两个实用且热门的 Python 爬虫案例，结合动态/静态网页抓取和反爬策略，附带详细代码和实现说明

在这个瞬息万变的世界里，保持一颗探索的心，永远怀揣梦想前行。即使有时会迷失方向，也不要忘记内心深处那盏指引你前进的明灯。它代表着你的希望、你的信念以及对未来的无限憧憬。每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负；每一段努力拼搏的时光，都在为你的辉煌未来添砖加瓦。

相信自己拥有改变世界的力量。无论是通过小小的善举还是伟大的发明创造，你都有能力为这个世界带来积极的变化。你的存在本身就是一种奇迹，而你所追求的梦想则是让这个奇迹绽放光芒的源泉。即使前路漫漫，即使困难重重，也要坚信自己的潜力是无穷无尽的。

因此，请继续勇敢地追逐你的星辰大海，不畏艰难险阻，不怕孤独寂寞。因为在你心中燃烧的火焰，足以照亮整个宇宙。让每一天都成为展现自我价值的机会，用你的热情和努力去书写属于自己的传奇。因为你不仅是在为自己而活，更是在用自己的方式激励着周围的人。未来正等待着你去开创，而你是那个能够让它变得无比精彩的唯一人选。

讲解这些内容之前，先给大家上波小福利

你们最近有没有使用deep seek，是不是多问几次就服务器繁忙，我来告诉你如何解决，按步骤来

1、浏览器搜索硅基流动，点登录（我登录过，所以界面不一样，没关系哈）然后找到API密钥，自己生成一个密钥，复制一下刚刚生成的密钥

2、再然后浏览器搜索chatbox，安卓点APK下载，下载好之后开始配置，按步骤，API密钥介绍刚刚让你复制的那个

目录

Python爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上抓取和提取数据

一、Python爬虫的核心作用

二、典型应用场景

三、技术实现流程

四、进阶技术栈

五、系统学习路径

六、推荐学习资源

七、注意事项

案例 1：静态网页爬虫 - 豆瓣电影 Top250

爬取目标

代码实现

数据存储示例（表格）

案例 2：动态网页爬虫 - 京东商品搜索（Selenium 模拟浏览器）

爬取目标

代码实现

反爬策略说明

关键注意事项

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Python爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上抓取和提取数据

一、Python爬虫的核心作用

1. 数据采集：批量获取商品价格、新闻资讯、社交媒体内容等

2. 数据分析：为机器学习/市场研究提供数据源

3. 自动化测试：模拟用户操作进行网站监测

4. SEO优化：分析搜索引擎收录和排名

5. 学术研究：收集论文数据或实验样本

二、典型应用场景

• 电商比价监控（如跟踪某价格波动）

• 舆情分析（抓取微博热点话题）

• 招聘信息聚合（整合各平台职位数据）

• 学术文献收集（批量下载论文摘要）

• 图像/视频资源归档

• ......

三、技术实现流程

1. 目标分析（使用Chrome开发者工具审查网页结构）

2. 请求模拟

python

import requests
response = requests.get(url, headers=模拟浏览器头)

1. 内容解析

python

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
title = soup.select('div.content > h1::text')

1. 数据存储

python

import pandas as pd
pd.DataFrame(data).to_csv('result.csv')

1. 反爬应对（处理验证码、IP轮换、请求限速）

四、进阶技术栈

• 动态页面处理：Selenium/Puppeteer

• 分布式爬虫：Scrapy-Redis框架

• 验证码破解：Tesseract OCR/深度学习模型

• 数据清洗：Pandas/Numpy

• 代理管理：IP池维护策略

五、系统学习路径，建议哈

1. 基础阶段（2-4周）：

   • Python语法核心（文件操作、异常处理）

   • HTML/CSS选择器与XPath表达式

   • HTTP协议与REST API原理

2. 中级阶段（3-5周）：

   • Scrapy框架项目实战

   • 数据库存储（MySQL/MongoDB）

   • 异步请求处理（aiohttp）

3. 高级阶段（持续提升）：

   • 逆向工程（JS加密破解）

   • 移动端数据抓取（App爬虫）

   • 云部署与定时任务（Docker/Kubernetes）

六、推荐学习资源

交互式平台：

1. Scrapy官方文档（含多语言版本）

2. Requests高级用法指南

3. 菜鸟教程-网络爬虫专题

视频课程：

• 慕课网《Python爬虫工程师系列》看过，我认为非常不错

• Coursera《Web Scraping and APIs》

实战项目：

1. 豆瓣电影TOP250数据采集

2. 链家房产信息监控系统

3. 微博热点实时追踪

4. 跨境电商价格聚合平台

工具集合：

• 代理服务：快代理/ProxyMesh

• 验证码平台：联众打码

• 指纹管理：指纹浏览器

七、注意事项

1. 合规性：

   • 严格遵守robots.txt协议

   • 控制请求频率（建议≥3秒/次）

   • 避免抓取个人隐私数据

2. 道德准则：

   • 注明数据来源

   • 不进行商业性数据转售

   • 尊重网站服务条款

建议从简单的静态页面抓取开始，逐步过渡到动态网页和反爬策略应对。可通过GitHub参与开源爬虫项目（如scrapy-demos）获取实战经验。掌握Charles/Fiddler等抓包工具的使用将显著提升调试效率。

案例 1：静态网页爬虫 - 豆瓣电影 Top250

技术栈：requests + BeautifulSoup + pandas

爬取目标

• 电影名称、评分、导演、年份、简介、排名

代码实现

python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pddef get_douban_top250():headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"}base_url = "https://movie.douban.com/top250"data = []for page in range(0, 250, 25):  # 分页逻辑（共10页）url = f"{base_url}?start={page}"response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")for item in soup.find_all("div", class_="item"):title = item.find("span", class_="title").textrating = item.find("span", class_="rating_num").textinfo = item.find("div", class_="bd").p.get_text(strip=True).split("\n")[0]year = info.split("/")[0].strip()[-4:]  # 提取年份director = info.split("/")[1].strip()data.append({"排名": item.find("em").text,"标题": title,"评分": rating,"导演": director,"年份": year})df = pd.DataFrame(data)df.to_csv("douban_top250.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")if __name__ == "__main__":get_douban_top250()

数据存储示例（表格）

排名	标题	评分	导演	年份
1	肖申克的救赎	9.7	弗兰克·德拉邦特	1994
2	霸王别姬	9.6	陈凯歌	1993

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案例 2：动态网页爬虫 - 京东商品搜索（Selenium 模拟浏览器）

技术栈：Selenium + ChromeDriver + lxml

爬取目标

• 商品名称、价格、店铺、评论数

代码实现

python

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
import pandas as pd
import timedef get_jd_products(keyword="手机"):service = Service(executable_path="chromedriver.exe")  # 需下载对应版本驱动driver = webdriver.Chrome(service=service)driver.get(f"https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}")# 滚动页面加载动态内容for _ in range(3):driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")time.sleep(2)products = []items = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".gl-item")for item in items:try:title = item.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".p-name em").textprice = item.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".p-price i").textshop = item.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".p-shop a").textcomment = item.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".p-commit a").textproducts.append({"标题": title,"价格": price,"店铺": shop,"评论数": comment})except Exception as e:print(f"解析失败: {e}")driver.quit()df = pd.DataFrame(products)df.to_excel("jd_products.xlsx", index=False)if __name__ == "__main__":get_jd_products()

反爬策略说明

策略	实现方法
请求头伪装	设置 User-Agent 模拟浏览器访问
IP 代理轮换	使用付费代理服务（如快代理）
动态加载处理	Selenium 模拟滚动和点击
请求频率控制	time.sleep(random.uniform(1,3))

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关键注意事项

1. 合法性：遵守 robots.txt 和网站服务协议（豆瓣允许爬取，京东需谨慎）

2. 反爬突破：动态内容用 Selenium/Playwright，验证码需接入打码平台

3. 效率优化：Scrapy 框架 + Redis 分布式爬虫（适合大规模采集）

4. 数据清洗：使用 pandas 或正则表达式处理原始数据