Python实战实例代码-网络爬虫-数据分析-机器学习-图像处理

由于提出的问题较为宽泛，并未指定具体的实战案例，我将给出一个基于Python的简单网络爬虫实例，用于抓取一个网页上的链接，并进行简单的数据分析。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 目标网页
url = 'https://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到所有的链接
    links = soup.find_all('a')
    
    # 提取链接的文本和URL
    data = [[link.get_text(), link.get('href')] for link in links]
    
    # 转换为pandas DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Text', 'URL'])
    
    # 简单的数据分析，比如统计每个域名出现的次数
    domain_counts = df['URL'].str.extract(r'https?:\/\/(?:www\.)?(.+?)[\/:]')
    print(domain_counts.value_counts())
    
    # 保存结果到CSV文件
    df.to_csv('example_links.csv', index=False)
else:
    print('Failed to retrieve the webpage')

这段代码展示了如何使用Python的requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup解析网页，提取链接信息，并使用pandas进行数据分析。最后，代码将分析结果打印出来并保存到CSV文件中。这个实例简单直观，适合作为初学者学习网络爬虫的起点。