Python课程设计太平洋汽车网爬虫.zip

由于原始代码已经是一个完整的爬虫示例，我们可以提供一个简化的代码实例来说明如何使用Python爬取太平洋汽车网站的车型信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 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/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
def get_car_models(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 提取车型信息
    car_models = soup.find_all('div', class_='car-brand-list')
    return car_models
 
def parse_car_models(car_models):
    results = []
    for model in car_models:
        # 提取车型名称和链接
        name = model.find('a').text
        link = model.find('a')['href']
        results.append({'name': name, 'link': link})
    return results
 
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 主函数
def main():
    base_url = 'http://www.pconline.com.cn/car/'
    car_models = get_car_models(base_url)
    parsed_data = parse_car_models(car_models)
    save_to_csv(parsed_data, 'car_models.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了请求头，用于模拟浏览器访问网站。get_car_models 函数用于发送请求并获取网页内容，parse_car_models 函数用于解析网页并提取车型信息，最后将信息保存到CSV文件中。

注意：由于太平洋汽车网可能会更新其网站结构或实施反爬机制，因此上述代码可能无法在未来一定时间内正常工作。此外，在实际应用中应遵守网站的爬虫政策，避免对网站服务器造成过大压力，并确保爬取的数据仅用于合法目的。