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  • 今天为大家整理了23个Python爬虫项目。整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心。所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快1、WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信...

    今天为大家整理了23个Python爬虫项目。整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心。所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快

    1、WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。

    基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典。

    2、DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。

    可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书,按评分排名依次存储,存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>1000的高分书籍;可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet ,采用User Agent伪装为浏览器进行爬取,并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为,避免爬虫被封。

    3、zhihu_spider [3]– 知乎爬虫。

    此项目的功能是爬取知乎用户信息以及人际拓扑关系,爬虫框架使用scrapy,数据存储使用mongo

    4、bilibili-user [4]– Bilibili用户爬虫。

    总数据数:20119918,抓取字段:用户id,昵称,性别,头像,等级,经验值,粉丝数,生日,地址,注册时间,签名,等级与经验值等。抓取之后生成B站用户数据报告。

    5、SinaSpider [5]– 新浪微博爬虫。

    主要爬取新浪微博用户的个人信息、微博信息、粉丝和关注。代码获取新浪微博Cookie进行登录,可通过多账号登录来防止新浪的反扒。主要使用 scrapy 爬虫框架。

    6、distribute_crawler [6]– 小说下载分布式爬虫。

    使用scrapy,Redis, MongoDB,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储MongoDB集群,分布式使用Redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现,主要针对一个小说站点。

    7、CnkiSpider [7]– 中国知网爬虫。

    设置检索条件后,执行src/CnkiSpider.py抓取数据,抓取数据存储在/data目录下,每个数据文件的第一行为字段名称。

    8、LianJiaSpider [8]– 链家网爬虫。

    爬取北京地区链家历年二手房成交记录。涵盖链家爬虫一文的全部代码,包括链家模拟登录代码。

    9、scrapy_jingdong [9]– 京东爬虫。

    基于scrapy的京东网站爬虫,保存格式为csv。

    10、QQ-Groups-Spider [10]– QQ 群爬虫。

    批量抓取 QQ 群信息,包括群名称、群号、群人数、群主、群简介等内容,最终生成 XLS(X) / CSV 结果文件。

    11、wooyun_public[11]-乌云爬虫。

    乌云公开漏洞、知识库爬虫和搜索。全部公开漏洞的列表和每个漏洞的文本内容存在MongoDB中,大概约2G内容;如果整站爬全部文本和图片作为离线查询,大概需要10G空间、2小时(10M电信带宽);爬取全部知识库,总共约500M空间。漏洞搜索使用了Flask作为web server,bootstrap作为前端。

    12、spider[12]– hao123网站爬虫。

    以hao123为入口页面,滚动爬取外链,收集网址,并记录网址上的内链和外链数目,记录title等信息,windows7 32位上测试,目前每24个小时,可收集数据为10万左右

    13、findtrip [13]– 机票爬虫(去哪儿和携程网)。

    Findtrip是一个基于Scrapy的机票爬虫,目前整合了国内两大机票网站(去哪儿 + 携程)。

    14、163spider [14] – 基于requests、MySQLdb、torndb的网易客户端内容爬虫

    15、doubanspiders[15]– 豆瓣电影、书籍、小组、相册、东西等爬虫集

    16、QQSpider [16]– QQ空间爬虫,包括日志、说说、个人信息等,一天可抓取 400 万条数据。

    17、baidu-music-spider [17]– 百度mp3全站爬虫,使用redis支持断点续传。

    18、tbcrawler[18]– 淘宝和天猫的爬虫,可以根据搜索关键词,物品id来抓去页面的信息,数据存储在mongodb。

    stockholm [19]– 一个股票数据(沪深)爬虫和选股策略测试框架。根据选定的日期范围抓19、取所有沪深两市股票的行情数据。支持使用表达式定义选股策略。支持多线程处理。保存数据到JSON文件、CSV文件。

    20、BaiduyunSpider[20]-百度云盘爬虫。

    21、Spider[21]-社交数据爬虫。支持微博,知乎,豆瓣。

    22、proxy pool[22]-Python爬虫代理IP池(proxy pool)。

    23、music-163[23]-爬取网易云音乐所有歌曲的评论。

    来源:全球人工智能

    作者:SFLYQ

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  • 今天为大家整理了23个Python爬虫项目。整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心。所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快1、WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信...

    今天为大家整理了23个Python爬虫项目。整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心。所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快

    1、WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。

    基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典。

    2、DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。

    可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书,按评分排名依次存储,存储到Excel中,可方便大家筛选搜罗,比如筛选评价人数>1000的高分书籍;可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet ,采用User Agent伪装为浏览器进行爬取,并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为,避免爬虫被封。

    3、zhihu_spider [3]– 知乎爬虫。

    此项目的功能是爬取知乎用户信息以及人际拓扑关系,爬虫框架使用scrapy,数据存储使用mongo

    4、bilibili-user [4]– Bilibili用户爬虫。

    总数据数:20119918,抓取字段:用户id,昵称,性别,头像,等级,经验值,粉丝数,生日,地址,注册时间,签名,等级与经验值等。抓取之后生成B站用户数据报告。

    5、SinaSpider [5]– 新浪微博爬虫。

    主要爬取新浪微博用户的个人信息、微博信息、粉丝和关注。代码获取新浪微博Cookie进行登录,可通过多账号登录来防止新浪的反扒。主要使用 scrapy 爬虫框架。

    6、distribute_crawler [6]– 小说下载分布式爬虫。

    使用scrapy,Redis, MongoDB,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储MongoDB集群,分布式使用Redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现,主要针对一个小说站点。

    7、CnkiSpider [7]– 中国知网爬虫。

    设置检索条件后,执行src/CnkiSpider.py抓取数据,抓取数据存储在/data目录下,每个数据文件的第一行为字段名称。

    8、LianJiaSpider [8]– 链家网爬虫。

    爬取北京地区链家历年二手房成交记录。涵盖链家爬虫一文的全部代码,包括链家模拟登录代码。

    9、scrapy_jingdong [9]– 京东爬虫。

    基于scrapy的京东网站爬虫,保存格式为csv。

    10、QQ-Groups-Spider [10]– QQ 群爬虫。

    批量抓取 QQ 群信息,包括群名称、群号、群人数、群主、群简介等内容,最终生成 XLS(X) / CSV 结果文件。

    11、wooyun_public[11]-乌云爬虫。

    乌云公开漏洞、知识库爬虫和搜索。全部公开漏洞的列表和每个漏洞的文本内容存在MongoDB中,大概约2G内容;如果整站爬全部文本和图片作为离线查询,大概需要10G空间、2小时(10M电信带宽);爬取全部知识库,总共约500M空间。漏洞搜索使用了Flask作为web server,bootstrap作为前端。

    12、spider[12]– hao123网站爬虫。

    以hao123为入口页面,滚动爬取外链,收集网址,并记录网址上的内链和外链数目,记录title等信息,windows7 32位上测试,目前每24个小时,可收集数据为10万左右

    13、findtrip [13]– 机票爬虫(去哪儿和携程网)。

    Findtrip是一个基于Scrapy的机票爬虫,目前整合了国内两大机票网站(去哪儿 + 携程)。

    14、163spider [14] – 基于requests、MySQLdb、torndb的网易客户端内容爬虫

    15、doubanspiders[15]– 豆瓣电影、书籍、小组、相册、东西等爬虫集

    16、QQSpider [16]– QQ空间爬虫,包括日志、说说、个人信息等,一天可抓取 400 万条数据。

    17、baidu-music-spider [17]– 百度mp3全站爬虫,使用redis支持断点续传。

    18、tbcrawler[18]– 淘宝和天猫的爬虫,可以根据搜索关键词,物品id来抓去页面的信息,数据存储在mongodb。

    stockholm [19]– 一个股票数据(沪深)爬虫和选股策略测试框架。根据选定的日期范围抓19、取所有沪深两市股票的行情数据。支持使用表达式定义选股策略。支持多线程处理。保存数据到JSON文件、CSV文件。

    20、BaiduyunSpider[20]-百度云盘爬虫。

    21、Spider[21]-社交数据爬虫。支持微博,知乎,豆瓣。

    22、proxy pool[22]-Python爬虫代理IP池(proxy pool)。

    23、music-163[23]-爬取网易云音乐所有歌曲的评论。

    来源:全球人工智能

    作者:SFLYQ

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  • python爬虫:短代码实现多线程爬虫

    千次阅读 2017-07-07 16:56:01
    现在关于python多线程爬虫的文章并少见,但是很多代码冗长,逻辑混乱,也有很多代码在博主实际测试之后发现已经无法使用,都太适合新接触爬虫的同志们学习,所以我在这里贴一个我写的用python多线程爬虫爬斗图网...

    windows:python爬虫:短代码实现多线程爬虫


    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

    python 爬虫:

    关于本文:
    现在关于python多线程爬虫的文章并不少见,但是很多代码冗长,逻辑混乱,也有很多代码在博主实际测试之后发现已经无法使用,都不太适合新接触爬虫的同志们学习,所以我在这里贴一个我写的用python多线程爬虫爬斗图网表情包的程序,希望能对大家有帮助。

    使用模块:
    本文的编程环境是windows7,python版本为python2,工具使用anaconda2自带的Spyder。
    使用模块及功能:
    requests………网页url获取
    threading…….线程
    lxml……………..网页结构分析
    bs4
    Queue………….多线程处理

    下面对代码分块讲解:
    1.
    引用以及多线程队列的声明

    import requests
    import threading 
    from lxml import etree 
    from bs4 import BeautifulSoup
    from Queue import Queue
    out_queue=Queue()

    2.
    先看主函数:

    def main():
        start_url='https://www.doutula.com/article/list/?page='
        for j in range(1,5):
            start_html=get_html(start_url+str(j))
            b=get_img_html(start_html)
            for i in b:
                get_img(i)
    if __name__=='__main__':
        main()

    start_url是我们要用到的网址,for j in range(1,5)表示用斗图网的第一页爬到第四页(如果想问为什么是第四页需要先学习一下range的用法)

    3.
    既然是从网络上爬取数据,那肯定要获得网络的url,代码中的url1为从主函数传入的斗图网网址。header为网络验证,在进行爬虫时有部分网站可能会用到header验证,如果没有就无法访问网页。response中则储存了我们得到的网页源代码(这里还需要对网页构架的知识有所了解,在浏览器中按F12进入开发者模式即可看到网页源代码)

    def get_html(url1):
        header={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.80 Safari/537.36 Core/1.47.516.400 QQBrowser/9.4.8186.400'}
        request=requests.get(url=url1,headers=header)
        response=request.content
        return response

    4.
    得到网页源代码之后,接下来我们要做的就是查找我们需要的图片的超链接是在源代码中的那个地方保存的,通过对网页的解析:

    可以看到每一系列的图片都是存在class名为list-group-item random_list的a标签中,使用BeautifulSoup库对这一系列图片的超链接进行提取。

    def get_img_html(html1):  
        y=[]
        soup=BeautifulSoup(html1,'lxml')
        for hrefs in soup.find_all('a',class_='list-group-item random_list'):
            y.append(hrefs.get('href'))
        return y 

    5.
    得到一系列图片存储的超链接后,点开超链接,在用同样的方法对单张图片的超链接进行分析提取,并存入我们事先声明的多线程队列out_queue中,然后根据每个系列图片的张数启动对应个数的线程,每个线程分别同时对队列out_queue中的一个url进行访问,这样就实现了高效率的多线程爬图,然后再保存到本地即可。

    def get_img(html2):
        html=get_html(html2)
        soup=etree.HTML(html)
        items=soup.xpath('//div[@class="artile_des"]')
        for item in items:
            imgurl_list=item.xpath('table/tbody/tr/td/a/img/@onerror')
            out_queue.put(item.xpath('table/tbody/tr/td/a/img/@onerror'))
        for a in range(0,imgurl_list.__len__()):
            threadD = threadDownload(out_queue,a)
            threadD.start()
    
    class threadDownload(threading.Thread):
        def __init__(self,que,no):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.que = que
            self.no = no
        def run(self):
            while True:
                if not self.que.empty():
                       save_img(self.que.get()[0])
                else:
    
    x=1    
    def save_img(img_url):
        global x
        x+=1
        img_url1 =img_url.split('=')[-1][1:-2].replace('jp','jpg').replace('pn','png').replace('gi','gif')
        print u'正在下载'+'http:'+img_url1
        img_content=requests.get('http:'+img_url1).content
        with open('doutu/%s.jpg'% x,'wb') as f:
            f.write(img_content)

    完成程序如下:

    import requests
    import threading 
    from lxml import etree 
    from bs4 import BeautifulSoup
    from Queue import Queue
    out_queue=Queue()
    def get_html(url1):
        #url='https://www.doutula.com/article/list/?page=1'
        header={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.80 Safari/537.36 Core/1.47.516.400 QQBrowser/9.4.8186.400'}
        request=requests.get(url=url1,headers=header)
        response=request.content
        return response
    class threadDownload(threading.Thread):
        def __init__(self,que,no):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.que = que
            self.no = no
        def run(self):
            while True:
                if not self.que.empty():
                       save_img(self.que.get()[0])
                else:
                    break
    def get_img_html(html1):  
        y=[]
        soup=BeautifulSoup(html1,'lxml')
        for hrefs in soup.find_all('a',class_='list-group-item random_list'):
            y.append(hrefs.get('href'))
        return y 
    
    def get_img(html2):
        html=get_html(html2)
        soup=etree.HTML(html)
        items=soup.xpath('//div[@class="artile_des"]')
        for item in items:
            imgurl_list=item.xpath('table/tbody/tr/td/a/img/@onerror')
            out_queue.put(item.xpath('table/tbody/tr/td/a/img/@onerror'))
        for a in range(0,imgurl_list.__len__()):
            threadD = threadDownload(out_queue,a)
            threadD.start()
    x=1    
    def save_img(img_url):
        global x
        x+=1
        img_url1 =img_url.split('=')[-1][1:-2].replace('jp','jpg').replace('pn','png').replace('gi','gif')
        print u'正在下载'+'http:'+img_url1
        img_content=requests.get('http:'+img_url1).content
        with open('doutu/%s.jpg'% x,'wb') as f:
            f.write(img_content)
    
    
    
    def main():
        start_url='https://www.doutula.com/article/list/?page='
        for j in range(1,5):
            start_html=get_html(start_url+str(j))
            b=get_img_html(start_html)
            for i in b:
                get_img(i)
    if __name__=='__main__':
        main()

    执行结果:

    这里写图片描述
    因为是多线程,所以下载也快,300多张也就10几秒,当然在各位实验的时候由于网速不同或许会有所差异。


    结论

    本篇是使用多线程对一般网站进行爬取,大家使用代码对其他比如百度,花瓣进行爬图时,由于这些网站有反爬机制,所以使用时还需要对代码进行修改才会成功。

    展开全文
  • Python爬虫100例教程导航帖(已完结)

    万次阅读 多人点赞 2019-01-08 23:40:01
    Python爬虫入门教程导航,目标100篇。 本系列博客争取把爬虫入门阶段的所有内容都包含住,需要你有较好的Python基础知识,当然你完全零基础也可以观看本系列博客。 Python爬虫入门教程,加油!

    Python爬虫入门教程导航,已经完结啦,以后的时间不定期补番。

     

    本系列博客争取把爬虫入门阶段的所有内容都包含住,需要你有较好的 Python 基础知识,当然你完全零基础也可以观看本系列博客。

    Python 爬虫入门教程,加油!

    基础篇,包含多线程爬虫

    1. Python爬虫入门教程 1-100 CentOS环境安装

    2. Python爬虫入门教程 2-100 和谐图网站爬取

    3. Python爬虫入门教程 3-100 美空网数据爬取

    4. Python爬虫入门教程 4-100 美空网未登录图片爬取

    5. Python爬虫入门教程 5-100 27270图片爬取

    6. Python爬虫入门教程 6-100 蜂鸟网图片爬取之一

    7. Python爬虫入门教程 7-100 蜂鸟网图片爬取之二

    8. 

    展开全文
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  • python爬虫基础

    千人学习 2018-04-05 10:57:11
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空空如也

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python爬虫爬到的代码不全

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