python编写爬虫小程序

接下来我将为你详细讲解“Python编写爬虫小程序”的完整攻略。以下是步骤：

步骤1：确定需求和目标

首先，我们需要明确所要爬取的数据的来源和格式，并确定爬取目标的具体地址和标签。

例如，我们要爬取某个网站的商品信息，那么我们需要确认该网站的网址、商品数据的标签、存储的格式等。

步骤2：选型和安装相关工具

选择合适的爬虫框架，应用爬虫框架提供的API，可以大大降低爬虫安全性和复杂度。大多数Python爬虫用到的是Requests和BeautifulSoup这两个库，安装这两个库的命令如下：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

步骤3：爬虫主程序编写

完成上述步骤之后，我们需要开始编写爬虫主程序。这里简要介绍一下主程序的基础框架。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.xxx.com/"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")

# 在这里进行网页分析和数据处理

在爬虫主程序中，我们需要指定要爬取的URL、使用Requests发起请求，获取网页内容，使用BeautifulSoup解析网页并提取数据。

步骤4：信息处理和存储

完成数据的获取，我们需要对数据进行处理，并存储到相应的数据源中。

这里，我们把数据存储到同一目录下的一个叫做“data.csv”的csv文件中。

import csv

# 在这里进行数据处理和存储
with open('data.csv', 'a', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['商品名称', '商品价格', '商品详情'])
    for item in items:
        writer.writerow([item['name'], item['price'], item['detail']])

示例1：爬取豆瓣电影TOP250

下面我们来看一个具体的示例：爬取豆瓣电影TOP250。

首先，我们需要找到TOP250的URL，这里是：https://movie.douban.com/top250

下面是代码，从中可以看到上述步骤的几个部分：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

BASE_URL = 'https://movie.douban.com/top250'

def get_movies(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    movies = soup.select('.item')
    results = []
    for movie in movies:
        title = movie.select_one('.title').text
        rating = movie.select_one('.rating_num').text
        year = movie.select_one('.bd p:nth-child(2)').text.split()[-2]
        info_link = movie.select_one('.hd a')['href']
        cover_link = movie.select_one('.pic img')['src']
        results.append((title, rating, year, info_link, cover_link))
    return results

def save_to_csv(data, file_name='result.csv'):
    with open(file_name, 'w', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(['排名', '影片名称', '评分', '年份', '电影详情URL', '电影封面URL'])
        order = 0
        for row in data:
            order += 1
            writer.writerow([order, row[0], row[1], row[2], row[3], row[4]])

def main():
    results = []
    start = 0
    while start < 250:
        url = BASE_URL + f'?start={start}&filter='
        results += get_movies(url)
        start += 25
    save_to_csv(results)

if __name__ == '__main__':
    main()

以上代码完成豆瓣TOP250的数据爬取，并将结果保存为csv文件。

示例2：爬取Qiita的人员排行榜

下面我们再来看另外一个具体的示例：爬取Qiita的人员排行榜。

首先，我们需要找到Qiita的URL，这里是：https://qiita.com/ranking

下面是代码，从中可以看到上述步骤的几个部分：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

BASE_URL = 'https://qiita.com'
RANKING_URL = '/ranking'

def get_ranking(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    users = soup.select('.tr-Ranking')
    results = []
    for user in users:
        name_link = user.select_one('.td-RankingUser strong a')
        name = name_link.text
        user_link = BASE_URL + name_link['href']
        followers = user.select_one('.td-Followers').text.strip()
        posts = user.select_one('.td-Articles').text.strip()
        results.append((name, user_link, followers, posts))
    return results

def save_to_csv(data, file_name='result.csv'):
    with open(file_name, 'w', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(['排名', '作者名称', '作者主页URL', '关注人数', '文章数'])
        order = 0
        for row in data:
            order += 1
            writer.writerow([order, row[0], row[1], row[2], row[3]])

def main():
    results = get_ranking(BASE_URL + RANKING_URL)
    save_to_csv(results)

if __name__ == '__main__':
    main()

以上代码完成Qiita排行榜的人员信息爬取，并将结果保存为csv文件。

通过以上两个示例，我们可以了解Python编写爬虫小程序的流程和基本要点。