一.相关知识 BeautifulSoup4使用 python将信息写入csv import csv with open("11.csv","w") as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(["a","b","c"]) writer.writerows([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]) 二.目标 要求爬取房天下各大城…

python爬虫scrapy项目(二) 爬取目标:房天下全国租房信息网站(起始url:http://zu.fang.com/cities.aspx) 爬取内容:城市:名字:出租方式:价格:户型:面积:地址:交通 反反爬措施:设置随机user-agent.设置请求延时操作. 1.开始创建项目 1 scrapy startproject fang 2.进入fang文件夹,执行启动spider爬虫文件代码,编写爬虫文件. 1 scrapy genspider zufang "zu.fang.com&q…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests parsel time 相关模块pip安装即可 确定目标网页数据 哦豁,这个价格..................看到都觉得脑阔疼 通过开发者工具,可以直接找到网页返回的数据~ 每一个二手房的数据,…

... import requests from requests import ConnectionError from bs4 import BeautifulSoup import pymongo #MongoDB的配置 MONGO_URL = 'localhost' MONGO_DB = 'Fangtianxia' MONGO_TABLE = 'HouseInfo' #配置MongoDB client = pymongo.MongoClient(MONGO_URL) db = clien…

import requests from bs4 import BeautifulSoup res = requests.get('http://sh.esf.fang.com/chushou/3_328298194.htm?channel=1,2&psid=1_37_70') soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser') info = {} info['标题'] = soup.select('.title h1')[0].text.strip() i…

上学期在实验室发表时写了一个爬取智联招牌信息的爬虫. 操作流程大致分为:信息爬取——数据结构化——存入数据库——所需技能等分词统计——数据可视化 1.数据爬取 job = "通信工程师" #以爬取通信工程师职业为例 leibie = ' url_job = [] for page in range(99): x = str(page) #爬取的页码 p = str(page+1) print("正在抓取第一"+p+"页...\n") #提示 ur…

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 静觅 崔庆才 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef mitmdump 爬取 “得到” App 电子书信息 “得到” App 是罗辑思维出品的一款碎片时间学习的 App,App 内有很多学习资源.不过…

python爬取,找到目标地址,开始研究网页代码格式,于是就开始根据之前学的知识进行爬取,出师不利啊,一开始爬取就出现了个问题,这是之前是没有遇到过的,明明地址没问题,就是显示网页不存在,于是就在百度上找解决办法,发现问题是该网页为了防止恶意访问,进行了一些处理,加上了header以及属性 head = {'authority': 'search.jd.com', 'method': 'GET', 'path': '/s_new.php?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&en…

之前没课的时候写过安居客的爬虫,但那也是小打小闹,那这次呢, 还是小打小闹 哈哈,现在开始正式进行爬虫书写 首先,需要分析一下要爬取的网站的结构: 作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧! 在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州的二手房都是这么的贵,作为即将毕业的学生狗惹不起啊惹不起 还是正文吧!!! 由上可以看到网页一条条的房源信息,点击进去后就会发现: 房源的详细信息. OK!那么我们要干嘛呢,就是把郑州这个地区的二手房房源信息都能拿到手,可…

爬取链家网站二手房房源信息,第一次做,仅供参考,要用scrapy.   import scrapy,pypinyin,requests import bs4 from ..items import LianjiaItem class LianjiaSpider(scrapy.Spider):     name = 'lianjia_dl'     allowed_domains = ['www.lianjia.com']     start_urls = []     url_0 = 'http…