73131>程</span>《PDF<span style=color: #f73131>文</span><span style=color: #f73131>档</span>》</a> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-9 col-end-10" style="float: left;"><span data-v-abd0b829="" class="onestyle">优质</span></div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 col-end-9 p-1 text-gray-500 text-xs font-normal dark:text-white"> <div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ..."> 本教程是一份关于使用Python语言进行网页数据抓取和处理的Scrapy框架详细指南,内容包括安装、配置及高级应用技巧。以PDF形式提供,适合初学者与进阶用户学习参考。 《Python爬虫框架Scrapy教程》PDF文档主要面向学习Python爬虫技术的读者,内容从基础的Python爬虫框架Scrapy开始讲解,逐步深入到完成一个完整的爬虫项目。如今,Python爬虫在各领域应用广泛,《教程》详细对比了Scrapy和其他爬虫技术,并对每一步骤进行了细致分析。对于有兴趣深入了解和学习的人来说,这是一份非常实用的学习资料。 </div><!---->   </div> </li> <li data-v-abd0b829="" class="border-solid border-2 border-gray-300 dark:border-gray-600 grid auto-rows-min grid-cols-9 hover:bg-gray-100 hover:rounded-lg dark:hover:bg-gray-700 listyle" style="cursor: pointer;"> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-1 pt-1 col-end-2 row-span-2 place-self-center imgsize"> <svg data-v-abd0b829="" t="1721980773527" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="26446" width="55" height="110"> <path data-v-abd0b829="" d="M834.6624 409.6a40.8576 40.8576 0 0 0-13.7728-30.63808l-254.32064-254.32064a40.87296 40.87296 0 0 0-31.1552-11.84768c-0.97792-0.07168-1.9456-0.1536-2.93376-0.1536H230.4a40.96 40.96 0 0 0-40.96 40.96v716.8a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h563.2a40.96 40.96 0 0 0 40.96-40.96V419.84c0-1.62304-0.11776-3.21536-0.3072-4.79232a40.6528 40.6528 0 0 0 0.4096-5.44768zM578.56 252.48256L694.71744 368.64H578.56V252.48256zM271.36 829.44V194.56h225.28v215.04a40.96 40.96 0 0 0 40.96 40.96h215.04v378.88H271.36z" p-id="26447" fill="#707070"></path> <path data-v-abd0b829="" d="M371.2 660.48h133.12a40.96 40.96 0 0 0 0-81.92h-133.12a40.96 40.96 0 0 0 0 81.92zM650.24 696.32H363.52a40.96 40.96 0 0 0 0 81.92h286.72a40.96 40.96 0 0 0 0-81.92z" p-id="26448" fill="#707070"></path> </svg> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 p-1 col-end-8 items-center sm:flex text-base font-normal pt-1 text-gray-900 dark:text-white min-h-13 max-h-13 overflow-hidden"> <a data-v-abd0b829="" class="min-h-12 max-h-12 overflow-hidden ..." title="微博<span style=color: #f73131>相</span><span style=color: #f73131>关</span><span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span>" href="https://d.itadn.com/i0_70701012983/B/1342806" target="_blank">微博<span style=color: #f73131>相</span><span style=color: #f73131>关</span><span style=color: #f73131>爬</span><span style=color: #f73131>虫</span></a> </div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-9 col-end-10" style="float: left;"><span data-v-abd0b829="" class="onestyle">优质</span></div> <div data-v-abd0b829="" class="col-start-2 col-end-9 p-1 text-gray-500 text-xs font-normal dark:text-white"> <div data-v-abd0b829="" class="min-h-8 max-h-8 overflow-hidden ..."> 本项目为一个用于抓取新浪微博公开数据的爬虫程序,旨在分析用户信息、微博内容及互动情况等数据,以研究社交媒体上的行为模式和传播规律。 有用的微博爬虫可以使用多个账号登录,在舆情分析中有应用价值。 </div><!---->   </div> </li> </body> </html>