本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，内容都是经过专业老师审定过的，基本能够满足学习、使用参考需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

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使用requests库和pygal库。 可能是因为python项目过多，使用的API经常不能请求到所有的仓库，生成的图表并不一定是真正的最多星星的。 可以取消掉一些代码的注释并注释掉一些代码来读取data.txt中的数据，看看2023年2月4日的时候这些仓库是什么样的情况。 最后生成的是一个svg文件，需要在浏览器中打开，svg格式可以作为图片直接嵌入到自己的网站上。 最后的svg是一个交互式条形图，鼠标移动到每个条内可以看星星的具体数量和该项目的描述，点击每个条就可以到对应的github项目处。

本文实例讲述了Python爬虫爬取新浪微博内容。分享给大家供大家参考，具体如下： 用Python编写爬虫，爬取微博大V的微博内容，本文以女神的微博为例（爬新浪m站：https://m.weibo.cn/u/1259110474） 一般做爬虫爬取网站，首选的都是m站，其次是wap站，最后考虑PC站。当然，这不是绝对的，有的时候PC站的信息最全，而你又恰好需要全部的信息，那么PC站是你的首选。一般m站都以m开头后接域名， 所以本文开搞的网址就是 m.weibo.cn。 前期准备 1.代理IP 网上有很多免费代理ip，如西刺免费代理IPhttp://www.xicidaili.com/，自己可找一个

可以使用python实现基本的图片爬取和保存功能，用户可以根据自己需求自定义要爬取的链接，但是相应的也要根据网页结果更改部分代码，代码清晰，思路明确，适合学习python爬虫爬取图片参考。

> ### python爬虫爬取百度百科页面 > 简单爬虫框架： > 爬虫调度器 -> URL管理器 -> 网页下载器(urllib2) -> 网页解析器(BeautifulSoup) -> 价值数据 目录结构：  > 注：mac osx下用alt+enter添加相应方法 - (爬虫调度器)spider_main.py - (url管理器)url_manager.py - (下载器)html_downloader.py - (解析器)html_parser.py - (数据输出)html_outputer.py > 运行程序spider_main.py可进行爬取页面，最终文件输出为output.html,里面包含词条和词条解释，爬取完毕。 output.html: ![](http://images2015.cnblogs.com/blog/763083/201

通过python爬虫采集城市的酒店数据 内容概要：使用python采集酒店数据 适用人群：做酒店数据市场调研，数据分析报告的人群 使用场景及目标：需要依靠python3环境，执行爬虫脚本 其他说明：需要使用开发者工具捕捉网站中的目标城市对应的cityCode，城市编号，如有侵权，联系删除

新浪微博需要登录才能爬取，这里使用m.weibo.cn这个移动端网站即可实现简化操作，用这个访问可以直接得到的微博id。 分析新浪微博的评论获取方式得知，其采用动态加载。所以使用json模块解析json代码 单独编写了字符优化函数，解决微博评论中的嘈杂干扰字符 本函数是用python写网络爬虫的终极目的，所以采用函数化方式编写，方便后期优化和添加各种功能 # -*- coding:gbk -*- import re import requests import json from lxml import html #测试微博4054483400791767 comments=[] def

这是新浪微博爬虫，采用python+selenium实现。 免费资源，希望对你有所帮助，虽然是傻瓜式爬虫，但是至少能运行。同时rar中包括源码及爬取的示例。 参考我的文章： http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50720436 [python爬虫] Selenium爬取新浪微博内容及用户信息 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/51231852 [Python爬虫] Selenium爬取新浪微博客户端用户信息、热点话题及评论 (上) 主要爬取内容包括： 新浪微博手机端用户信息和微博信息。 用户信息：包括用户ID、用户名、微博数、粉丝数、关注数等。 微博信息：包括转发或原创、点赞数、转发数、评论数、发布时间、微博内容等。 安装过程： 1.先安装Python环境，作者是Python 2.7.8 2.再安装PIP或者easy_install 3.通过命令pip install selenium安装selenium，它是自动测试、爬虫的工具 4.然后修改代码中的用户名和密码

使用python爬虫，爬取安居客网站新盘和二手房商品信息，并按类别，地区存储在文件夹中。从主网站一直到房产详细页面爬取信息。