工作中,再次需要python,发现python用得好 ,真的可以节省很多人力,先说我的需求,需要做一个类似像支付宝添加收货地址时,选择地区的功能,需要详细到街道信息,也就是4级联动,如右图.首先需要的就是级联的数据,许是百度能力太差,找不到想要的,或者想要的需要积分才能下载,没有积分,只能干巴巴看着,好无奈,想起国家统计局有这个,以前在那里下载过,是一个表格,现在也忘记放哪里了,在它的官网找了好久,都没找到,后来是如何找到这个链接的也忘记了:http://www.stats.gov.cn/tjs…

前言: 本文基于j2ee的原始url进行都写,解析指定内容时也是使用很傻的形式去查找指定格式的字符串来实现的. 更优雅的方式是可以使用apache的HttpClient和某些文档模型将HTML字符串构建成doc来进行解析. 目前已经修改代码适配最新的2015年的抓取. 爬取的原因:统计局网站提供的页面并按照:省-市-县-镇-村   这样的层次关系来组织页面,人工去获取所有的代码工作量大而繁琐,遂有了下面很粗糙的代码 代码如下: import java.io.BufferedReader; imp…

  一页有50条数据一共2000页 分页是get分页 #!/usr/bin/python # encoding: utf-8 import requests import threading from lxml import etree import sys import os import datetime import re import random import time reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') # 定义写入日志的方法 de…

废话不多说直接上代码: 可以使用openpyel库对爬取的信息写入Execl表格中代码我就不上传了 import requests from urllib.parse import urlencode from requests import RequestException from pyquery import PyQuery as pq def open_sh(): #获取dd373html信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows…

1 引言 过段时间要开始找新工作了,爬取一些岗位信息来分析一下吧.目前主流的招聘网站包括前程无忧.智联.BOSS直聘.拉勾等等.有段时间时间没爬取手机APP了,这次写一个爬虫爬取前程无忧手机APP岗位信息,其他招聘网站后续再更新补上…… 所用工具(技术): IDE:pycharm Database:MySQL 抓包工具:Fiddler 爬虫框架:scrapy==1.5.0 信息抓取:scrapy内置的Selector 2 APP抓包分析 我们先来感受一下前程无忧的APP,当我们在首页输入搜索关键…

本编博客是关于爬取天猫店铺中指定店铺的所有商品基础信息的爬虫,爬虫运行只需要输入相应店铺的域名名称即可,信息将以csv表格的形式保存,可以单店爬取也可以增加一个循环进行同时爬取. 源码展示 首先还是完整代码展示,后面会分解每个函数的意义. # -*- coding: utf-8 -*- import requests import json import csv import random import re from datetime import datetime import time c…

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: 我姓刘却留不住你的心 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 本文获取的字段有为职位名称,公司名称,公司地点,薪资,发布时间 创建爬虫项目 scrapy startproject qianchengw…

本文获取的字段有为职位名称,公司名称,公司地点,薪资,发布时间 创建爬虫项目 scrapy startproject qianchengwuyou cd qianchengwuyou scrapy genspider -t crawl qcwy www.xxx.com items中定义爬取的字段 import scrapy class QianchengwuyouItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: job…

通过上一篇博客了解到爬取数据的操作,但对于存在多个页面的网址来说,使用上一篇博客中的代码爬取下来的资料并不完整.接下来就是讲解该如何爬取之后的页面信息. 一.审查元素 鼠标移至页码处右键,选择检查元素 接着屏幕下方就会出现对应的html语句 二.分析html语句与项目要求 本次项目是爬取所有信息,根据第一步中的html语句,我们有两种爬取后续页面信息的方法: 方法一:循环访问本页面中的“下一页”链接直至该标签为空 即 def next_page(url): soup=get_requests(u…

本文来自「楼+ 之数据分析与挖掘实战 」第 4 期学员 -- Yueyec 的作业.他爬取了B站上所有的番剧信息,发现了很多有趣的数据- 关键信息:最高播放量 / 最强up主 / 用户追番数据 / 云追番? 起源 「数据分析」从「数据挖掘」开始,Yueyec 同学选择了 BeautifulSoup 来爬取B站的番剧信息.部分代码如下: 完整的代码可在文末查看. 数据清洗 数据分析前,我们要对数据进行清洗. 爬取数据后,发现有些视频的播放次数为-1,可能是由于版权.封号等问题下架的视频,大约有10…