python爬虫哔哩哔哩排行榜代码
时间: 2023-12-20 21:31:26 浏览: 222
以下是Python爬取哔哩哔哩排行榜的代码:
```python
import requests
import json
url = 'https://api.bilibili.com/x/web-interface/popular?ps=50&pn=1'
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)
for item in data['data']['list']:
print(item['title'], item['author'], item['play'], item['danmaku'])
```
这段代码使用requests库向哔哩哔哩的排行榜API发送请求,获取排行榜数据,并使用json库解析返回的JSON数据。然后遍历每个视频的信息,输出视频的标题、作者、播放量和弹幕数。
相关问题
Python 爬虫 哔哩哔哩 漫画 教程
### 使用 Python 编写爬虫抓取哔哩哔哩漫画资源
尽管当前提供的引用主要涉及哔哩哔哩视频、弹幕以及UP主信息的抓取[^1][^2][^3],并未直接提及有关哔哩哔哩漫画的具体教程。然而,可以基于这些基础方法扩展到漫画领域。以下是实现这一目标的关键步骤和技术要点。
#### 依赖库安装
为了构建一个功能完善的爬虫程序,需先确保已安装必要的Python库。通常情况下,`requests`用于发送HTTP请求,而`BeautifulSoup`则负责HTML页面解析。如果需要处理更复杂的动态加载内容,则可能需要用到`selenium`或其他工具模拟浏览器行为。具体命令如下所示:
```bash
pip install requests beautifulsoup4 selenium
```
#### 请求头设置与反爬机制规避
哔哩哔哩网站具有较强的反爬措施,因此在发起网络请求时应合理配置User-Agent等头部信息来模仿真实用户的访问习惯。此外还需注意频率控制以免触发封禁机制。
```python
import requests
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
}
response = requests.get('https://manga.bilibili.com/', headers=headers)
print(response.status_code)
```
#### 数据提取逻辑设计
针对漫画部分的数据结构分析表明,每部作品的相关属性如名称、作者、分类标签等均嵌套于特定JSON对象或者DOM节点之中。利用正则表达式匹配或是CSS选择器定位能够高效完成字段抽取工作。
```python
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comics = soup.find_all('div', class_='comic-item')
for comic in comics:
title = comic.a['title']
cover_url = comic.img['src']
print(f'{title}: {cover_url}')
```
#### 存储方式规划
最后一步便是考虑如何持久化所采集的信息。常见的做法有保存至本地CSV文件便于后续统计分析;亦或者是上传数据库以便长期维护查询效率更高。
```python
import csv
with open('bilibili_comics.csv', mode='w') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['Title', 'Cover URL'])
for comic in comics:
row_data = [
comic.a['title'],
comic.img['src']
]
writer.writerow(row_data)
```
python爬虫哔哩哔哩番剧
Python爬虫哔哩哔哩番剧主要是指利用Python编程语言编写脚本,通过访问B站(Bilibili)的网页结构,自动化获取番剧的相关信息,如剧集列表、更新动态、视频资源等。通常会使用到requests库来发送HTTP请求,BeautifulSoup或lxml库解析HTML内容,以及可能的数据存储库如pandas或sqlite3。
要构建一个基础的B站番剧爬虫,你需要按照以下步骤操作:
1. **安装所需库**:首先安装`requests`, `beautifulsoup4`, 可能还需要`re`和`lxml`库。
```bash
pip install requests beautifulsoup4 lxml
```
2. **分析网站结构**:登录B站,查看番剧页面的源代码,找到数据加载的API或HTML元素,尤其是数据嵌套较深或隐藏的区域。
3. **发送请求**:使用requests.get()获取特定番剧页的内容,并处理cookies或session。
4. **解析HTML**:使用BeautifulSoup解析HTML,提取出需要的信息,例如番剧标题、链接、发布日期等。
5. **数据处理**:将获取到的数据转换成适合的形式,比如字典或数据框。
6. **保存数据**:将抓取的结果保存到本地文件或数据库中。
7. **异常处理**:考虑到B站可能会有反爬机制或限制,记得添加适当的错误处理和频率控制代码。
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