Python的知识很多，基本的入门就有很多东西要学，还有各种合样的库要学习。很多同学学了一段时间，进展很慢，学了前面忘了后面！要么就是揠苗助长找一些特别难的例子，结果太难了，失去信心，完全没有成就感！
个人建议是学Python应该趣味性结合，如果跟自己平时的工作相关的应用更好，如果没有，找到合适的例子，通俗有趣的例子非常重要。今天我就给大家介绍一个非常简单的爬虫小例子，来综合练习，非常不错！
要点：
练习基本的入门知识
练习Python类的使用
练习爬虫的最简单使用
练习最简单的数据库的使用
01
爬取的目标
我们这次选择一个比较好玩的网站叫"好奇心日报",我经常访问这个网站，里面的内容非常惬意。尤其是在星巴克喝点咖啡，拿IPad看看文章，感觉很好。里面的内容非常有趣，而且图片都是高清，非常漂亮，今天我们就探索一下好奇心日报的爬取。
02
准备工作
前期需要对这个网站进行简单的分析，网页的结构，源码的查看，有无反爬策略等等。
第一步是发现好奇心日报的文章地址编码是按数字递增的，例如：http://www.qdaily.com/articles/38425.html
截止今天，好奇心日报的文章编码已经从1到55613了，共5万篇文章。
然后我发现文章的标题，分享数和文章发布日期都写死在页面里，但是评论数不在页面中 。
为了找到评论数，我使用谷歌浏览器的F12的network功能，发现了评论是通过json数据获得的，地址类似：http://www.qdaily.com/comments/article/38425/0.json 。
看到json的数据自带评论，于是我顺便把评论的内容也爬下来了，顺便做一个评论的词云 。
03
主体代码
1).先创建数据库
数据库我们用选择最最简单的sqlite3,这个数据非常适合小白入门。这个库的详细用法，我前面讲了很多(学会最简单的数据库|看完这7招就够了)，这里不在重复。
用一个类QDaily_DB来专门处理db的创建，保存和关闭.上面的代码是创建部分：
创建一个数据库名字叫qdaily.db,里面分布建2张表
一张表qdality用来保存好奇心日报的id,标题,点赞分享数，日期和评论数
一张表comments用来保存好奇心日报的id和每一条评论的内容
2).网页爬取
网页的爬取，我们这里并没有用什么高深的库和爬虫框架，用简单的requests+bs4的组合，这一个一套比较适合小白上手的库，也没有用并发框架。
1).网页的下载
前面说了，好奇心日报的url的规则已经找到，只要一个一个解析就行！
我们输入一个id,来构造一个url,然后把这个url填入到requests中解析即可。
注意编码方式，获得页面的内容html_content，然后把详细的html_content内容填入parse_html类函数中进行详细处理.
为了防止出现爬取异常，一定要加入try/except和finally这样的异常保护
3).页面的解析和评论内容的获取
下面就是这个项目稍微难有点的地方，需要用BeautifulSoup来详细解析页面的内容。
评论区的内容稍微有一点点的复制，需要用构造一个header取获取，直接解析页面无法获取。
我们用两个简单数据结构，一个是primary_data这个可以是列表，元组或者字典，这是一种数据结构，用来保存我们爬取获得每一篇文章的id,日期，标题等等。另外一个是 comments_data用来存放评论区的内容，然后返回即可。
04
数据存入数据库
前面我们有一个类QDaily_DB,用了创建的类函数，现在用它的save_db函数来把数据入库。
sqlite的操作非常简单，用的也是SQL的语法，上手来说非常方便。我们用insert语句动态插入数据，然后execute去执行，最后不要忘记commit!
05.
数据的展示
爬完5万篇文章用了快一天，虽然多线程可以加快速度，但我采用单线程减轻好奇心日报服务器的压力， 先是根据文章分享数排序：
然后是根据文章的评论数排序：
06
好奇心日报文章id与评论数的关系
感觉好奇心日报用的人越来越多了，那么随着id的增加，文章的平均评论数应该也会增加。
可以看出越到后面，平均每篇文章的分享数就越多，反映出好奇心日报的用户数变多。
07
根据评论生成词云
用matplotlib和wordcloud库生成一个词云评论图，看看哪些关键字比较集中！
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
from scipy.misc import imread
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('qdaily.db')
wordlist = []
for i in conn.execute("select comment from comments").fetchall():
wordlist.append(i[0])
wl_space_split = " ".join(wordlist)
mask_png = imread("mask.jpeg")
my_wordcloud = WordCloud(font_path=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf",
background_color="white", # 背景颜色
max_words=500, # 词云显示的最大词数
max_font_size=100, # 字体最大值
random_state=42,
mask=mask_png,
width=1000, height=860, margin=2).generate(wl_space_split)
image_colors = ImageColorGenerator(mask_png)
plt.figure()
plt.imshow(my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors))
plt.axis("off")
plt.show()
my_wordcloud.to_file("wordcloud.png")(代码可以左右滑动)
生成的词云结果如下：
发现评论比较多的是"哈哈哈"，"是的"，"呵呵","谢谢"这样的短口语词汇。
本文的内容原创来自忠实粉丝Peter Zhang,我对源码进行了修正和重新排版。整个这个实战小例子还是非常有趣的，从数据爬取-数据入库，数据分析和词云，一条龙服务，还是非常值得去试试，对初学者强化基础知识，入门比较有帮助。