python爬蟲課程設計B站用戶

1. 我想問一下各位b站哪個python課程靠譜

Python是一種計算機程序設計語言。你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的C語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。
那Python是一種什麼語言？
首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序，都是為了讓計算機幹活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言，干同一個活，編寫的代碼量，差距也很大。
比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。
所以Python是一種相當高級的語言。
你也許會問，代碼少還不好？代碼少的代價是運行速度慢，C程序運行1秒鍾，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。
那是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單？表面上來說，是的，但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學的，所以，高級程序語言不等於簡單。
但是，對於初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python，你就不用擔心學了會沒用。
用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的；可以做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。總之就是能幹很多很多事啦。
Python當然也有不能乾的事情，比如寫操作系統，這個只能用C語言寫；寫手機應用，只能用Swift/Objective-C（針對iPhone）和Java（針對Android）；寫3D游戲，最好用C或C++。

2. 如何利用Python來爬取網頁視頻呢

前幾天寫了個爬蟲，用path、re、BeautifulSoup爬取的B站python視頻，但是這個爬蟲有有個缺陷，沒能獲取視頻的圖片信息，如果你去嘗試你會發現它根本就不在返回的結果裡面。今天就用分析Ajax的方法獲取到。

分析頁面

點一下搜索，這個url才會出現數爛神，或者點一下下一頁

然後就構造這歷知個請求就可以了。需要注意的是最後一個參數不能添加。

代碼實戰

代碼裡面有些解釋已經很清楚了，在這里再次復習一下

re.sub()

這個函數傳入五個參數，前三個是必須傳入的pattern,、repl、string

第一個是表示的是正則表達式中模式字元串

第二個是要被替換的字元串

第三個是文本字元串剩下兩個可選參數，一個是count一個是薯虧flag。

時間戳轉換成標准格式的時間第一種方法

第二種方法

綜上就是這次的全部內容，多加練習繼續加油！

3. python爬蟲項目實戰：爬取用戶的所有信息，如性別、年齡等

python爬蟲項目實戰：
爬取糗事網路用戶的所有信息，包括用戶名、性別、年齡、內容等等。

10個步驟實現項目功能，下面開始實例講解：
1.導入模塊
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
2.添加頭文件，防止爬取過程被拒絕鏈接
def qiuShi(url,page):
################### 模擬成高仿度瀏覽器的行為 ##############

heads ={
'Connection':'keep-alive',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;
q=0.9,image/webp,image/apng, / ;q=0.8',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36
(KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
}
headall = []
for key,value in heads.items():
items = (key,value)

headall.append(items)

opener = urllib.request.build_opener()

opener.addheaders = headall

urllib.request.install_opener(opener)

data = opener.open(url).read().decode()

################## end ########################################
3.創建soup解析器對象
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')
x = 0
4.開始使用BeautifulSoup4解析器提取用戶名信息
############### 獲取用戶名 ########################
name = []

unames = soup.find_all('h2')

for uname in unames:

name.append(uname.get_text())

#################end#############################
5.提取發表的內容信息
############## 發表的內容 #########################
cont = []
data4 = soup.find_all('div',class_='content')

data4 = str(data4)

soup3 = BeautifulSoup(data4,'lxml')
contents = soup3.find_all('span')
for content in contents:

cont.append(content.get_text())

##############end####################################
6.提取搞笑指數
#################搞笑指數##########################
happy = []

data2 = soup.find_all('span',class_="stats-vote")

data2 = str(data2) # 將列表轉換成字元串形式才可以使用

soup1 = BeautifulSoup(data2,'lxml')
happynumbers = soup1.find_all('i',class_="number")
for happynumber in happynumbers:

happy.append(happynumber.get_text())

##################end#############################
7.提取評論數
############## 評論數 ############################
comm = []
data3 = soup.find_all('a',class_='qiushi_comments')
data3 = str(data3)

soup2 = BeautifulSoup(data3,'lxml')
comments = soup2.find_all('i',class_="number")
for comment in comments:

comm.append(comment.get_text())
############end#####################################
8.使用正則表達式提取性別和年齡
######## 獲取性別和年齡 ##########################

pattern1 = '<div class="articleGender (w ?)Icon">(d ?)</div>'
sexages = re.compile(pattern1).findall(data)

9.設置用戶所有信息輸出的格局設置
################## 批量輸出用戶的所以個人信息 #################
print()
for sexage in sexages:
sa = sexage
print(' ' 17, '= = 第', page, '頁-第', str(x+1) + '個用戶 = = ',' ' 17)

print('【用戶名】：',name[x],end='')

print('【性別】：',sa[0],' 【年齡】：',sa[1])

print('【內容】：',cont[x])

print('【搞笑指數】：',happy[x],' 【評論數】：',comm[x])
print(' ' 25,' 三八分割線 ',' ' 25)
x += 1
###################end##########################
10.設置循環遍歷爬取13頁的用戶信息
for i in range(1,14):

url = ' https://www.qiushike.com/8hr/page/'+str(i)+'/'
qiuShi(url,i)
運行結果，部分截圖：

4. Python 爬蟲的入門教程有哪些值得推薦的

Python 爬蟲的入門教程有很多值得推薦的，以下是一些比較受歡迎和推薦的教程：

1.《精通 Python 網路爬蟲》：這本書是一本入門級的 Python 爬蟲教程，適合初學者學習。

• Python3 網路爬蟲實戰：這是一個在線教程，詳細介紹了 Python 爬蟲的基礎知識，包括爬蟲的原理、如何使用 Python 爬取網頁、如何使用正則表達式和 XPath 解析網頁等。

• Python 爬蟲指南：這是一個在線教程，通過幾個簡單的例子來介紹 Python 爬蟲的基礎知識。

• 網路爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

• Python 爬蟲實戰：這是一個在線課程，通過幾個實際案例來介紹 Python 爬蟲的基礎知識和進階技巧。

以上是一些比較受歡迎和推薦的 Python 爬蟲入門教程，你可以根據自己的需求和學習進度選擇適合自己的教程。

bilibili上也有一些視頻教程。

5. 有沒有python爬蟲視頻教程推薦

鏈接：https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

課程簡介

畢業不知如何就業？工作效率低經常挨罵？很多次想學編程都沒有學會？

Python 實戰：四周實現爬蟲系統，無需編程基礎，二十八天掌握一項謀生技能。

帶你學到如何從網上批量獲得幾十萬數據，如何處理海量大數據，數據可視化及網站製作。

課程目錄

開始之前，魔力手冊 for 實戰學員預習

第一周：學會爬取網頁信息

第二周：學會爬取大規模數據

第三周：數據統計與分析

第四周：搭建 Django 數據可視化網站

......

6. Python 爬蟲爬坑路（二）——B站圖片，咸魚的正確 GET 姿勢

昨天在寫完 入門級爬蟲之後 ，馬上就迫不及待的著手開始寫 B站的圖片爬蟲了，真的很喜歡這個破站呢 (〜￣△￣)〜

這里不涉及到 Python 爬蟲的高級技巧，沒有使用框架，沒有考慮反爬機制，沒有使用非同步IO技術，因為這些，我都不會！

我們選定 B站的 動畫區 進行測試，打開後我們發現有好多好多圖....

但當我們使用 F12 查看這些圖片的時候，發現並沒有圖片的地址...

這就是目前大多網站使用的 Ajax 技術動態載入數據的鍋，可遇到這種情況這么辦呢？別急別急，我們知道這些圖片的地址一定是需要載入的，而目前常見WEB傳輸數據的基本就是方式 XML 和 Json (其實是我就知道這兩種...)，那好我們去看看請求的 XML 和 Json 文件。

以下省略查找過程....

我們發現 B站的圖片地址是保存在 Json 裡面的，ok，我們保存好這個 json 地址:
https://api.bilibili.com/x/web-interface/dynamic/region?callback=jQuery172071087417824369_1505783866149&jsonp=jsonp&ps=15&rid=24&_=1505783866453

這個是 MAD·AMV 最新動態的 Json 文件，利用上面相同的方法，我們找到 3D區、短片·配音區、綜合區 以及 右邊排行部分 的相應 json 地址。

好在 Chrome 瀏覽器提供了一個 Preview 功能，自動幫我們整理好 數據，如下

這樣就很清晰啦，我們只需要一層層解析拿到 pic 即可。於是我們這樣寫：

我們利用 requests 內置的 json 解碼器，很不幸，報錯：

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

它提示說：解碼 Json 數據的時候出了問題，可能是在 第一行 第一列，咦？好奇怪，剛才不是用瀏覽器看過結構了嗎，沒毛病啊，怎麼還在報錯：Σ( ￣□￣||)

別急別急，我們先看看原始的 Json 數據長啥樣？用 瀏覽器打開上面的 json 鏈接就可以了。

（/TДT)/ 前面的那些字母是幹嘛的呀，為什麼還有括弧啊！

所以我們知道了 Json 解析錯誤 的原因啦：後面在處理的時候把前面的這部分刪掉就好啦，另外我們也發現了 archives 這個關鍵字，我們在上一張圖看見過的哦，有印象嗎？啊，你說沒有呀，沒關系，這里你只需要記著它是一個 List 的數據類型就好了呀！

為了防止被當作是 惡意訪問 從而被封 IP，這里我們選擇犧牲時間，取巧使用 sleep(x) ，讓其等待一段時間之後再發出請求。

你可能會問我，呀，你這個，根本沒有代理、沒有混淆IP防止反爬、也沒有模擬 Ajax 請求動態抓取雲雲~

那我可以很負責的告訴你，你！走錯地方了！你要找的技術貼出門右拐！（￣へ￣）

我們恰巧使用的是 B站的 Ajax 技術，只要哪個視頻有了最新評論(或者是一下其它的條件)，就會使用 Ajax 將最新的數據取出來。就像下面這樣：

所以可能在訪問人數多的時候，更新越快，越有可能獲得更多不同的圖片啦！

之後你就可以在吃飯的時候，把它掛起，然後吃飯回來就會發現有好多好多的圖片！(=・ω・=)

之後會陸續的更新自己爬蟲的爬坑過程，希望能夠找到小夥伴一起學習呀！