"7个经典的python爬虫案例附源码分享，适合新手入门学习"

本次爬虫案例涉及了对某吧中的 NBA 吧中一篇帖子的回复内容进行爬取。我们使用了Python的requests库来发送HTTP请求，并设置了合适的User-Agent来模拟浏览器请求。具体源码如下： ```python import requests import re def crawl_comments(): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36' } page = 1 while True: url = f'https://tieba.baidu.com/p/7882177660?pn={page}' resp = requests.get(url, headers=headers) html = resp.text comments = re.findall('style="display:;"> (.*?)</div>', html) if not comments: break for comment in comments: print(comment) page += 1 crawl_comments() ``` 使用上述代码，我们先定义了一个函数`crawl_comments()`，函数中设置了请求头部信息，包括User-Agent，然后通过一个循环来依次爬取每一页的评论。在每一页的HTML代码中，我们使用正则表达式来匹配回复的具体内容，并将其打印出来。 这个爬虫案例中涉及到了re正则表达式的使用，通过正则表达式找到了帖子中的回复内容。顺便提一下，正则表达式是用来处理字符串的一种工具，可以根据一定的规则来匹配、查找和替换字符串中的内容。在爬虫中，我们可以利用正则表达式来提取需要的数据。 当然，如果你对re正则有所不熟悉，也可以使用其他库来处理HTML代码，比如XPath或者Beautiful Soup。接下来，我们将介绍一些其他案例涉及到的知识点，比如XPath和Beautiful Soup。 在爬虫中，XPath是一种在HTML或XML文档中进行导航和提取数据的语言。它是基于节点关系的表达式语言，可以通过节点名称、层级关系、属性等来选择和筛选需要的内容。 Beautiful Soup是一个Python库，可以用于从HTML或XML文档中提取数据。它可以根据标签的名称、属性、层级关系等来筛选和提取需要的内容，功能强大而且使用简便。 总体来说，本次的7个Python爬虫小案例涉及了正则、XPath、Beautiful Soup和Selenium等知识点，非常适合刚入门Python爬虫的小伙伴参考学习。无论是使用哪种工具，关键是理解其原理和使用方法，然后根据实际需求选择合适的方式来提取数据。 同时，需要注意的是在进行爬虫时遵守相关法律法规，尊重网站的隐私和版权，如果涉及到版权或隐私问题，请及时联系网站管理员进行处理。 以上是本次爬虫案例的简要总结和描述，希望对大家有所帮助。如果有任何问题或疑问，欢迎在评论区留言，我会尽快回复。