前言

网络爬虫（Web Crawler），也称为网页蜘蛛（Web Spider）或网页机器人（Web Bot），是一种按照既定规则自动浏览网络并提取信息的程序。爬虫的主要用途包括数据采集、网络索引、内容抓取等。

爬虫的基本原理

种子 URL：爬虫从一个或多个种子 URL 开始，这些 URL 是起点。发送请求：爬虫向这些种子 URL 发送 HTTP 请求，通常是 GET 请求。获取响应：服务器返回网页的 HTML 内容作为响应。解析内容：爬虫解析 HTML 内容，提取所需的数据（如文本、链接、图片等）。提取链接：从网页中提取出所有链接，并将这些链接加入待访问队列。重复过程：爬虫重复上述步骤，直到达到某个停止条件，如爬取了一定数量的页面，或所有页面都被爬取完毕。

爬虫的分类

通用爬虫

设计用于抓取整个互联网的大量网页。搜索引擎（如 Google、Bing）的爬虫就是通用爬虫。

聚焦爬虫

专注于特定主题或领域，抓取相关网页。比如，一个新闻爬虫只抓取新闻网站的内容。

增量爬虫

仅抓取自上次爬取以来发生变化或更新的网页，适用于动态内容更新频繁的网站。

爬虫的合法性和道德

在编写和运行爬虫时，必须遵循以下原则：

遵守网站的 <code>robots.txt：

大多数网站都有一个 robots.txt 文件，规定了哪些页面允许被爬取，哪些不允许。爬虫应当尊重这些规则。

避免过度抓取：

设置适当的抓取频率，避免对服务器造成过大负担。

尊重版权和隐私：

不应抓取或使用受版权保护的内容，或涉及用户隐私的数据。

获取许可：

在某些情况下，最好获得网站管理员的许可，特别是当你打算频繁地抓取大量数据时。

通过以上方法和原则，可以编写高效、可靠且合规的网络爬虫来满足数据采集的需求。 

侦察

这个比较简单，直接抓包就可以看到数据来源

保存请求网址 

检查数据在页面标签中的位置

标题在 td-02 中 

热度在 span 中

源代码

<code>import parsel

import csv

import requests

# 创建 csv 文件

# 'a' 表示以追加模式（append mode）打开文件

# newline=''的作用是确保在写入文件时，所有的换行符都使用'\n'code>

f = open('res.csv', 'a', encoding='utf-8', newline='')code>

# csv.DictWriter 类用于将字典格式的数据写入 CSV 文件

# 每个字典表示一行，字典的键对应 CSV 文件的列名

csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['排名', '标题', '热度'])

# 写入表头行，包含指定的字段名

csv_writer.writeheader()

# 请求地址

url = 'https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot'

# 伪造请求头及 cookie

headers = {

'cookie': 'SUB=_2AkMR8Bzkf8NxqwFRmf0XzGvjb4x3zwHEieKnrO0_JRMxHRl-yT9kqmMHtRB6OnAyC3ZtjaT5q1jwM0_aHrCMEvlnAj-o; SUBP=0033WrSXqPxfM72-Ws9jqgMF55529P9D9WFTP2MxWPjMdfqH2lQ8Jx9_; _s_tentry=passport.weibo.com; Apache=9034410052178.598.1722586067660; SINAGLOBAL=9034410052178.598.1722586067660; ULV=1722586067671:1:1:1:9034410052178.598.1722586067660:',

'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36'

}

response = requests.get(url, headers=headers)

# 使用 parsel.Selector 类将响应文本传递给 Selector 对象

# Selector 对象能够解析和处理 HTML 或 XML 文本

selector = parsel.Selector(response.text)

# 选择 <div id='pl_top_realtimehot'> 中的 tbody 中的 trcode>

trs = selector.css('#pl_top_realtimehot tbody tr')

# 定义排序

num = 1

for tr in trs:

# .get() 方法从 SelectorList 中提取第一个匹配项的内容。如果没有匹配项，它将返回 None

# 获取热搜标题

title = tr.css('.td-02 a::text').get()

# 获取热搜热度

hot = tr.css('.td-02 span::text').get()

# 创建字典保存数据

dic = {

'排名': num,

'标题': title,

'热度': hot,

}

print(dic)

# writerow 写入数据

csv_writer.writerow(dic)

num += 1

项目效果