以下python语句中错误的是，爬虫python经典案例汇总

前言

随着互联网和人工智能技术的快速发展，网络爬虫已经成为了不少人工智能、数据挖掘等领域中不可或缺的一部分，而Python作为一种易学易练的语言，具备优秀的数据分析、机器学习、自然语言处理等库，成为了网络爬虫的热门语言之一。本文将介绍一些常见的网络爬虫及其实现方式，以及Python爬虫中常用的库和技术。

一、基本概念

1. 爬虫

网络爬虫（Web Spider、Web Crawler）是一种通过网络自动化访问互联网并收集数据的程序。一般用于搜索引擎、数据挖掘等领域，可以自动化地访问网站并收集相关信息。

2. 网页

网页是用网页编程语言（如HTML、CSS和JavaScript）编写的一种文档，通常通过万维网（WWW）来访问。

3. HTTP协议

HTTP（HyperText Transfer Protocol）是一种协议，用于在计算机网络中传输超文本（Web）。

4. HTML

HTML（HyperText Markup Language）是一种定义网页显示方式的语言，通常用于创建网页结构和页面元素的呈现方式。

二、爬虫的实现方式

目前网络爬虫有很多实现方式，可以根据需要选择适合自己的方式。常见的实现方式主要有以下几种：

1. 基于浏览器的爬虫

基于浏览器的爬虫是利用浏览器的自动化控制接口（如Selenium、Puppeteer等）模拟用户访问网页的方式进行爬取，可以在驱动浏览器的过程中实时获取浏览器绘制的结果并进行解析，获取网页源码中的数据。基于浏览器的爬虫可以模拟用户表单提交、登录、滚动加载等操作，同时还能够解决动态网页的爬取问题。

2. 基于HTTP库的爬虫

基于HTTP库的爬虫是通过发送HTTP请求获取数据的方式进行爬取，通过HTTP库（如Requests、httplib2等）模拟HTTP请求发送，获取网页源码中的数据。基于HTTP库的爬虫通常比基于浏览器的爬虫速度更快，但不支持动态网页的爬取。

3. 基于API的爬虫

基于API的爬虫是利用网站提供的API接口来获取数据的方式进行爬取，可以直接通过调用API接口获取数据，获取数据速度较快。

三、Python爬虫中常用的库和技术

1. Requests库

Requests是使用Python编写的第三方HTTP库，支持HTTP/1.1和HTTP/2协议，可以方便地实现爬虫中的GET、POST、PUT等常见HTTP请求。Requests具有简洁的API设计和明确的响应结果返回，是Python爬虫中常用的HTTP库之一。

2. Beautiful Soup库

Beautiful Soup是一个解析HTML和XML文档的Python库，可以方便地用于爬虫中处理HTML页面数据。Beautiful Soup从网页中提取出有价值的数据，并在Python中提供了解析内容的方法，支持XPath查询和CSS选择器等方式，是Python爬虫中常用的HTML解析库之一。

3. Selenium库

Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具，它可以模拟用户在网页上的操作，如点击按钮、输入文本等，可以自动化地进行浏览器操作。Selenium可以配合Chrome、Firefox、PhantomJS等浏览器自动化运行，并提供了一套API，可以像操作真实浏览器一样操作网页上的元素，从而实现爬取动态网页的效果。

4. Scrapy框架

Scrapy是一个用于爬取Web站点并从中提取数据的Python框架，基于Twisted（异步网络框架）开发。Scrapy提供了许多高级功能，如优雅的爬虫调度、数据抽取、数据处理和导出、数据交互等。Scrapy的支持程度非常高，可以非常方便地定制数据的爬取方式和处理方式，是Python爬虫中最流行的框架之一。

5. IP池

为了避免在爬取网站数据时被封IP，需要使用IP池来保证一定的匿名性。IP池其实是一些IP地址的集合，可以用于模拟多个IP地址对网站进行请求，从而实现在一定的时间内对网站进行大量访问的效果。使用爬虫池可以有效避免被网站封掉IP地址。

6. 反爬虫机制

为了防止爬虫对网站的影响和爬取数据的安全，很多网站会采取反爬虫机制。反爬虫机制主要有以下几种形式：

（1）限制IP：限制来自同一IP地址的请求数量。

（2）验证码：需要用户输入一定的字符或单词进行验证。

（3）User-Agent限制：限制User-Agent为某一特定值的请求。

（4）慢速访问：限制每个IP地址的访问速度，确保访问时间间隔。

针对这些反爬虫机制，可以通过多IP池、分段爬取、随机User-Agent等方式进行规避。

四、常见的爬虫实战案例

1. 爬取豆瓣电影TOP250

豆瓣电影TOP250是国内电影爱好者较为认可的一个电影排行榜。利用Python爬虫可以方便地获取这样的排行榜数据。可以通过Requests发送HTTP请求，得到网页内容后，用BeautifulSoup对HTML页面进行解析。代码实现如下：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

def get_movie_list():

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.3',

}

url = 'https://movie.douban.com/top250'

response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

li_list = soup.find_all('li', class_='subject-item')

movie_list = []

for li in li_list:

hd = li.find('div', class_='hd')

a = hd.find('a')

title = a.find('span', class_='title').text

info = li.find('div', class_='bd').p.text.strip()

star = li.find('span', class_='rating_num').text

quote = li.find('span', class_='inq').text

movie_list.append({'title': title, 'info': info, 'star': star, 'quote': quote})

return movie_list

if __name__ == '__main__':

movie_list = get_movie_list()

for movie in movie_list:

print(movie)

```

2. 爬取猫眼电影TOP100

猫眼电影是一个国内知名的在线电影票务平台，利用Python爬虫可以方便地获取猫眼电影TOP100的榜单数据。可以通过Selenium模拟浏览器进行访问，获取网页内容后再用BeautifulSoup对HTML页面进行解析。代码实现如下：

```python

from selenium import webdriver

from bs4 import BeautifulSoup

def get_movie_list(url):

driver = webdriver.Chrome()

driver.get(url)

soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')

li_list = soup.find_all('div', class_='movie-item')

movie_list = []

for li in li_list:

name = li.find('div', class_='movie-hover-title').find_all('span')[0].text

star = li.find('div', class_='movie-hover-title').find_all('span')[1].text

time = li.find('div', class_='movie-hover-title').find_all('span')[3].text

movie_list.append({'name': name, 'star': star, 'time': time})

return movie_list

if __name__ == '__main__':

url = 'https://maoyan.com/board/4'

movie_list = get_movie_list(url)

for movie in movie_list:

print(movie)

```

3. 爬取新冠疫情数据

新冠疫情是当前全球面临的一项紧要任务，利用Python爬虫可以方便地获取各个国家、地区的疫情数据。可以从数据源（如丁香园）中获取JSON数据，然后用Python自带的json库解析JSON数据。代码实现如下：

```python

import requests

import json

def get_data():

url = 'https://service-f9fjwngp-1252021671.bj.apigw.tencentcs.com/release/pneumonia'

response = requests.get(url)

data = response.content.decode('utf-8')

json_data = json.loads(data)

res = []

for item in json_data['data']['list']:

if item['area'] == '中国':

for citem in item['subList']:

res.append(citem)

else:

res.append(item)

return res

if __name__ == '__main__':

data = get_data()

for item in data:

print(item)

```

结语

Python爬虫是数据挖掘、数据分析等领域中非常重要的一部分，它可以方便地获取互联网上的各种数据。本文主要介绍了Python爬虫的基本概念、实现方式、常见的库和技术，同时也给出了一些Python爬虫的实战案例，相信这些知识可以帮助读者更好地了解和掌握Python爬虫。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/