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糗事百科爬虫,Python爬虫如何写？

admin admin 发表于2024-02-27 06:42:45 浏览18 评论0

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本文目录一览：

python爬虫项目实战：爬取用户的所有信息，如性别、年龄等

python爬虫项目实战：
爬取糗事百科用户的所有信息，包括用户名、性别、年龄、内容等等。

10个步骤实现项目功能，下面开始实例讲解：
1.导入模块
import re
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
2.添加头文件，防止爬取过程被拒绝链接
def qiuShi(url,page):
################### 模拟成高仿度浏览器的行为 ##############

heads ={
'Connection':'keep-alive',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9',
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;
q=0.9,image/webp,image/apng, / ;q=0.8',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36
(KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
}
headall = []
for key,value in heads.items():
items = (key,value)

headall.append(items)

opener = urllib.request.build_opener()

opener.addheaders = headall

urllib.request.install_opener(opener)

data = opener.open(url).read().decode()

################## end ########################################
3.创建soup解析器对象
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')
x = 0
4.开始使用BeautifulSoup4解析器提取用户名信息
############### 获取用户名 ########################
name = []

unames = soup.find_all('h2')

for uname in unames:

name.append(uname.get_text())

#################end#############################
5.提取发表的内容信息
############## 发表的内容 #########################
cont = []
data4 = soup.find_all('div',class_='content')

data4 = str(data4)

soup3 = BeautifulSoup(data4,'lxml')
contents = soup3.find_all('span')
for content in contents:

cont.append(content.get_text())

##############end####################################
6.提取搞笑指数
#################搞笑指数##########################
happy = []

data2 = soup.find_all('span',class_="stats-vote")

data2 = str(data2) # 将列表转换成字符串形式才可以使用

soup1 = BeautifulSoup(data2,'lxml')
happynumbers = soup1.find_all('i',class_="number")
for happynumber in happynumbers:

happy.append(happynumber.get_text())

##################end#############################
7.提取评论数
############## 评论数 ############################
comm = []
data3 = soup.find_all('a',class_='qiushi_comments')
data3 = str(data3)

soup2 = BeautifulSoup(data3,'lxml')
comments = soup2.find_all('i',class_="number")
for comment in comments:

comm.append(comment.get_text())
############end#####################################
8.使用正则表达式提取性别和年龄
######## 获取性别和年龄 ##########################

pattern1 = '

(d ?)
'
sexages = re.compile(pattern1).findall(data)

9.设置用户所有信息输出的格局设置
################## 批量输出用户的所以个人信息 #################
print()
for sexage in sexages:
sa = sexage
print(' ' 17, '= = 第', page, '页-第', str(x+1) + '个用户 = = ',' ' 17)

print('【用户名】：',name[x],end='')

print('【性别】：',sa[0],' 【年龄】：',sa[1])

print('【内容】：',cont[x])

print('【搞笑指数】：',happy[x],' 【评论数】：',comm[x])
print(' ' 25,' 三八分割线 ',' ' 25)
x += 1
###################end##########################
10.设置循环遍历爬取13页的用户信息
for i in range(1,14):

url = ' https://www.qiushibaike.com/8hr/page/'+str(i)+'/'
qiuShi(url,i)
运行结果，部分截图：

如何通过网络爬虫获取网站数据？

八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器，可以帮助您快速获取网站数据。以下是通过八爪鱼采集器进行网站数据采集的步骤：1. 打开八爪鱼采集器，并创建一个新的采集任务。2. 在任务设置中，输入要采集的网址作为采集的起始网址。3. 配置采集规则。可以使用智能识别功能，让八爪鱼自动识别页面的数据结构，或者手动设置采集规则。4. 如果手动设置采集规则，可以通过鼠标选择页面上的数据元素，并设置相应的采集规则，以确保正确获取所需的数据。5. 设置翻页规则。如果需要采集多页数据，可以设置八爪鱼采集器自动翻页，以获取更多的数据。6. 运行采集任务。确认设置无误后，可以启动采集任务，让八爪鱼开始采集数据。7. 等待采集完成。八爪鱼将根据设置的规则自动抓取页面上的数据，并将其保存到本地或导出到指定的数据库等。八爪鱼采集器还提供了丰富的教程和帮助文档，帮助用户快速掌握采集技巧。了解更多数据采集的方法和技巧，可以参考八爪鱼采集器的教程，请前往官网教程与帮助了解更多详情。八爪鱼为用户准备了一系列简洁易懂的教程，帮助大家快速掌握采集技巧，轻松应对各类网站数据采集，请前往官网教程与帮助了解更多详情。
这里以python为例，简单介绍一下如何通过python网络爬虫获取网站数据，主要分为静态网页数据的爬取和动态网页数据的爬取，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
静态网页数据
这里的数据都嵌套在网页源码中，所以直接requests网页源码进行解析就行，下面我简单介绍一下，这里以爬取糗事百科上的数据为例：
1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的字段包括昵称、内容、好笑数和评论数：
接着查看网页源码，如下，可以看的出来，所有的数据都嵌套在网页中：
2.然后针对以上网页结构，我们就可以直接编写爬虫代码，解析网页并提取出我们需要的数据了，测试代码如下，非常简单，主要用到requests+BeautifulSoup组合，其中requests用于获取网页源码，BeautifulSoup用于解析网页提取数据：
点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取了到我们需要的数据：
动态网页数据
这里的数据都没有在网页源码中（所以直接请求页面是获取不到任何数据的），大部分情况下都是存储在一个json文件中，只有在网页更新的时候，才会加载数据，下面我简单介绍一下这种方式，这里以爬取人人贷上面的数据为例：
1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的数据包括年利率，借款标题，期限，金额和进度：
接着按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找打动态加载的json文件，如下，也就是我们需要爬取的数据：
2.然后就是根据这个json文件编写对应代码解析出我们需要的字段信息，测试代码如下，也非常简单，主要用到requests+json组合，其中requests用于请求json文件，json用于解析json文件提取数据：
点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取到我们需要的数据：
至此，我们就完成了利用python网络爬虫来获取网站数据。总的来说，整个过程非常简单，python内置了许多网络爬虫包和框架（scrapy等），可以快速获取网站数据，非常适合初学者学习和掌握，只要你有一定的爬虫基础，熟悉一下上面的流程和代码，很快就能掌握的，当然，你也可以使用现成的爬虫软件，像八爪鱼、后羿等也都可以，网上也有相关教程和资料，非常丰富，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

如何利用Python抓取静态网站及其内部资源？

八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器。如果您需要采集数据，八爪鱼采集器可以为您提供智能识别和灵活的自定义采集规则设置，帮助您快速获取所需的数据。了解更多八爪鱼采集器的功能与合作案例，请前往官网了解更多详情
这个非常简单，requests+BeautifulSoup组合就可以轻松实现，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，这里以爬取糗事百科网站数据（静态网站）为例：
1.首先，安装requets模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallrequests”就行，如下：
2.接着安装bs4模块，这个模块包含了BeautifulSoup，安装的话，和requests一样，直接输入安装命令“pipinstallbs4”即可，如下：
3.最后就是requests+BeautifulSoup组合爬取糗事百科，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，提取数据，主要步骤及截图如下：
这里假设爬取的数据包含如下几个字段，包括用户昵称、内容、好笑数和评论数：
接着打开对应网页源码，就可以直接看到字段信息，内容如下，嵌套在各个标签中，后面就是解析这些标签提取数据：基于上面网页内容，测试代码如下，非常简单，直接find对应标签，提取文本内容即可：
程序运行截图如下，已经成功抓取到网站数据：
至此，我们就完成了使用python来爬去静态网站。总的来说，整个过程非常简单，也是最基本的爬虫内容，只要你有一定的python基础，熟悉一下上面的示例，很快就能掌握的，当然，你也可以使用urllib，正则表达式匹配等，都行，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

如何用python爬取网站数据？

八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器，可以帮助您快速获取所需的数据。如果您想使用Python来爬取网站数据，可以参考以下步骤：1. 安装Python：首先，您需要在您的计算机上安装Python编程语言。您可以从Python官方网站（https://www.python.org）下载并安装最新版本的Python。2. 安装相关库：Python有许多用于网络爬虫的库，例如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等。您可以使用pip命令来安装这些库，例如在命令行中输入`pip install requests`来安装Requests库。3. 编写爬虫代码：使用Python编写爬虫代码来获取网站数据。您可以使用Requests库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取所需的数据。4. 处理数据：一旦您获取了网站数据，您可以使用Python的数据处理库（例如Pandas、NumPy）对数据进行处理和分析。需要注意的是，使用Python爬取网站数据需要遵守相关的法律法规和网站的使用协议。请确保您的爬虫行为合法合规，并尊重网站的规定。如果您想更快速、更简单地进行网站数据采集，推荐您使用八爪鱼采集器。八爪鱼采集器提供了可视化的操作界面和丰富的功能，无需编程和代码知识即可轻松进行数据采集。了解更多八爪鱼采集器的信息，请前往官网教程与帮助了解更多详情。
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：
对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：
2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：
打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：
2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：
程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：
至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

python3.4 + requests + re 仿写糗事百科爬虫，遇到一个疑惑，求助

贴问题，问题，题。。。。。。
你可以用一下BeautifulSoup这个，它是处理这种抓取下来的网页，直接利用标签和一些id、class来查找元素的，比较方便
　　网上的Python教程大都是2.X版本的，python2.X和python3.X相比较改动比较大，好多库的用法不太一样，我安装的是3.4.1，就用3.4.1实现一下网页内容抓取
　　首先是库，2.7版本的urllib2库已经没有了，我导入的是：
　　import urllib.request
　　import re
　　首先是取得url，直接打开糗事百科直接复制网址
　　url='http//www..com/hot/'
　　然后设置headers，伪装成浏览器进行访问，有的网站会有屏蔽措施，设置过headers可以绕过屏蔽
　　user_agent='Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
　　headers={'User-Agent':user_agent}
　　然后进行请求，这里3.4和2.7有点不一样，注意用法
　　request=urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
　　然后获取响应结果，注意用法
　　response=urllib.request.urlopen(request)
　　此时就抓去了整个网页源代码，可以打印一下看看
　　content=response.read().decode('utf-8')
　　print(content)
　　如何抓取想要的内容呢？这里需要正则表达式去匹配
　　先看看部分源码的内容，如下：
　　

狼牙蝎子尾

狼牙蝎子尾

“懒惰是可以战胜饥饿的 ”

“但却输给了尿”
懒惰是可以战胜饥饿的
1702 好笑 · 26 评论
　　这是一条内容，可以看出，从
结束
　　然后就写正则匹配
　　pattern=re.compile('.*?

(.*?)

.*?(.*?).*?.*?.*?')
　　再然后就可以获取内容了
　　items=re.findall(pattern,str(content))
　　由于控制台不能输出图片，就把带图片的过滤掉吧
　　for item in items:
　　haveImg=re.search('img',item[2])
　　if not haveImg:
　　print(item[0]),print(item[1])
　　然后运行即可
　　附上源码图片以及运行结果：
　　代码估计大家都能看懂，正则表达式可能新手不太理解
　　我稍微说一下
　　.*?代表一个固定搭配，指尽可能短的匹配
　　(.*?)代表一个分组，是我们抓取的内容
　　re.S说明可以匹配到换行，如果没有re.S就啥也取不到
　　这个代码是初稿，比较粗糙，有兴趣的可以把它改造成面向对象的模式

pycharm 糗事百科爬虫 为什么 一直不出结果

感觉他的代码好像画蛇添足了，他在代码的开头就已经注释声明了文件的编码是utf8了，但是在代码中print后面和读取response的返回数据时又增加了转换成Unicode编码的语句，好像就是这个多余的操作导致出错，附件中的代码是我在他的基础上的修改

Python爬虫如何写？

八爪鱼采集器是一款无需编程和代码知识就能够轻松上手的数据采集工具，适用于各类网站数据的采集。如果您想使用Python编写爬虫，可以参考以下步骤：1. 安装Python：首先需要在您的电脑上安装Python编程语言。您可以从Python官方网站（https://www.python.org）下载并安装最新版本的Python。2. 安装爬虫库：Python有许多强大的爬虫库可供使用，如BeautifulSoup、Scrapy等。您可以使用pip命令来安装这些库，例如在命令行中输入`pip install beautifulsoup4`来安装BeautifulSoup库。3. 编写爬虫代码：使用Python编写爬虫代码，您可以根据需要选择合适的库和工具。例如，使用BeautifulSoup库可以方便地解析HTML页面，使用Scrapy框架可以更高效地进行网站数据的抓取。4. 设置爬虫规则：在编写爬虫代码时，您需要设置爬虫的规则，包括起始网址、采集规则、翻页规则等。这些规则决定了爬虫如何从网站上获取数据。5. 运行爬虫：完成爬虫代码的编写后，您可以运行爬虫程序，让它开始从网站上抓取数据。根据您的代码和设置，爬虫将自动访问网页、提取数据并保存到本地或其他目标位置。需要注意的是，使用Python编写爬虫需要一定的编程基础和对网络协议的了解。如果您对编程不熟悉或者想快速上手进行数据采集，推荐使用八爪鱼采集器。八爪鱼采集器提供了简单易用的操作界面和丰富的功能，无需编程即可进行数据采集，帮助您轻松应对各类网站数据采集任务。八爪鱼为用户准备了一系列简洁易懂的教程，帮助大家快速掌握采集技巧，请前往官网教程与帮助了解更多详情。
Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
Python爬取网页静态数据
这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：
1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：
打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：
2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
Python爬取网页动态数据
很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：
1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：
2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：
3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功获取到数据：
至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

Python爬虫：如何在一个月内学会爬取大规模数

没有用过Python爬虫，不过想在这里推荐一下前嗅的foreSpider爬虫，对于没什么写代码经验的用户同样适用：foreSpider爬虫采集数据，一般分为可视化采集和脚本采集，可视化采集只要按照帮助向导，配置相关链接抽取、数据抽取，就可以采集到相关数据；脚本采集，需要依照脚本文档来进行适当的链接、数据抽取，以达到准确采集数据的效果
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
- -
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分Python爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
- -
了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
- -
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
- -
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
- -
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
- -
分布式Python爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的

如何让你的微信自动回复笑话给朋友

您好！很高兴能为您解答， 　 　　 　　 最近在网上转悠， 无意中发现一个python库：itchat， 这个库能用来干嘛呢， 用这个库可以实现很多有趣的功能如： 微信群发、检测好友是否被你拉黑、让你的微信实现自动回复等。 原理大概是封装了微信网页版的http请求。 想起前几天写的爬取糗事百科的爬虫， 觉得两者可以合在一起， 把自己的微信做成一个可以自动回复段子的简单机器人。
其实实现很简单， 三十多行代码就可实现， 以下是实现步骤：
第一步： 安装itchat。 安装方法有很多中， 我选择的pip安装:
$ pip install itchat
第二步： 把前几天用爬虫爬取的段子内容load到一个列表中。我的保存段子的文件是这样的：
通过python的split等字符串函数把author fun等信息去掉， 只把content保存到列表中， 代码实现很简单：
第三步， 做一个随机返回一个段子的接口:
第四步， 注册处理微信文字回复的函数， 所有朋友发来的信息都会由下面的text_reply函数处理：
第五步， 实现关键字回复， 如你朋友发了带"笑话"关键字的内容， 则随机回复一条段子：
第六步， 实现main函数： 初始化段子列表、实现微信登录、微信事件检测：
以上步骤做完后， 运行funRobots.py, 会弹出一个二维码， 用你的微信扫描二维码， 然后当朋友给你的微信发带“笑话”关键字的信息后你的微信就会自动回复对方你个段子。 是不是很有趣呢。
以下是做完以上操作后我给自己的微信发信息后，微信自动回复的结果：
是不是很有趣呢， 前段时间学的爬虫终于派上用场了。python是不是很强大有趣呢。
最后贴上完整源码：
以上只是个小例子，掌握了原理用其它语言实现也是可以的。在这里抛砖引玉，大家可以配合爬虫随意拓展出更多的功能

Python爬虫可以爬取什么

Python爬虫可以爬取网站上的数据。比如，可以抓取京东上的商品信息和价格等。极光爬虫，可以帮助更好的采集数据。
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据，也就是自动抓取数据
爬虫可以做什么？
你可以用爬虫爬图片，爬取视频等等你想要爬取的数据，只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取。
爬虫 可以爬取很多 比如 京东 淘宝啥的 爬取各种信息
2018年全新Python3.6网络爬虫实战案例5章(基础+实战+框架+分布式)教程
链接: https://pan.baidu.com/s/12kE-DneOKgtc9Sxk03NGSQ tiQuma-->
https://www.fageka.com/i/VCuBCHh4338
网站和app都可以爬，app需要抓包，无所不能
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
二
了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
三
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
四
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
五
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.
六
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。