1.【爬虫实战项目】Python制作桌面翻译软件（附源码）
2.爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，爬虫爬虫以#杭州亚运会#为例
3.Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，实验高清无水印）
4.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码
5.爬虫实战- 爬取微博评论
6.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
【爬虫实战项目】Python制作桌面翻译软件（附源码）
本文将展示一个Python制作的源码源码桌面翻译软件实战项目，旨在为开发者提供一个简单易用的爬虫爬虫翻译工具。该项目利用了PyQt5进行用户界面设计，实验requests模块进行网络请求，源码源码c语言crc源码实现了从多个主流翻译器中选择并获取翻译结果的爬虫爬虫功能。 在开发过程中，实验我们使用Python 3.6，源码源码依赖的爬虫爬虫模块包括requests、re、实验time、源码源码js2py以及random和hashlib。爬虫爬虫首先，实验确保安装Python并配置环境，源码源码然后安装所需的模块。 程序的核心思路是通过发送post请求到翻译器API，获取响应数据。以百度翻译为例，分析页面结构后，我们可以看到请求头和数据的必要信息。接下来的代码示例将展示如何构建图形化用户界面，并实现翻译功能。 为了回馈读者，canny边缘检测源码本文作者分享了一系列编程资源，包括：+本Python电子书，涵盖主流和经典书籍
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在本文中，作者马哥python说分享了如何用Python爬取小红书上关于#杭州亚运会#话题的笔记。目标是获取7个核心字段，包括笔记标题、ID、链接、作者昵称、ID、链接以及发布时间。他通过分析网页端接口，ktv视窗app源码发现通过点击分享链接，查看开发者模式中的请求链接和参数，尤其是"has_more"标志，来实现翻页和判断爬取的终止条件。代码中涉及到请求头的设置、while循环的使用、游标的跟踪以及数据的保存，如转换时间戳、随机等待和解析关键字段。作者还提供了代码演示，并将完整源码和结果数据分享在其微信公众号"老男孩的平凡之路"，订阅者回复"爬小红书话题"即可获取。
以下是爬虫的核心代码逻辑（示例）：
import requests
headers = { ...}
cursor = None
while True:
params = { 'cursor': cursor, ...} # 假设cursor参数在此处
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()
if not data['has_more']:
break
process_data(data) # 处理并解析数据
cursor = data['cursor']
# 添加随机等待和时间戳处理逻辑
time.sleep(random_wait)
最后，爬虫运行完毕后，数据会保存为CSV格式。
Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）
为了解析并爬取腾讯视频的m3u8格式内容，我们首先需要使用Python开发环境，并通过开发者工具定位到m3u8文件的地址。在开发者工具中搜索m3u8，通常会发现包含多个ts文件的链接，这些ts文件是视频的片段。
复制这些ts文件的hants源码操作视频URL，然后在新的浏览器页面打开URL链接，下载ts文件。一旦下载完成，打开文件，会发现它实际上是一个十几秒的视频片段。这意味着，m3u8格式的文件结构为我们提供了直接获取视频片段的途径。
要成功爬取，我们需要找到m3u8文件的URL来源。一旦确定了URL，由于通常涉及POST请求，我们需要获取并解析对应的表单参数。接下来，我们将开始编写Python代码。
首先，导入必要的Python库，如requests用于数据请求。接着，编写代码逻辑以请求目标URL并提取所需数据。遍历获取到的数据，将每个ts文件的URL保存或下载。最后，执行完整的django论坛项目源码爬虫代码，完成视频片段的爬取。
selenium进行xhs爬虫：获取网页源代码
学习XHS网页爬虫，本篇将分步骤指导如何获取网页源代码。本文旨在逐步完善XHS特定博主所有图文的抓取并保存至本地。具体代码如下所示：
利用Python中的requests库执行HTTP请求以获取网页内容，并设置特定headers以模拟浏览器行为。接下来，我将详细解析该代码：
这段代码的功能是通过发送HTTP请求获取网页的原始源代码，而非经过浏览器渲染后的内容。借助requests库发送请求，直接接收服务器返回的未渲染HTML源代码。
在深入理解代码的同时，我们需关注以下关键点：
爬虫实战- 爬取微博评论
最近在进行NLP领域的研究，之前主要集中在计算机视觉（CV）方面。由于近期ChatGPT的出现，我对NLP产生了浓厚的兴趣，于是决定深入研究。
众所周知，无论是CV还是NLP方向的模型实现，都需要大量数据支撑。尽管有先进的代码，但如果没有数据，它们也无法发挥出应有的效果。那么，我们的数据从何而来呢？主要分为两个方面：一方面是公开的数据集，另一方面则是个人收集的数据。而个人收集数据最常用的方法之一就是爬虫。通过爬虫采集数据非常方便，接下来我将介绍如何使用爬虫采集微博上的评论数据。
以下是采集到的数据，具体如下：
数据主要分为两类：一类是关于评论数据的，包括评论id、评论时间、评论ip地址等；另一类是发布评论的作者信息，包括评论者的username、个人简介、粉丝数量、关注的人以及性别等。
接下来，我将介绍如何使用这个代码。首先，我们需要修改代码中的cookie值，然后找到需要爬取的微博id，最后运行代码即可。
代码中的cookie位置如下，我们在此处进行修改：
那么，我们如何找到自己的cookie信息呢？首先，我们打开浏览器，输入微博，进入微博页面，点击任意一条微博。然后，按下F，如下所示：
接着，我们刷新页面，此时会有一大波数据涌入。然后，我们点击一个文件，就可以看到cookie值了，具体如下：
接下来，我们需要获取对应微博的id，获取方式如下。我们只需复制即可，然后将其粘贴到代码中即可。
完成上述步骤后，我们就可以运行代码了。具体的操作，请观看如下视频：
源码链接：
MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
MediaCrawler，一款开源多社交平台爬虫，以其独特的功能，近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除，我有幸获取了一份，借此机会，我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。
爬虫开发时，通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战，一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。
对于登录方式，MediaCrawler提供了三种途径：QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中，QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现，它利用QRCode生成机制，实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法，借助短信验证码或短信接收接口，实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息，整合至`browser_context`中，实现通过Cookie保持登录状态。
小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制，MediaCrawler通过`_pre_headers`方法，实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数，我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`，获取并生成必要的签名参数，以满足平台的验证要求。
除了登录及签名策略外，MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现，通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数，来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样，MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态，还能够生成必要的签名参数，进而实现对小红书数据的抓取。
在数据抓取方面，MediaCrawler通过`httpx`库发起HTTP请求，请求时携带Cookie和签名参数，直接获取API数据。获取的数据经过初步处理后，被存储至数据库中。这一过程相对直接，无需进行复杂的HTML解析。
综上所述，MediaCrawler小红书爬虫通过主动调用JS函数、整合登录信息及生成签名参数，实现了对小红书平台的高效爬取。然而，对于登录方式中的验证码验证、自动化操作等方面，还需用户手动完成或借助辅助工具。此外，通过`stealthjs`库，MediaCrawler还能有效对抗浏览器检测，增强其反反爬虫能力。
