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，源码源码论坛源码iapp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，通讯录盗取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，你的源码是什么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文件的新道游新版app源码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，执行完整的求源码表格法爬虫代码，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。
