Python爬虫案例解析：五个实用案例及代码示例（学习爬虫看这一篇文章就够了）_python抓取数据案例_pathon爬取数据代码

import requests
import csv

url = 'http://example.com/weather-api'
response = requests.get(url)

weather_data = response.json()

with open('weather_data.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Date', 'Temperature', 'Humidity'])

    for data in weather_data:
        writer.writerow([data['date'], data['temperature'], data['humidity']])


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代码解析： 在这个案例中，我们使用requests库发送HTTP请求获取天气数据，并将数据保存到CSV文件中。首先，我们发送GET请求获取天气数据的JSON响应。然后，我们使用csv库创建一个CSV文件并写入数据。通过遍历天气数据，我们将每条数据的日期、温度和湿度写入CSV文件。

案例二：爬取图片并下载

import requests

url = 'http://example.com/image-gallery'
response = requests.get(url)

image_urls = ['http://example.com/image1.jpg', 'http://example.com/image2.jpg', 'http://example.com/image3.jpg']

for image_url in image_urls:
    image_response = requests.get(image_url)
    with open(image_url.split('/')[-1], 'wb') as file:
        file.write(image_response.content)


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代码解析： 这个案例演示了如何爬取网站上的图片，并将图片下载到本地。我们发送GET请求获取图片链接的网页，并遍历图片链接列表。对于每个图片链接，我们发送GET请求获取图片的响应，并使用with open语句打开一个文件，将图片的内容写入文件。

案例三：爬取电影评论

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://example.com/movie-reviews'
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
reviews = soup.find_all('div', class_='review')

for review in reviews:
    title = review.find('h2').text
    content = review.find('p').text
    rating = review.find('span', class_='rating').text

    print('Title:', title)
    print('Content:', content)
    print('Rating:', rating)
    print('---')


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代码解析： 这个案例展示了如何爬取电影网站上的电影评论，并提取关键信息。我们发送GET请求获取电影评论页面的HTML响应，然后使用BeautifulSoup库对HTML响应进行解析。通过find_all方法，我们找到class为’review’的div元素，这些元素包含了电影评论。针对每个电影评论，我们使用find方法找到标题、内容和评分，并将其打印出来。

案例四：爬取新闻文章并进行文本分析

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist

url = 'http://example.com/news-articles'
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
articles = soup.find_all('article')

for article in articles:
    title = article.find('h2').text
    content = article.find('div', class_='content').text

    tokens = word_tokenize(content)
    frequency_distribution = FreqDist(tokens)
    top_words = frequency_distribution.most_common(10)

    print('Title:', title)
    print('Content:', content)
    print('Top Words:', top_words)
    print('---')


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代码解析： 这个案例演示了如何爬取新闻网站的文章，并使用自然语言处理库进行文本分析。我们发送GET请求获取新闻文章页面的HTML响应，然后使用BeautifulSoup库对HTML响应进行解析。通过find_all方法，我们找到所有的article元素，这些元素包含了新闻文章。针对每篇文章，我们使用find方法找到标题和内容，并将其打印出来。我们使用nltk库中的word_tokenize函数对内容进行分词，并使用FreqDist类计算词频分布。最后，我们打印出词频最高的前10个单词。

案例五：爬取股票数据并进行分析

import requests
import pandas as pd

url = 'http://example.com/stock-data'
response = requests.get(url)

data = response.json()

df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 计算股票收益率
df['Return'] = df['Close'].pct_change()

# 计算股票收益率的统计信息
return_stats = df['Return'].describe()

print('Stock Return Statistics:')
print(return_stats)


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代码解析： 这个案例展示了如何爬取股票数据，并使用pandas库进行数据分析。我们发送GET请求获取股票数据的JSON响应，然后将其转换为DataFrame对象。我们使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间格式。然后，我们计算股票的收益率，通过计算每日收盘价的变化百分比。最后，我们使用describe()函数计算股票收益率的统计信息，并打印出来。

最后

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