一、引言 二、技术准备
三、分析抖音直播间网页结构 四、编写爬虫代码 import requests from bs4 import BeautifulSoup # 抖音直播间URL live_room_url = 'https://www.douyin.com/some_live_room_id' # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } # 发送GET请求 response = requests.get(live_room_url, headers=headers) # 检查请求是否成功 if response.status_code == 200: # 解析HTML内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 查找直播间标题,假设它在<h1>标签中,具体根据实际情况调整 title_tag = soup.find('h1', {'class': 'live-room-title'}) # 假设标题的class是live-room-title if title_tag: live_title = title_tag.get_text(strip=True) # 获取标题文本并去除两端空白 print(f"直播间标题: {live_title}") else: print("未找到直播间标题") else: print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}") 上述代码发送了一个GET请求到指定的抖音直播间URL,并使用BeautifulSoup解析了返回的HTML内容。然后,它查找了包含直播间标题的 五、处理反爬虫机制 此外,还需要注意遵守网站的Robots协议和法律法规,不要对网站造成过大的负担或侵犯他人隐私。 六、数据清洗与存储 import pandas as pd # 假设我们已经抓取到了多个直播间的标题,存储在一个列表中 live_titles = ['直播间1标题', '直播间2标题', '直播间3标题'] # 将数据转换为DataFrame df = pd.DataFrame({'直播间标题': live_titles}) # 将DataFrame保存到CSV文件 df.to_csv('live_room_titles.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') 这样,我们就将抓取到的直播间标题存储到了一个CSV文件中,方便后续的分析和处理。 七、总结 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43856625/article/details/137071468 |
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