python爬虫大作业案例

好的，关于Python爬虫大作业的案例，我可以给你举几个例子：

1. 爬取豆瓣电影Top250排行榜信息：可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库爬取豆瓣电影Top250排行榜信息，并将其保存到本地文件或数据库中。

2. 爬取淘宝商品信息：可以使用Python的Selenium库模拟浏览器行为，爬取淘宝商品信息，并将其保存到本地文件或数据库中。

3. 爬取新闻网站的新闻信息：可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库爬取新闻网站的新闻信息，并将其保存到本地文件或数据库中。

4. 爬取股票数据：可以使用Python的requests库和Pandas库爬取股票数据，并将其保存到本地文件或数据库中。

这些案例只是其中的一部分，你可以根据自己的兴趣和需求来选择适合自己的爬虫大作业案例。

相关问题

python爬虫大作业

Python爬虫大作业是指使用Python编写程序自动获取互联网上的数据，具体包括爬取网站数据、解析网站数据、存储数据等。这是一项涉及知识面广泛且实际应用价值较高的技能。

在进行Python爬虫大作业时，需要掌握基础的爬虫技术，如URL获取、HTML解析、数据存储等，并且需要根据实际情况自行处理一些反爬机制。在完成任务的过程中，应注意以下几点：

一、爬虫的道德伦理问题

在进行Python爬虫时，需要注意到一些道德伦理问题，譬如抓取他人的数据是否合适等问题。同时，还需要对网站的robots.txt文件进行尊重，遵守访问规则，以免被封禁IP。

二、反爬虫机制

随着反爬虫技术的发展，越来越多的网站开始设置反爬虫机制，避免被爬虫获取数据。因此，在进行Python爬虫大作业时需要根据具体情况进行相应的处理，以免被禁止抓取。

三、数据存储方式

在Python爬虫大作业中获取的数据需进行存储，并具有可读可用性。常见的数据存储方式有MySQL数据库、本地文件存储、Hadoop分布式文件系统等，不同的存储方式转化成数据库查询语句要求不同，当然对于不提供各种支持的地区，只能自己写，这会对之后的开发产生影响。

四、数据清洗和分析

数据爬取完成后，还需要进行数据清洗和分析，以提取有用的信息并去除冗余数据。在进行数据分析时，可以使用Pandas、Numpy、Matplotlib等开源工具提高效率。

总之，Python爬虫大作业需要具备良好的编程能力和网络知识，以克服网站反爬虫机制、使用数据库、数据清洗等环节中的问题，并做到严格遵循网络伦理。

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()