Python 爬虫

掌握数据抓取技能，轻松成为数据侠盗！ 这份Python爬虫源码汇集，助你突破技术壁垒，轻松获取所需数据。它不仅能为你带来实用的商业价值，也能满足你的好奇心。 无论是分析竞争对手数据、收集行业情报，还是窥探社交动态，这些源码都能为你提供支持。赶紧入手，开启你的数据探索之旅吧！

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黑色简洁风格的Python 爬虫案例.zip挺适合新手入门，也方便老司机快速验证思路。内容比较全，源码也还不错，看着舒服。 里头的爬虫脚本结构清晰，注释写得也挺细，哪怕没碰过requests或BeautifulSoup也能看懂。嗯，想快速搞个数据采集项目，还挺省事。 链接里还带了两篇相关文章，一个是Python 爬虫秘籍，另一个是Python 爬虫指南与源码合集。结合来看，更有感觉。 如果你平时想多积累点爬虫思路，可以先把Python 爬虫案例.zip过一遍，再对照文章内容调试一下，效果更好。

本指南萃取了爬虫技术的核心知识，帮助学习者快速掌握爬虫基础，为深入学习奠定坚实基础。

Python 写的房天下爬虫，结构清晰、上手快，链接一改就能抓别的城市或者板块的房源数据，挺灵活的。代码也不复杂，适合拿来练手或者做个小工具玩玩。如果你平时对接房产类数据，这段代码真的挺顺手。

本攻略深入浅出地讲解Python网络爬虫，涵盖从基础原理到大型网站数据抓取的实战技巧，每一步操作都提供细致讲解，助你快速掌握网络爬虫技能。

这个基于Python开发的外贸数据查询软件 4.0 版本，功能真的是挺强大的。它利用Python 爬虫技术，你实时获取全球海关、关单以及外贸数据，尤其适合做外贸相关的工作。软件用到了多线程技术和代理 IP 池，这样可以保持每天几十亿家供应商的数据更新，速度还蛮快的。你可以直接获取采购商和供应商的最新外贸数据，避免手动查找的麻烦。哦，另外，这个版本的优化也让查询变得更高效，数据流畅。如果你在做外贸相关的工作，数据更新快、准确度高对你来说应该是重要的吧。像这个软件，多线程的支持让它在采集数据的时候不会卡顿，效率挺高的。结合求库和代理 IP 池的使用，也能避开 IP 被封的困扰。嗯，值得一提的是，虽

爬虫联系二的练习文档，格式清爽，内容是偏基础的那种，适合刚接触爬虫的同学拿来练手。嗯，虽然只是个.docx文档，但该有的基本流程都有，比如如何发求、解析数据这些。你要是平时用requests和BeautifulSoup，看这个还挺顺的。 文档里的例子不复杂，大多是从静态页面抓取内容，适合一边看一边自己敲一遍试试，效率高不少。对了，还有几个相关链接我觉得也挺实用的，比如那个抓动物农场数据的练习，场景更实战。 ，想学爬虫但不知道从哪下手的，先从这个入门级的练练手准没错。别忘了配合一些网络调试工具用，比如Fiddler或者浏览器的开发者工具，看求走没走对，思路会清晰多。 如果你已经能写xpath或者

天气数据的爬虫代码，写得比较清爽，运行也比较稳当。用的是Python的爬虫库，逻辑不复杂，适合你快速上手搞点天气数据来练练手，或者做个数据可视化小项目也挺方便。 代码结构清晰，带注释，基本照着跑就能出结果。还用到了requests和BeautifulSoup来搞定网页求和数据解析，挺经典的组合，学起来也不难。你用requests.get()拉网页，用soup.select()挑元素，顺手。 如果你想采集个几年内的天气情况，还可以顺手看看这些： 爬虫获取近五年天气数据 2020 年 1-3 月全国天气数据集 南昌市 2017 至 2019 年天气数据 十年天气数据集 2009-2020 ，这

携程的评论页结构还挺规整的，用 Python 写个爬虫抓评论其实不难。这份代码就是干这个的，逻辑清楚，模块也拆得比较利索。用的是requests加正则文本，再配合json解析，响应也快，代码也简单，挺适合你快速上手做数据采集。 评论内容分页加载？没关系，代码里已经了翻页逻辑。抓下来的内容可以直接转成结构化数据，接到你自己的脚本上也方便。你要是想用在机器学习里做情感，这个就比较省事了。 而且哦，它没用什么复杂的框架，全程纯 Python，配个环境就能跑。如果你比较熟 Hadoop，可以搭到自己的数据平台上跑大批量。 顺带给你几个相关链接，像GitHub 项目评论的爬虫和情感预测代码，都挺有参考价