python爬虫实践下载教程

① python爬虫实战，Python多线程抓取5千多部最新电影下载链接

利用Python多线程爬了5000多部最新电影下载链接，废话不多说~

让我们愉快地开始吧~

Python版本： 3.6.4

相关模块：

requests模块；

re模块；

csv模块；

以及一些Python自带的模块。

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

拿到链接之后，接下来就是继续访问这些链接，然后拿到电影的下载链接

但是这里还是有很多的小细节，例如我们需要拿到电影的总页数，其次这么多的页面，一个线程不知道要跑到什么时候，所以我们首先先拿到总页码，然后用多线程来进行任务的分配

我们首先先拿到总页码，然后用多线程来进行任务的分配

总页数其实我们用re正则来获取

爬取的内容存取到csv，也可以写个函数来存取

开启4个进程来下载链接

您学废了吗？最后祝大家天天进步！！学习Python最重要的就是心态。我们在学习过程中必然会遇到很多难题，可能自己想破脑袋都无法解决。这都是正常的，千万别急着否定自己，怀疑自己。如果大家在刚开始学习中遇到困难，想找一个python学习交流环境，可以加入我们，领取学习资料，一起讨论，会节约很多时间，减少很多遇到的难题。

② Python爬虫实战（1）requests爬取豆瓣电影TOP250

爬取时间：2020/11/25
系统环境：Windows 10
所用工具：Jupyter NotebookPython 3.0
涉及的库：requestslxmlpandasmatplotlib umpy

蛋肥想法： 先将电影名称、原名、评分、评价人数、分类信息从网站上爬取下来。

蛋肥想法： print数据列表后发现电影原名、分类信息等存在不需要的字符，需预先处理；同时因为后续想做一个豆瓣电影TOP250的维度分布图，而同一电影存在多个发行国家、类型（如“法国 美国 / 剧情祥备 动作 犯罪”），为了简（偷）便（懒），这里均取第一个作为记入的数据；最后将数据保存为xlsx。

蛋肥想法： 蛋肥想知道在豆瓣电影TOP250中年份、国家、类型的维度数据，为了练手，使用刚带余才保存成xlsx的数据，并分别画成雷达图、柱形图、扇谨行毁形图。

③ python爬虫 将在线html网页中的图片链接替换成本地链接并将html文件下载到本地

import os,re
def check_flag(flag):
regex = re.compile(r'images\/')
result = True if regex.match(flag) else False
return result

#soup = BeautifulSoup(open('index.html'))
from bs4 import BeautifulSoup
html_content = '''
<a href="https://xxx.com">测试01</a>
<a href="https://yyy.com/123">测试02</a>
<a href="https://xxx.com">测试01</a>
<a href="https://xxx.com">测试01</a>
'''
file = open(r'favour-en.html','r',encoding="UTF-8")
soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser')
for element in soup.find_all('img'):
if 'src' in element.attrs:
print(element.attrs['src'])
if check_flag(element.attrs['src']):
#if element.attrs['src'].find("png"):
element.attrs['src'] = "michenxxxxxxxxxxxx" +'/'+ element.attrs['src']

print("##################################")
with open('index.html', 'w',encoding="UTF-8") as fp:
fp.write(soup.prettify()) # prettify()的作⽤是将sp美化⼀下，有可读性

④ 谁有Python教程啊

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本书站在初学者的角度，从原理到实践，循序渐进地讲述了使用Python开发网络爬虫的核心技术。全书从逻辑上可分为基础篇、实战篇和爬虫框架篇三部分。基础篇主要介绍了编写网络爬虫所需的基础知识，分别是网站分析、数据抓取、数据清洗和数据入库。网站分析讲述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具对网络做全面分析；数据抓取介绍了Python爬虫模块Urllib和Requests的基础知识；数据清洗主要介绍字符串操作、正则和Beautiful Soup的使用；数据入库分别讲述了MySQL和MongoDB的操作，通过ORM框架SQLAlchemy实现数据持久化，实现企业级开发。实战篇深入讲解了分布式爬虫、爬虫软件开发与应用、12306抢票程序和微博爬取，所举示例均来自于开发实践，可帮助读者快速提升技能，开发实际项目。