分享Python7个爬虫小案例(附源码)_爬虫案例-程序员宅基地

技术标签: 爬虫  python  数据分析  

        本次的7个python爬虫小案例涉及到了re正则、xpath、beautiful soup、selenium等知识点,非常适合刚入门python爬虫的小伙伴参考学习。注:若涉及到版权或隐私问题,请及时联系我删除即可。

1.使用正则表达式和文件操作爬取并保存“某吧”某帖子全部内容(该帖不少于5页。

 本次选取的是某吧中的NBA吧中的一篇帖子,帖子标题是“克莱和哈登,谁历史地位更高”。爬取的目标是帖子里面的回复内容。

源程序和关键结果截图:

import csv
import requests
import re
import time

def main(page):
    url = f'https://tieba.baidu.com/p/7882177660?pn={page}'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    resp = requests.get(url,headers=headers)
    html = resp.text
    # 评论内容
    comments = re.findall('style="display:;">                    (.*?)</div>',html)
    # 评论用户
    users = re.findall('class="p_author_name j_user_card" href=".*?" target="_blank">(.*?)</a>',html)
    # 评论时间
    comment_times = re.findall('楼</span><span class="tail-info">(.*?)</span><div',html)
    for u,c,t in zip(users,comments,comment_times):
        # 筛选数据,过滤掉异常数据
        if 'img' in c or 'div' in c or len(u)>50:
            continue
        csvwriter.writerow((u,t,c))
        print(u,t,c)
    print(f'第{page}页爬取完毕')

if __name__ == '__main__':
    with open('01.csv','a',encoding='utf-8')as f:
        csvwriter = csv.writer(f)
        csvwriter.writerow(('评论用户','评论时间','评论内容'))
        for page in range(1,8):  # 爬取前7页的内容
            main(page)
            time.sleep(2)

2.实现多线程爬虫爬取某小说部分章节内容并以数据库存储(不少于10个章节。 

 本次选取的小说网址是某小说网,这里我们选取第一篇小说进行爬取

然后通过分析网页源代码分析每章小说的链接

找到链接的位置后,我们使用Xpath来进行链接和每一章标题的提取

在这里,因为涉及到多次使用requests发送请求,所以这里我们把它封装成一个函数,便于后面的使用

每一章的链接获取后,我们开始进入小说章节内容页面进行分析

通过网页分析,小说内容都在网页源代码中,属于静态数据

这里我们选用re正则表达式进行数据提取,并对最后的结果进行清洗

然后我们需要将数据保存到数据库中,这里我将爬取的数据存储到mysql数据库中,先封住一下数据库的操作

接着将爬取到是数据进行保存

最后一步就是使用多线程来提高爬虫效率,这里我们创建了5个线程的线程池

 源代码及结果截图:

import requests
from lxml import etree
import re
import pymysql
from time import sleep
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def get_conn():
    # 创建连接
    conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1",
                           user="root",
                           password="root",
                           db="novels",
                           charset="utf8")
    # 创建游标
    cursor = conn.cursor()
    return conn, cursor

def close_conn(conn, cursor):
    cursor.close()
    conn.close()

def get_xpath_resp(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36'}
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    tree = etree.HTML(resp.text)  # 用etree解析html
    return tree,resp

def get_chapters(url):
    tree,_ = get_xpath_resp(url)
    # 获取小说名字
    novel_name = tree.xpath('//*[@id="info"]/h1/text()')[0]
    # 获取小说数据节点
    dds = tree.xpath('/html/body/div[4]/dl/dd')
    title_list = []
    link_list = []
    for d in dds[:15]:
        title = d.xpath('./a/text()')[0]  # 章节标题
        title_list.append(title)
        link = d.xpath('./a/@href')[0]   # 章节链接
        chapter_url = url +link  # 构造完整链接
        link_list.append(chapter_url)
    return title_list,link_list,novel_name

def get_content(novel_name,title,url):
    try:
        cursor = None
        conn = None
        conn, cursor = get_conn()
        # 插入数据的sql
        sql = 'INSERT INTO novel(novel_name,chapter_name,content) VALUES(%s,%s,%s)'
        tree,resp = get_xpath_resp(url)
        # 获取内容
        content = re.findall('<div id="content">(.*?)</div>',resp.text)[0]
        # 对内容进行清洗
        content = content.replace('<br />','\n').replace('&nbsp;',' ').replace('全本小说网 www.qb5.tw,最快更新<a href="https://www.qb5.tw/book_116659/">宇宙职业选手</a>最新章节!<br><br>','')
        print(title,content)
        cursor.execute(sql,[novel_name,title,content])  # 插入数据
        conn.commit()  # 提交事务保存数据
    except:
        pass
    finally:
        sleep(2)
        close_conn(conn, cursor)  # 关闭数据库


if __name__ == '__main__':
    # 获取小说名字,标题链接,章节名称
    title_list, link_list, novel_name = get_chapters('https://www.qb5.tw/book_116659/')
    with ThreadPoolExecutor(5) as t:  # 创建5个线程
        for title,link in zip(title_list,link_list):
            t.submit(get_content, novel_name,title,link)  # 启动线程

 3. 分别使用XPath和Beautiful Soup4两种方式爬取并保存非异步加载的“某瓣某排行榜”如https://movie.douban.com/top250的名称、描述、评分和评价人数等数据。

 先分析:

首先,来到某瓣Top250页面,首先使用Xpath版本的来抓取数据,先分析下电影列表页的数据结构,发下都在网页源代码中,属于静态数据

接着我们找到数据的规律,使用xpath提取每一个电影的链接及电影名

然后根据链接进入到其详情页

分析详情页的数据,发现也是静态数据,继续使用xpath提取数据

最后我们将爬取的数据进行存储,这里用csv文件进行存储

接着是Beautiful Soup4版的,在这里,我们直接在电影列表页使用bs4中的etree进行数据提取

最后,同样使用csv文件进行数据存储

源代码即结果截图:

XPath版:

import re
from time import sleep
import requests
from lxml import etree
import random
import csv

def main(page,f):
    url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page*25}&filter='
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.35 Safari/537.36',}
    resp = requests.get(url,headers=headers)
    tree = etree.HTML(resp.text)
    # 获取详情页的链接列表
    href_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li/div/div[1]/a/@href')
    # 获取电影名称列表
    name_list = tree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li/div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')
    for url,name in zip(href_list,name_list):
        f.flush()  # 刷新文件
        try:
            get_info(url,name)  # 获取详情页的信息
        except:
            pass
        sleep(1 + random.random())  # 休息
    print(f'第{i+1}页爬取完毕')

def get_info(url,name):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.35 Safari/537.36',
        'Host': 'movie.douban.com',
    }
    resp = requests.get(url,headers=headers)
    html = resp.text
    tree = etree.HTML(html)
    # 导演
    dir = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[1]/span[2]/a/text()')[0]
    # 电影类型
    type_ = re.findall(r'property="v:genre">(.*?)</span>',html)
    type_ = '/'.join(type_)
    # 国家
    country = re.findall(r'地区:</span> (.*?)<br',html)[0]
    # 上映时间
    time = tree.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[2]/text()')[0]
    time = time[1:5]
    # 评分
    rate = tree.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div[1]/div[2]/strong/text()')[0]
    # 评论人数
    people = tree.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div[1]/div[2]/div/div[2]/a/span/text()')[0]
    print(name,dir,type_,country,time,rate,people)  # 打印结果
    csvwriter.writerow((name,dir,type_,country,time,rate,people))  # 保存到文件中

if __name__ == '__main__':
    # 创建文件用于保存数据
    with open('03-movie-xpath.csv','a',encoding='utf-8',newline='')as f:
        csvwriter = csv.writer(f)
        # 写入表头标题
        csvwriter.writerow(('电影名称','导演','电影类型','国家','上映年份','评分','评论人数'))
        for i in range(10):  # 爬取10页
            main(i,f)  # 调用主函数
            sleep(3 + random.random())

Beautiful Soup4版: 

import random
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs
from time import sleep

def main(url, headers):
    # 发送请求
    page = urllib.request.Request(url, headers=headers)
    page = urllib.request.urlopen(page)
    contents = page.read()
    # 用BeautifulSoup解析网页
    soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
    infofile.write("")
    print('爬取豆瓣电影250: \n')

    for tag in soup.find_all(attrs={"class": "item"}):
        # 爬取序号
        num = tag.find('em').get_text()
        print(num)
        infofile.write(num + "\r\n")
        # 电影名称
        name = tag.find_all(attrs={"class": "title"})
        zwname = name[0].get_text()
        print('[中文名称]', zwname)
        infofile.write("[中文名称]" + zwname + "\r\n")
        # 网页链接
        url_movie = tag.find(attrs={"class": "hd"}).a
        urls = url_movie.attrs['href']
        print('[网页链接]', urls)
        infofile.write("[网页链接]" + urls + "\r\n")
        # 爬取评分和评论数
        info = tag.find(attrs={"class": "star"}).get_text()
        info = info.replace('\n', ' ')
        info = info.lstrip()
        print('[评分评论]', info)
        # 获取评语
        info = tag.find(attrs={"class": "inq"})
        if (info):  # 避免没有影评调用get_text()报错
            content = info.get_text()
            print('[影评]', content)
            infofile.write(u"[影评]" + content + "\r\n")
        print('')


if __name__ == '__main__':
    # 存储文件
    infofile = codecs.open("03-movie-bs4.txt", 'a', 'utf-8')
    # 消息头
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'}
    # 翻页
    i = 0
    while i < 10:
        print('页码', (i + 1))
        num = i * 25  # 每次显示25部 URL序号按25增加
        url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter='
        main(url, headers)
        sleep(5 + random.random())
        infofile.write("\r\n\r\n")
        i = i + 1
    infofile.close()

 

 4.实现某东商城某商品评论数据的爬取(评论数据不少于100条,包括评论内容、时间和评分)。

 先分析:

 本次选取的某东官网的一款联想笔记本电脑,数据为动态加载的,通过开发者工具抓包分析即可。

源代码及结果截图:

import requests
import csv
from time import sleep
import random

def main(page,f):
    url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action'
    params = {
        'productId': 100011483893,
        'score': 0,
        'sortType': 5,
        'page': page,
        'pageSize': 10,
        'isShadowSku': 0,
        'fold': 1
    }
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.35 Safari/537.36',
        'referer': 'https://item.jd.com/'
    }
    resp = requests.get(url,params=params,headers=headers).json()
    comments = resp['comments']
    for comment in comments:
        content = comment['content']
        content = content.replace('\n','')
        comment_time = comment['creationTime']
        score = comment['score']
        print(score,comment_time,content)
        csvwriter.writerow((score,comment_time,content))
    print(f'第{page+1}页爬取完毕')

if __name__ == '__main__':
    with open('04.csv','a',encoding='utf-8',newline='')as f:
        csvwriter = csv.writer(f)
        csvwriter.writerow(('评分','评论时间','评论内容'))
        for page in range(15):
                main(page,f)
                sleep(5+random.random())

5. 实现多种方法模拟登录某乎,并爬取与一个与江汉大学有关问题和答案。

首先使用selenium打开某乎登录页面,接着使用手机进行二维码扫描登录

进入页面后,打开开发者工具,找到元素,,定位输入框,输入汉江大学,然后点击搜索按钮

 

以第二条帖子为例,进行元素分析 。

源代码及结果截图:

from time import sleep
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver import Chrome,ChromeOptions
from selenium.webdriver.common.by import By
import warnings

def main():
    #忽略警告
    warnings.filterwarnings("ignore")
    # 创建一个驱动
    service = Service('chromedriver.exe')
    options = ChromeOptions()
    # 伪造浏览器
    options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation','enable-logging'])
    options.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)
    # 创建一个浏览器
    driver = Chrome(service=service,options=options)
    # 绕过检测
    driver.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument", {
        "source": """
               Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
               get: () => false
               })
           """
    })
    # 打开知乎登录页面
    driver.get('https://www.zhihu.com/')
    sleep(30)
    # 点击搜索框
    driver.find_element(By.ID,'Popover1-toggle').click()
    # 输入内容
    driver.find_element(By.ID,'Popover1-toggle').send_keys('汉江大学')
    sleep(2)
    # 点击搜索图标
    driver.find_element(By.XPATH,'//*[@id="root"]/div/div[2]/header/div[2]/div[1]/div/form/div/div/label/button').click()
    # 等待页面加载完
    driver.implicitly_wait(20)
    # 获取标题
    title = driver.find_element(By.XPATH,'//*[@id="SearchMain"]/div/div/div/div/div[2]/div/div/div/h2/div/a/span').text
    # 点击阅读全文
    driver.find_element(By.XPATH,'//*[@id="SearchMain"]/div/div/div/div/div[2]/div/div/div/div/span/div/button').click()
    sleep(2)
    # 获取帖子内容
    content = driver.find_element(By.XPATH,'//*[@id="SearchMain"]/div/div/div/div/div[2]/div/div/div/div/span[1]/div/span/p').text
    # 点击评论
    driver.find_element(By.XPATH,'//*[@id="SearchMain"]/div/div/div/div/div[2]/div/div/div/div/div[3]/div/div/button[1]').click()
    sleep(2)
    # 点击获取更多评论
    driver.find_element(By.XPATH,'//*[@id="SearchMain"]/div/div/div/div/div[2]/div/div/div/div[2]/div/div/div[2]/div[2]/div/div[3]/button').click()
    sleep(2)
    # 获取评论数据的节点
    divs = driver.find_elements(By.XPATH,'/html/body/div[6]/div/div/div[2]/div/div/div/div[2]/div[3]/div')
    try:
        for div in divs:
            # 评论内容
            comment = div.find_element(By.XPATH,'./div/div/div[2]').text
            f.write(comment)  # 写入文件
            f.write('\n')
            print(comment)
    except:
        driver.close()

if __name__ == '__main__':
    # 创建文件存储数据
    with open('05.txt','a',encoding='utf-8')as f:
        main()

 6. 综合利用所学知识,爬取某个某博用户前5页的微博内容。

这里我们选取了人民日报的微博内容进行爬取,具体页面我就不放这了,怕违规。

源代码及结果截图:

import requests
import csv
from time import sleep
import random

def main(page):
    url = f'https://weibo.com/ajax/statuses/mymblog?uid=2803301701&page={page}&feature=0&since_id=4824543023860882kp{page}'
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
        'cookie':'SINAGLOBAL=6330339198688.262.1661412257300; ULV=1661412257303:1:1:1:6330339198688.262.1661412257300:; PC_TOKEN=8b935a3a6e; SUBP=0033WrSXqPxfM725Ws9jqgMF55529P9D9WWoQDW1G.Vsux_WIbm9NsCq5JpX5KMhUgL.FoMNShMN1K5ESKq2dJLoIpjLxKnL1h.LB.-LxKqLBoBLB.-LxKqLBKeLB--t; ALF=1697345086; SSOLoginState=1665809086; SCF=Auy-TaGDNaCT06C4RU3M3kQ0-QgmTXuo9D79pM7HVAjce1K3W92R1-fHAP3gXR6orrHK_FSwDsodoGTj7nX_1Hw.; SUB=_2A25OTkruDeRhGeFJ71UW-S7OzjqIHXVtOjsmrDV8PUNbmtANLVKmkW9Nf9yGtaKedmyOsDKGh84ivtfHMGwvRNtZ; XSRF-TOKEN=LK4bhZJ7sEohF6dtSwhZnTS4; WBPSESS=PfYjpkhjwcpEXrS7xtxJwmpyQoHWuGAMhQkKHvr_seQNjwPPx0HJgSgqWTZiNRgDxypgeqzSMsbVyaDvo7ng6uTdC9Brt07zYoh6wXXhQjMtzAXot-tZzLRlW_69Am82CXWOFfcvM4AzsWlAI-6ZNA=='
    }
    resp = requests.get(url,headers=headers)
    data_list = resp.json()['data']['list']
    for item in data_list:
        created_time = item['created_at']  # 发布时间
        author = item['user']['screen_name']   # 作者
        title = item['text_raw']   # 帖子标题
        reposts_count = item['reposts_count']  # 转发数
        comments_count = item['comments_count']  # 评论数
        attitudes_count = item['attitudes_count']  # 点赞数
        csvwriter.writerow((created_time,author,title,reposts_count,comments_count,attitudes_count))
        print(created_time,author,title,reposts_count,comments_count,attitudes_count)
    print(f'第{page}页爬取完毕')

if __name__ == '__main__':
    # 创建保存数据的csv文件
    with open('06-2.csv','a',encoding='utf-8',newline='')as f:
        csvwriter = csv.writer(f)
        # 添加文件表头
        csvwriter.writerow(('发布时间','发布作者','帖子标题','转发数','评论数','点赞数'))
        for page in range(1,6):  # 爬取前5页数据
            main(page)
            sleep(5+random.random())

 7.自选一个热点或者你感兴趣的主题,爬取数据并进行简要数据分析(例如,通过爬取电影的名称、类型、总票房等数据统计分析不同类型电影的平均票房,十年间每年票房冠军的票房走势等;通过爬取中国各省份地区人口数量,统计分析我国人口分布等)。

本次选取的网址是艺恩娱数,目标是爬取里面的票房榜数据,通过开发者工具抓包分析找到数据接口,然后开始编写代码进行数据抓取。 

源代码及结果截图:

import requests
import csv
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #解决中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #解决符号无法显示

def main():
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36',}
    data = {
        'r': '0.9936776079863086',
        'top': '50',
        'type': '0',
    }
    resp = requests.post('https://ys.endata.cn/enlib-api/api/home/getrank_mainland.do', headers=headers, data=data)
    data_list = resp.json()['data']['table0']
    for item in data_list:
        rank = item['Irank']  # 排名
        MovieName = item['MovieName']  # 电影名称
        ReleaseTime = item['ReleaseTime']  # 上映时间
        TotalPrice = item['BoxOffice']   # 总票房(万)
        AvgPrice = item['AvgBoxOffice']   # 平均票价
        AvgAudienceCount = item['AvgAudienceCount']  # 平均场次
        # 写入csv文件
        csvwriter.writerow((rank,MovieName,ReleaseTime,TotalPrice,AvgPrice,AvgAudienceCount))
        print(rank,MovieName,ReleaseTime,TotalPrice,AvgPrice,AvgAudienceCount)

def data_analyze():
    # 读取数据
    data = pd.read_csv('07.csv')
    # 从上映时间中提取出年份
    data['年份'] = data['上映时间'].apply(lambda x: x.split('-')[0])
    # 各年度上榜电影总票房占比
    df1 = data.groupby('年份')['总票房(万)'].sum()
    plt.figure(figsize=(6, 6))
    plt.pie(df1, labels=df1.index.to_list(), autopct='%1.2f%%')
    plt.title('各年度上榜电影总票房占比')
    plt.show()
    # 各个年份总票房趋势
    df1 = data.groupby('年份')['总票房(万)'].sum()
    plt.figure(figsize=(6, 6))
    plt.plot(df1.index.to_list(), df1.values.tolist())
    plt.title('各年度上榜电影总票房趋势')
    plt.show()
    # 平均票价最贵的前十名电影
    print(data.sort_values(by='平均票价', ascending=False)[['年份', '电影名称', '平均票价']].head(10))
    # 平均场次最高的前十名电影
    print(data.sort_values(by='平均场次', ascending=False)[['年份', '电影名称', '平均场次']].head(10))


if __name__ == '__main__':
    # 创建保存数据的csv文件
    with open('07.csv', 'w', encoding='utf-8',newline='') as f:
        csvwriter = csv.writer(f)
        # 添加文件表头
        csvwriter.writerow(('排名', '电影名称', '上映时间', '总票房(万)', '平均票价', '平均场次'))
        main()
    # 数据分析
    data_analyze()

 

 从年度上榜电影票房占比来看,2019年占比最高,说明2019年这一年的电影质量都很不错,上榜电影多而且票房高。

从趋势来看,从2016年到2019年,上榜电影总票房一直在增长,到2019年达到顶峰,说明这一年电影是非常的火爆,但是从2020年急剧下滑,最大的原因应该是这一年年初开始爆发疫情,导致贺岁档未初期上映,而且由于疫情影响,电影院一直处于关闭状态,所以这一年票房惨淡。

        好了,本次案例分享到此结束,希望对刚入手爬虫的小伙伴有所帮助。 

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