我们所抓取的网页源代码一般都是 HTML 格式的文件,只要研究明白 HTML 中 的标签( Tag )结构,就很容易进行解析并取得所需数据 . HTML 网页结构 HTML 网 页是由许多标签( Tag )构成,标签需用 .字符括起来 . 大部分标签 成对出现,与开始标签对应的结束标签前多 一个“/ ” 字符,例如 < html><斤itml>. 少 数标签非成对出现 ,如 <i mg src=’’image. g”〉 . HTML 网页主要结构如下 : 比较简单的标签如“&…

Web 数据抓取技术具有非常巨大的应用需求及价值, 用 Python 在网页上收集数据,不仅抓取数据的操作简单, 而且其数据分析功能也十分强大. 通过 Python 的时lib 组件中的 urlparse 函数,可轻松解 析指定网址的内容,在接收返回的 ParseResult 对象后,即 可通过其属性取出网址中各项有用信息 . Python 还可进一步用 requests 函数抓取网页源代码, 再通过相关语句或正则表达式搜索得到指定的数据. 如果要抓取的数据比较复杂, Python 还可以通过功…

Python 提供了两个级别访问的网络服务.: 低级别的网络服务支持基本的 Socket,它提供了标准的 BSD Sockets API,可以访问底层操作系统Socket接口的全部方法. 高级别的网络服务模块 SocketServer, 它提供了服务器中心类,可以简化网络服务器的开发. 什么是 Socket? Socket又称"套接字",应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求,使主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯. socket()函数 Pyt…

现在我们把我国 1990 年到 2017 年的 GDP 数据抓取出 来,井用 Bokeh 绘 出散点统计图 . 由网页爬取所需数据,并用 Bokeh 绘制散点图 . import requests #导入网页内容抓取包 import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块,重命名为plt from bokeh.plotting import figure, show, output_file from bs4 import BeautifulSoup as bs #导入…

绘制图形所需的数据源通常是不固定的,比如,有时我们会需要从网页抓取, 也可能需从文件或数据库中获取. 利用抓取网页数据技术,把我国 1990 年到 2016 年的 GDP 数据抓取出来 ,再利用 MatplotUb 进行绘图显示 . 经搜索发现, http://value500.com/M2GDP.html 网页中有我们所需数据 . 将鼠标移到表格每一行的“年份”处井右击,在弹出的快捷菜单中选择“检查” 选项. Chrome 会打开网页开发工具,并自动显示鼠标位置的 html 程序代码,我们可根…

什么是 XML? XML 指可扩展标记语言(eXtensible Markup Language),标准通用标记语言的子集,是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言. XML 被设计用来传输和存储数据. XML 是一套定义语义标记的规则,这些标记将文档分成许多部件并对这些部件加以标识. 它也是元标记语言,即定义了用于定义其他与特定领域有关的.语义的.结构化的标记语言的句法语言. Python 对 XML 的解析 常见的 XML 编程接口有 DOM 和 SAX,这两种接口处理 XML 文件的…

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间. 这篇文档介绍了BeautifulSoup4中所有主要特性,并且有小例子.让我来向你展示它适合做什么,如何工作,怎样使用,如何达到你想要的效果,和处理异常情况. 快速开始 下面的一段HTML代码将作为例子被多次用到.这是 爱丽丝梦游仙境的 的一段内容(以后内容中简称为 爱丽丝 的…

Python 可实现的网页测试的功能十分强大,甚至能通 过编程来实现让绝大多数的测试过程自动化. 这对很多开 发者来说,绝对是不可多得的神器. hash lib 纽件可以判别文件是否有过更改,只需要用 md5 方法对指定的文件进行编码,即可进行比对. Selenium 是相当著名的网页自动化测试纽件,它可以 通过指令自动对网页进行测试. Selenium 还能使开发网页 时的大量重复性操作实现自动化,并在设直的时间内自动 运行, 功能相当强大. 检查网蜡数据是否更新 抓取网站的数据时通常需要把数…

抓取万水书苑网页中所有<a>标签中的超链接井显示. import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.wsbookshow.com/' html = requests.get(url) html.encoding="gbk" sp=BeautifulSoup(html.text,"html.parser") links=sp.find_all(["a",&q…

用 Python 进行数据分析处理,其中最炫酷的就属 Pa ndas 套件了 . 比如,如果我 们通过 Requests 及 Beautifulsoup 来抓取网页中的表格数据 , 需要进行较复 杂的搜寻才能抓取 , 但通过 Pandas 不但可以自动读取网页中的表格数据,还能对数 据进行修改.排序等处理,以及给制统计图表 . Pandas 主要的数据类型有两种: Series 是一维数据结构, 其用法与列表类 似: DataFrame 是 二维数据结 构, 表格 即为 DataFrame 的典…