python和人工智能爬虫_人工智能爬虫！教你用Python爬取海量数据！

原标题：人工智能爬虫！教你用Python爬取海量数据！

作为python小白，首次看到项目案例肯定是头脑一片空白，如果让你动手去实现它，必定是手足无措。当你打好地基后，就可以开始试着去完成一些基础却又具有挑战性的小项目，让自己得到最快的提升，完成一个项目不是说你要死记硬背多少代码，而是在头脑中有清晰的思路，然后一步一步代入代码。

爬虫工作原理

首先普及一下网络爬虫：

1.网络爬虫框架主要由控制器、解析器和索引库三大部分组成

2.爬虫工作原理主要是解析器这个环节，解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。

因此解析器的具体流程是：

入口访问->下载内容->分析结构->提取内容

实现爬虫：

主要思路是分成两部分，第一部分用来发起请求分析出播放列表然后丢到队列中，第二部分在队列中逐条下载文件到本地，一般分析列表速度更快，下载速度比较慢可以借助多线程同时进行下载。

秉承这个思路，就可以开始实现下面的小项目了！

这是小编编写的第一个成型例子，尽量往人工智能上靠，编写一个智能的网络爬虫，采集微博数据，收集数据例子，源码以爬微博的例子，演示如何实现此类功能，代码中定义了两个函数和辅助爬虫进行数据采集：

classwb_uset:

avatar_hd = ""# 用户头像

deion = ""# 用户简介

screen_name = ""# 用户名字

profile_url = ""# 用户主页地址

followers_count = ""# 用户粉丝数量

follow_count = ""# 用户关注数量

id = ""# 用户id

classwb_mblog:

id=""#微博id

created_at=""#发表时间

scheme = ""# 单条的地址

text = ""# 内容

attitudes_count = ""# 点赞

comments_count = ""# 评论

reposts_count = ""# 转发

source = ""# 终端

stream_url = ""# 视频地址

page_url = ""# 视频播放地址

obj_ext = ""# 播放次数

image_urls = [] # 图片集合

项目源代码：

源码太长了，这里就不一一一展示了，想要完整源码练手的小伙伴

复制链接至浏览器打开：

https://pan.baidu.com/s/1BeZBe-2osp1OdwR7_xQvwA

即可获取完整源码（无提取码）

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