这几天在学习selenium,顺便用selenium + python写了一个比较简陋的爬虫,现附上源码,有时间再补充补充: from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.by

废话不说,直接上代码..... 目录结构 items.py import scrapy class DoubanCrawlerItem(scrapy.Item): # 电影名称 movieName = scrapy.Field() # 电影id movieId = scrapy.Field() # 海报地址 img = scrapy.Field() # 电影信息网址 info_website = scrapy.Field() # 评分 data_score = scrapy.Field() #

全文的步骤可以大概分为几步: 一:数据获取,利用selenium+多进程(linux上selenium 多进程可能会有问题)+kafka写数据(linux首选必选耦合)windows直接采用的是写mysql 二:数据存储(kafka+hive 或者mysql)+数据清洗shell +python3 三: 数据可视化,词云  pyecharts jieba分词 snownlp (情绪化分析) step 1  selenium 模拟登陆豆瓣,爬去武林外传的短评: 在最开始写爬虫的时候,抓取豆瓣评论,

处理页面动态加载的爬取 selenium selenium是python的一个第三方库,可以实现让浏览器完成自动化的操作,比如说点击按钮拖动滚轮等 环境搭建: 安装:pip install selenium 获取浏览器的驱动程序:下载地址http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html 驱动与浏览器版本对应:https://blog.csdn.net/ezreal_tao/article/details/80808729 设置chorme

所谓静态页面是指纯粹的HTML格式的页面,这样的页面在浏览器中展示的内容都在HTML源码中. 目标:爬取豆瓣电影TOP250的所有电影名称,网址为:https://movie.douban.com/top250 1)确定目标网站的请求头: 打开目标网站,在网页空白处点击鼠标右键,选择“检查”.(小编使用的是谷歌浏览器). 点击“network”,在弹出页面若长时间没有数据显示,则试一下F5刷新. 可以得到目标网页中Host和User-Agent两项. 2)找到爬取目标数据(即电影名称)在页面中的

爬取豆瓣电影TOP 250的电影存储到mongodb中 1.创建项目sp1 PS D:\scrapy> scrapy.exe startproject douban 2.创建一个爬虫 PS D:\scrapy\tencent> scrapy genspider doubanmovie "movie.douban.com" 3.编辑爬虫内容doubanmovie.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from douban.item

马上就要过年啦 过年在家干啥咧 准备好被七大姑八大姨轮番「轰炸」了没? 你的内心 os 是这样的 但实际上你是这样的 应付完之后 闲暇时刻不妨看看电影 接下来咱们就来爬取豆瓣上评分最高的 250部电影 这次我们就要来使用上次说的 BeautifulSoup+ Reuqests 进行爬取啦 这次 我们将爬取到的内容存放到 excel 吧 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势   我们还是老样子 先摸清对方的底 知己知彼 百战不殆 首先打开我们的目标链接 https://movie.do

正则表达式爬取豆瓣电影TOP前250的中英文名 1.首先要实现网页的数据的爬取.新建test.py文件 test.py 1 import requests 2 3 def get_Html_text(url,p): 4 try: 5 h= {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36

这篇文章我们将使用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影 Top250,下面先贴上最终的效果图: 1.网页分析 (1)分析 URL 规律 我们首先使用 Chrome 浏览器打开 豆瓣电影 Top250,很容易可以判断出网站是一个静态网页 然后我们分析网站的 URL 规律,以便于通过构造 URL 获取网站中所有网页的内容 首页:https://movie.douban.com/top250 第二页:https://movie.douban.com/top250?start=25&filt

python2.7爬取豆瓣电影top250并分别写入到TXT,Excel,MySQL数据库 1.任务 爬取豆瓣电影top250 以txt文件保存 以Excel文档保存 将数据录入数据库 2.分析 电影中文名的采集可以查看:http://www.cnblogs.com/carpenterworm/p/6026274.html 电影链接采集:

scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明

入门第一个爬虫一般都是爬这个,实在是太简单.用了 requests 和 bs4 库. 1.检查网页元素,提取所需要的信息并保存.这个用 bs4 就可以,前面的文章中已经有详细的用法阐述. 2.找到下一个 url 地址.本例中有两种方法,一是通过 url 的规则,本例中通过比较发现,只要更改 url 中的 start 参数值就可以:二是通过下一个页的标签获取下一页的 url.代码中采用了第一种方法. 3.判断退出条件,爬虫不可能无限制循环下去. 在这个最简单的示例中,实现以上三步一个爬虫就完成了.

学习一门技术最快的方式是做项目,在做项目的过程中对相关的技术查漏补缺. 本文通过爬取豆瓣top250电影学习python requests的使用. 1.准备工作 在pycharm中安装request库 请看上图,在pycharm中依次点击:File->Settings.然后会弹出下图的界面: 点击2中左上角的"+"按钮,弹出下图的界面: 在右上角的查询框输入requests,然后点击"Install Package"按钮安装requests插件. 2.目标 抓

功能描述V1.0: 爬取豆瓣电影排行top250 功能分析: 使用的库 1.time 2.json 3.requests 4.BuautifulSoup 5.RequestException 上机实验室: """ 作者:李舵 日期:2019-4-27 功能:抓取豆瓣电影top250 版本:V1.0 """ import time import json import requests from bs4 import BeautifulSoup f

爬取豆瓣电影top250from urllib.request import * #导入所有的request,urllib相当于一个文件夹,用到它里面的方法requestfrom lxml import etree #调用包import pickle #import timearr = [] #定义一个空数组,用来添加爬出的数据url = "https://movie.douban.com/top250?start=" #豆瓣top250网址urls = [ url+str(i) fo

今天利用xpath写了一个小爬虫,比较适合一些爬虫新手来学习.话不多说,开始今天的正题,我会利用一个案例来介绍下xpath如何对网页进行解析的,以及如何对信息进行提取的. python环境:python3.5 先看看网页的样子 豆瓣电影网站链接 我们下面将要对电影的名字.链接.评分.评价人数和一句话描述这些信息进行提取1.检查并复制电影名字的xPath信息 电影<肖申克的救赎>的xPath信息如下://*[@id=”content”]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2

一.爬取网页,获取需要内容 我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示: 我们需要的是里面的电影分类,通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西.直接进入主题吧! 知道我们需要的内容在哪里了,接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧!获取内容后,再使用一个好用的lxml库来分析网页内容,然后获取我们的内容就可以做下一步操作了.先贴出使用request库和lxml分析的代码 def get_page(i): url = 'https://movie.douba

需求:爬取豆瓣电影top250的排名.电影名称.评分.评论人数和一句话影评 环境:python3.6.5 准备工作: 豆瓣电影top250(第1页)网址:https://movie.douban.com/top250?start=0      或者       https://movie.douban.com/top250 每页展示25个电影,一共10张翻页 第2页:https://movie.douban.com/top250?start=&filter= 第3页:https://movie.

我们在之前的文章谈到了高效爬虫 在 python 中 多线程下的 GIL 锁会让多线程显得有点鸡肋 特别是在 CPU 密集型的代码下 多线程被 GIL 锁搞得效率不高 特别是对于多核的 CPU 来说 如果想要充分利用 CPU 还是用多进程吧 这样我们就可以做到并行爬取 提高了爬取的效率 那么,怎么玩多进程呢 恩 接下来就是 学习 python 的正确姿势 可以使用 multiprocessing 来实现多进程 使用起来也是很简单的 比如我们使用 Process 这个类来创建进程 from mul

这篇文章,我们继续利用 requests 和 xpath 爬取豆瓣电影的短评,下面还是先贴上效果图: 1.网页分析 (1)翻页 我们还是使用 Chrome 浏览器打开豆瓣电影中某一部电影的评论进行分析,这里示例为<一出好戏> 和之前一样,我们可以通过构造 URL 获取全部网页的内容,但是这次我们尝试使用一种新的方法 -- 翻页 使用快捷键 Ctrl+Shift+I 打开开发者工具,然后使用快捷键 Ctrl+Shift+C 打开元素选择工具 此时用鼠标点击网页中的 后页,就会在源代码中自动定位到