python爬虫案例,要带解析，数据可视化

Python 爬虫是一种常用的技术，用于从网站上抓取数据。以爬取网页新闻并进行简单分析为例：

1. **基础案例：Scrapy框架爬虫**
Scrapy是一个强大的Python网络爬虫框架，可以帮助快速构建高效的爬虫。首先，安装`pip install scrapy`，然后创建一个新的项目，比如`scrapy startproject mynews`。在其中，编写`spiders`文件夹下的`news_spider.py`，使用`requests`库发送HTTP请求获取HTML内容，`BeautifulSoup`库解析HTML提取需要的数据，如标题、链接等。

import scrapy

class NewsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'news'
    start_urls = ['https://www.example.com/news']

    def parse(self, response):
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        news_items = soup.find_all('div', class_='news-item')
        for item in news_items:
            title = item.find('h2').text
            link = item.find('a')['href']
            yield {'title': title, 'link': link}

2. **数据分析：Pandas和Matplotlib**
使用Pandas对爬取到的数据进行清洗和处理，然后通过Matplotlib进行可视化。例如，你可以计算新闻类别分布：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('news_data.csv')  # 假设数据已经保存为CSV
category_counts = data['category'].value_counts()

plt.figure(figsize=(10, 5))
category_counts.plot(kind='bar')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('News Category Distribution')
plt.show()

**相关问题--:**
1. Scrapy框架除了BeautifulSoup，还有哪些常用的解析库可以配合使用？
2. 在数据可视化过程中，如何将爬取的数据存储以便后续分析？
3. 如果遇到动态加载的内容，如何改进上述爬虫以抓取这些内容？