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  一、导入必要的模块：

    这篇博客将介绍如何使用Python编写一个爬虫程序，从斗鱼直播网站上获取图片信息并保存到本地。我们将使用requests模块发送HTTP请求和接收响应，以及os模块处理文件和目录操作。

        如果出现模块报错

        进入控制台输入：建议使用国内镜像源

pip install requests -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 

         我大致罗列了以下几种国内镜像源：

清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  豆瓣 https://pypi.douban.com/simple/   百度云 https://mirror.baidu.com/pypi/simple/  中科大 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/  华为云 https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/  腾讯云 https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/

二、发送GET请求获取响应数据：

        设置了请求头部信息，以模拟浏览器的请求，函数返回响应数据的JSON格式内容。

def get_html(url):     header = {         'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36'     }     response = requests.get(url=url, headers=header)     # print(response.json())     html = response.json()     return html

        如何获取请求头：

        火狐浏览器：

1. 打开目标网页并右键点击页面空白处。
2. 选择“检查元素”选项，或按下快捷键Ctrl + Shift + C（Windows）
3. 在开发者工具窗口中，切换到“网络”选项卡。
4. 刷新页面以捕获所有的网络请求。
5. 在请求列表中选择您感兴趣的请求。
6. 在右侧的“请求标头”或“Request Headers”部分，即可找到请求头信息。

     将以下请求头信息复制出来即可

三、代码思路

1. 导入所需的库：

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl

requests 库用于发送HTTP请求获取网页内容。

BeautifulSoup 库用于解析HTML页面的内容。

openpyxl 库用于创建和操作Excel文件。

        2.发起HTTP请求获取百度热搜页面内容：

url = 'https://top.baidu.com/board?tab=realtime' response = requests.get(url) html = response.content

这里使用了 requests.get() 方法发送GET请求，并将响应的内容赋值给变量 html。

        3.使用BeautifulSoup解析页面内容：

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

创建一个 BeautifulSoup 对象，并传入要解析的HTML内容和解析器类型。

        4.提取热搜数据：

hot_searches = [] for item in soup.find_all('div', {'class': 'c-single-text-ellipsis'}):     hot_searches.append(item.text)

这段代码通过调用 soup.find_all() 方法找到所有

标签，并且指定 class 属性为 'c-single-text-ellipsis' 的元素。

然后，将每个元素的文本内容添加到 hot_searches 列表中。

        5.保存热搜数据到Excel：

workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = 'Baidu Hot Searches'

使用 openpyxl.Workbook() 创建一个新的工作簿对象。

调用 active 属性获取当前活动的工作表对象，并将其赋值给变量 sheet。

使用 title 属性给工作表命名为 'Baidu Hot Searches'。

        6.设置标题：

sheet.cell(row=1, column=1, value='百度热搜排行榜—博主:Yan-英杰')

使用 cell() 方法选择要操作的单元格，其中 row 和 column 参数分别表示行和列的索引。

将标题字符串 '百度热搜排行榜—博主:Yan-英杰' 写入选定的单元格。

        7.写入热搜数据：

for i in range(len(hot_searches)):     sheet.cell(row=i+2, column=1, value=hot_searches[i])

使用 range() 函数生成一个包含索引的范围，循环遍历 hot_searches 列表。

对于每个索引 i，使用 cell() 方法将对应的热搜词写入Excel文件中。

        8.保存Excel文件：

workbook.save('百度热搜.xlsx')

使用 save() 方法将工作簿保存到指定的文件名 '百度热搜.xlsx'。

        9.输出提示信息：

print('热搜数据已保存到 百度热搜.xlsx')

在控制台输出保存成功的提示信息。

四、完整代码:

        如果对CSDN周边以及有偿返现任务感兴趣：https://bbs.csdn.net/topics/617804998

私信博主进入交流群，一起学习探讨： 可添加博主：Yan--yingjie 如果想免费获取图书，也可添加博主微信，每周免费送数十本   import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl  # 发起HTTP请求获取百度热搜页面内容 url = 'https://top.baidu.com/board?tab=realtime' response = requests.get(url) html = response.content  # 使用BeautifulSoup解析页面内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')  # 提取热搜数据 hot_searches = [] for item in soup.find_all('div', {'class': 'c-single-text-ellipsis'}):     hot_searches.append(item.text)  # 保存热搜数据到Excel workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = 'Baidu Hot Searches'  # 设置标题 sheet.cell(row=1, column=1, value='百度热搜排行榜—博主:Yan-英杰')  # 写入热搜数据 for i in range(len(hot_searches)):     sheet.cell(row=i+2, column=1, value=hot_searches[i])  workbook.save('百度热搜.xlsx') print('热搜数据已保存到 百度热搜.xlsx') 

效果图:

可视化完整代码：

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私信博主进入交流群，一起学习探讨，如果对CSDN周边以及有偿返现任务感兴趣： 可添加博主：Yan--yingjie 如果想免费获取图书，也可添加博主微信，每周免费送数十本  import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt  # 发起HTTP请求获取百度热搜页面内容 url = 'https://top.baidu.com/board?tab=realtime' response = requests.get(url) html = response.content  # 使用BeautifulSoup解析页面内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')  # 提取热搜数据 hot_searches = [] for item in soup.find_all('div', {'class': 'c-single-text-ellipsis'}):     hot_searches.append(item.text)  # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 绘制条形图 plt.figure(figsize=(15, 10)) x = range(len(hot_searches)) y = list(reversed(range(1, len(hot_searches)+1))) plt.barh(x, y, tick_label=hot_searches, height=0.8)  # 调整条形图的高度  # 添加标题和标签 plt.title('百度热搜排行榜') plt.xlabel('排名') plt.ylabel('关键词')  # 调整坐标轴刻度 plt.xticks(range(1, len(hot_searches)+1))  # 调整条形图之间的间隔 plt.subplots_adjust(hspace=0.8, wspace=0.5)  # 显示图形 plt.tight_layout() plt.show() 

效果图：

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内容简介

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　　《Pandas数据分析》适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

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