python爬虫大作业

好的，Python爬虫大作业有很多种选择，以下是一些常见的爬虫作业题目，供您参考：

1. 爬取某网站的新闻，存储到本地数据库，并实现搜索和分类功能。
2. 爬取某电商网站的商品信息，包括商品名称、价格、评论等，存储到本地数据库，并实现商品搜索和筛选功能。
3. 爬取某社交网站的用户信息，包括用户名、性别、年龄等，存储到本地数据库，并实现用户搜索和筛选功能。
4. 爬取某新闻网站的评论信息，包括评论内容、评论时间、评论者等，存储到本地数据库，并实现评论搜索和筛选功能。
5. 爬取某视频网站的视频信息，包括视频名称、时长、播放量等，存储到本地数据库，并实现视频搜索和筛选功能。

以上是一些常见的Python爬虫大作业题目，您可以根据自己的兴趣和实际需求来选择。在实现的过程中，可以使用Python的爬虫库如requests、beautifulsoup4等，也可以使用数据库如MySQL、MongoDB等来存储数据。祝您成功完成Python爬虫大作业！

相关问题

python爬虫大作业代码

当涉及到Python爬虫大作业代码时，通常会涉及以下几个方面：

1. 网页请求：使用Python的requests库发送HTTP请求，获取网页内容。
2. 解析网页：使用Python的BeautifulSoup库或者lxml库解析HTML或XML格式的网页内容，提取所需的数据。
3. 数据存储：将提取到的数据保存到本地文件或者数据库中，常用的库有csv、json、sqlite等。
4. 数据清洗与处理：对提取到的数据进行清洗和处理，例如去除空白字符、去除重复数据、格式转换等。
5. 反爬虫处理：处理网站的反爬虫机制，例如设置请求头、使用代理IP等。
6. 多线程或异步处理：提高爬取效率，可以使用Python的多线程或异步库，如threading、asyncio等。

下面是一个简单的示例代码，用于爬取豆瓣电影Top250的电影名称和评分：

import requests
from import BeautifulSoup

def get_movie_info(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    movie_list = soup.find_all('div', class_='hd')
    for movie in movie_list:
        title = movie.a.span.text
        rating = movie.parent.find('span', class_='rating_num').text
        print(f'电影名称：{title}，评分：{rating}')

def main():
    for i in range(0, 250, 25):
        url = f'https://movie.douban.com/top250?start={i}'
        get_movie_info(url)

if __name__ == '__main__':
    main()

基于python爬虫大作业

基于Python的爬虫大作业是指使用Python编写的程序，通过网络爬取数据，并进行相应的数据分析和可视化展示。在这个大作业中，学生们可以选择不同的主题和目标，如天气数据、斗鱼主页信息等。

具体来说，这个大作业可以包括以下几个方面的内容：
1. 使用Python编写爬虫程序，通过网页抓取相关数据。比如，可以利用Python的requests库获取网页内容，利用BeautifulSoup库解析网页结构，从而得到所需的数据。
2. 进行数据的存储和处理。可以使用SQLite数据库进行数据存储，使用Pandas库进行数据分析和处理，例如数据清洗、筛选、统计等操作。
3. 可以利用可视化工具（如Matplotlib、Seaborn等）对数据进行可视化展示，以便更好地理解和分析数据。
4. 可以设计图形界面，使用wxPython库来实现用户交互和展示结果。

总的来说，基于Python的爬虫大作业是一个综合性的项目，涵盖了数据爬取、数据处理、数据分析和可视化展示等多个方面的技术。通过完成这个大作业，学生们可以提高对Python编程和网络爬虫的理解和应用能力，同时也可以锻炼数据处理和可视化分析的能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于python的网络爬虫爬取天气数据及可视化分析python大作业，课程设计报告](https://download.csdn.net/download/m0_65465012/85629892)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python爬虫大作业](https://blog.csdn.net/m0_57832412/article/details/122221411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python爬虫解析笔记.md](https://download.csdn.net/download/weixin_52057528/88258586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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