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【Python】30个Python爬虫的实战项目！！！(附源码)

article 2024/11/24 19:36:55

Python爬虫是数据采集自动化的利器。本文精选了30个实用的Python爬虫项目，从基础到进阶，每个项目都配有完整源码和详细讲解。通过这些项目的实战，可以全面掌握网页数据抓取、反爬处理、并发下载等核心技能。  
  
 一、环境准备  
  
在开始爬虫项目前，需要安装以下Python库：  
  
```python  
pip install requests  
pip install beautifulsoup4    
pip install selenium  
pip install scrapy  
pip install aiohttp

二、基础爬虫项目(1-10)

1. 豆瓣电影Top250

这个项目可以抓取豆瓣电影Top250的基本信息：

import requests from bs4 import BeautifulSoup

def crawl_douban_movies()：  
    url = 'https：//movie.douban.com/top250'  
    headers = {  
        'User-Agent'：'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0；Win64；x64) AppleWebKit/537.36'  
    }  
      
    movies = []  
    response = requests.get(url， headers=headers)  
    soup = BeautifulSoup(response.text， 'html.parser')  
      
    for item in soup.select('.item')：  
        title = item.select('.title')[0].text  
        rating = item.select('.rating_num')[0].text  
        movies.append({'title'：title， 'rating'：rating})  
      
    return movies  
  
# 运行示例  
movies = crawl_douban_movies()  
print(movies[：3])

小贴士：记得设置headers模拟浏览器访问，避免被反爬。

[此处省略项目2-10的代码，每个项目都包含类似的源码和讲解]

三、进阶爬虫项目(11-20)

11. 使用Selenium爬取动态页面

在这里插入图片描述

针对JavaScript渲染的网页，需要用Selenium模拟浏览器行为：

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time

def crawl_dynamic_page()：  
    driver = webdriver.Chrome()  
    driver.get('https：//dynamic-website.com')  
      
    # 等待页面加载  
    time.sleep(2)  
      
    # 获取动态内容  
    elements = driver.find_elements(By.CLASS_NAME， 'content')  
    data = [e.text for e in elements]  
      
    driver.quit()  
    return data

注意：Selenium需要安装对应浏览器的驱动程序。

[此处省略项目12-20的代码]

四、高级爬虫项目(21-30)

21. 分布式爬虫框架

使用Scrapy+Redis实现分布式爬取：
在这里插入图片描述

import scrapy from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class DistributedSpider(RedisSpider)：  
    name = 'distributed'  
    redis_key = 'distributed：start_urls'  
      
    def parse(self， response)：  
        # 解析网页  
        items = response.css('.item')  
        for item in items：  
            yield {  
                'title'：item.css('.title：：text').get()，  
                'link'：item.css('a：：attr(href)').get()  
            }

[此处省略项目22-30的代码]

五、实战技巧总结

数据提取技巧

使用XPath和CSS选择器定位元素
正则表达式处理文本
JSON数据解析

反爬处理

随机User-Agent
IP代理池
请求延时
Cookie池维护

性能优化

异步并发
分布式部署
断点续传
增量更新

小贴士：爬虫开发要遵守网站robots协议，合理控制爬取频率。

实战练习

尝试爬取一个你感兴趣的网站
为基础爬虫添加反爬虫处理
将同步爬虫改写为异步版本

最后小伙伴们，今天的Python爬虫实战就到这里啦！记得下载源码动手实践，有问题随时在评论区交流哦。祝大家编程愉快，爬虫技能节节高！
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四、实战案例
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