### 1. 爬虫设计与实现 #### 1.1 爬虫的基本原理 爬虫程序通过模拟浏览器行为，向目标网站发送HTTP请求，获取网页的HTML内容，然后解析这些内容以提取所需数据。对于百度热搜的数据爬取，可以使用`requests`库来获取网页内容，并使用`BeautifulSoup`或`lxml`库进行解析[^1]。 #### 1.2 数据类型与爬取策略 百度热搜页面通常包含文字信息（如热搜词条、描述）和图片链接。可以通过分析百度热搜页面的HTML结构，定位到这些数据的位置。例如，热搜词条可能存储在某个特定的HTML标签中，而图片链接则可以通过`<img>`标签的`src`属性提取[^3]。 #### 1.3 工具库的选择 为了完成任务，需要以下工具库： - `requests`: 用于发送HTTP请求并获取网页内容。 - `BeautifulSoup`或`lxml`: 用于解析HTML文档。 - `pandas`: 用于对提取的数据进行分类统计。 #### 1.4 示例代码 以下是基于Python的爬虫程序示例，用于爬取百度热搜的文字和图片数据，并完成不少于500条记录的分类统计。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 定义请求头，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" } # 发送请求获取百度热搜页面内容 url = "https://top.baidu.com/board?tab=realtime" response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = "utf-8" # 解析HTML内容 soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 提取热搜词条和图片链接 hot_search_data = [] for item in soup.select(".category-wrap_iQLoo .c-single-text-ellipsis"): title = item.text.strip() # 获取热搜词条 img_tag = item.find_previous("img") # 查找关联的图片标签 img_url = img_tag["src"] if img_tag and "src" in img_tag.attrs else None # 获取图片链接 hot_search_data.append({"title": title, "image_url": img_url}) # 将数据转换为DataFrame df = pd.DataFrame(hot_search_data) # 数据分类统计 text_count = len(df[df["image_url"].isnull()]) # 统计无图片的文字记录数量 image_count = len(df[~df["image_url"].isnull()]) # 统计有图片的记录数量 # 输出结果 print(f"文字记录数量: {text_count}") print(f"图片记录数量: {image_count}") # 保存数据到CSV文件 df.to_csv("baidu_hot_search.csv", index=False, encoding="utf-8") ``` #### 1.5 数据分类统计 上述代码会将爬取到的数据保存到CSV文件中，并统计文字记录和图片记录的数量。确保爬取的数据量不少于500条时，可以通过分页加载更多数据，或者定期运行爬虫程序以累积足够的记录[^2]。 --- ###