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目录

一、爬取豆瓣电影Top250信息：

二、爬取Github上的Python项目信息（只有一部分）

三、爬取知乎上关于Python话题下的热门问题和对应的回答：

总结

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嘿嘿，小伙伴们，今天为了激发大家的学习兴趣。俺特的找了几个爬虫的小案例，给大家展示一下。话不多说，正片开始。（大家在爬取数据的时候，一定要注意合法合规）

一、爬取豆瓣电影Top250信息：

就是这个豆瓣电影页面，接下来我们就要把前250名的电影的电影名称与评分爬取下来保存到

douban_top250.csv文件中

豆瓣网站的反爬虫机制限制了请求的频率或者数据量。所以我们可以尝试在每次请求之间加入更长的延迟，以降低请求频率。另外，我们也可以尝试分批次进行请求，每次请求部分数据，然后合并结果。以下是一个分批次请求的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time
import random

def scrape_douban_top250(url):
    # 设置请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }
    # 发起请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 获取电影列表
    movies = soup.find_all('div', class_='item')
    return movies

def save_to_csv(movies, filename):
    # 将电影信息保存到CSV文件中
    with open(filename, 'a', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        csvwriter = csv.writer(csvfile)
        for movie in movies:
            title = movie.find('span', class_='title').get_text()
            rating = movie.find('span', class_='rating_num').get_text()
            csvwriter.writerow([title, rating])

url = '<https://movie.douban.com/top250>'
filename = 'douban_top250.csv'

# 创建CSV文件并写入表头
with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    csvwriter.writerow(['电影名称', '评分'])

start = 0
while start < 250:
    # 循环爬取每页的电影信息
    movies = scrape_douban_top250(f'{url}?start={start}')
    save_to_csv(movies, filename)
    start += 25
    # 添加随机延迟，避免频繁请求被封禁
    time.sleep(random.uniform(1, 3))

print('保存成功')

添加请求头信息： 有些网站需要在请求中包含用户代理（User-Agent）信息，模拟浏览器访问。你可以尝试添加请求头信息来解决问题：

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

结果展示：

二、爬取Github上的Python项目信息（只有一部分）

import requests
import csv

def get_python_projects():
    # 设置请求URL和参数
    url = '<https://api.github.com/search/repositories>'
    params = {
        'q': 'language:python',
        'sort': 'stars',
        'order': 'desc'
    }
    # 设置请求头，包括用户代理信息
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }

    # 发起GET请求
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    # 解析JSON响应
    data = response.json()
    projects = data['items']
    return projects

if __name__ == '__main__':
    # 获取项目信息
    projects = get_python_projects()
    # 写入CSV文件
    with open('github_python_projects.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        csvwriter = csv.writer(csvfile)
        # 写入表头
        csvwriter.writerow(['项目名称', '星标数', '项目地址'])
        # 遍历项目列表，写入每个项目的信息
        for project in projects:
            name = project['name']
            stars = project['stargazers_count']
            url = project['html_url']
            csvwriter.writerow([name, stars, url])

    print('保存成功')

请确保替换代码中的 'Your User Agent' 为合适的用户代理信息。这段代码会将项目名称、星标数和项目地址保存到名为**github_python_projects.csv**的CSV文件中，并在控制台输出“保存成功”消息。

结果展示:

三、爬取知乎上关于Python话题下的热门问题和对应的回答：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import textwrap

url = '<https://www.zhihu.com/topic/19552832/top-answers>'
headers = {
    'User-Agent': 'Your User Agent'  # 替换为你的用户代理
}

# 发送请求获取页面内容
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 解析页面获取问题和回答
questions = soup.select('.List-item')
data = []
for question in questions:
    title = question.select_one('.ContentItem-title').get_text()
    answer = question.select_one('.RichContent-inner').get_text()
    # 格式化回答文本，限制每行最大长度为80
    answer = '\\n'.join(textwrap.wrap(answer, width=80))
    data.append({'问题': title, '回答': answer})

# 将结果保存到CSV文件中
with open('zhihu_python.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    fieldnames = ['问题', '回答']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    for qa in data:
        writer.writerow(qa)

print('保存成功')

这段代码首先发送请求获取知乎Python话题下热门问题和回答的页面内容，然后使用BeautifulSoup解析页面，提取问题和回答信息。接着，使用textwrap模块对回答文本进行格式化，限制每行最大长度为80个字符。最后，将格式化后的结果保存到CSV文件中。

结果展示：

总结

当涉及Python爬虫学习时，案例对于激发兴趣和加深理解非常重要。在这个过程中，我们学习了如何使用Python中的requests和BeautifulSoup库来进行简单和复杂的网页数据抓取。

在这个过程中，我们从简单的示例开始，比如爬取百度首页的标题和链接，逐渐过渡到复杂的案例，比如爬取豆瓣电影Top250的详细信息和知乎上关于Python话题下的热门问题和回答。通过这些案例，我们学会了如何处理不同类型的网页内容，如何解析HTML，以及如何提取和保存感兴趣的数据。

在实际项目中，爬虫可以应用于许多领域，如数据采集、信息监控、搜索引擎优化等。掌握爬虫技术可以帮助我们更好地理解网络数据的结构和组织方式，并能够从中获取有用的信息。

总的来说，通过学习Python爬虫，我们不仅可以提升数据获取和处理的能力，还可以培养数据分析和挖掘的兴趣，为进一步深入学习和实践打下坚实的基础。

小伙伴们·，今天的展示就到这里了，希望可以在一定程度上可以激发你们学习的兴趣。温馨提示，不要乱爬取网站的敏感数据，一定要合法合规。