前言
今天给大家介绍的是Python爬虫批量下载旅游景点信息数据，在这里给需要的小伙伴们代码，并且给出一点小心得。
首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫，基本的是加请求头，但是这样的纯文本数据爬取的人会很多，所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对旅游景点信息数据进行爬取。
在每次进行爬虫代码的编写之前，我们的第一步也是最重要的一步就是分析我们的网页。
通过分析我们发现在爬取过程中速度比较慢，所以我们还可以通过禁用谷歌浏览器图片、JavaScript等方式提升爬虫爬取速度。
开发工具
Python版本： 3.6
相关模块：
requests模块
parsel模块
time模块
环境搭建
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
文中完整代码及文件，评论留言获取
数据来源查询分析
浏览器中打开我们要爬取的页面
按F12进入开发者工具，查看我们想要的旅游景点信息数据在哪里
这里我们需要页面数据就可以了
代码实现
for page in range(1, 12): # '{}'.format(page) 字符串格式化的方法 print(f'===============================正在爬取第{page}页数据内容=======================================') time.sleep(2) url = f'https://piao.qunar.com/ticket/list_%E6%B9%98%E8%A5%BF.html?from=mps_search_suggest_h&keyword=%E6%B9%98%E8%A5%BF&page={page}' # 请求头:把python代码伪装成浏览器 给服务器发送请求 headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36', 'Cookie': '你的Cookie' }response = requests.get(url=url, headers=headers) # 获取网页文本数据 response.text # print(response.text) # 解析数据 selector = parsel.Selector(response.text) # css选择器 根据标签提取数据内容 # 第一次提取 所以景区标签内容 返回的页是一个对象 列表 # id选择器 直接可以使用# 开头 lis = selector.css('#search-list .sight_item_detail') for li in lis: title = li.css('.name::text').get() # 景区 level = li.css('.level::text').get() # 星级 area = li.css('.area a::text').get() # 地区 # attr属性选择器 replace() 字符串替换 hot = li.css('.product_star_level em::attr(title)').get().replace('热度: ', '') # 热度 hot = int(float(hot)*100) address = li.css('.address span::attr(title)').get() # 地址 price = li.css('.sight_item_price em::text').get() # 价格 hot_num = li.css('.hot_num::text').get() # 销量 intro = li.css('.intro::text').get() # 简介 href = li.css('.name::attr(href)').get() # 详情页 href = 'https://piao.qunar.com/' + href dit = { '景区': title, '星级': level, '地区': area, '热度': hot, '销量': hot_num, '地址': address, '价格': price, '简介': intro, '详情页': href, }Cookie获取
效果展示
最后
为了感谢读者们，我想把我最近收藏的一些编程干货分享给大家，回馈每一个读者，希望能帮到你们。
里面有适合小白新手的实战教程给到大家~
快来和小鱼一起成长进步吧！
① 100+多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）
② Python标准库（最全中文版）
③ 爬虫项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）
④ Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）
⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）
来源地址：https://blog.csdn.net/Modeler_xiaoyu/article/details/128325422
