每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 要想采集海外数据有两种方式:云采集+单机采集.八爪鱼采集器是内嵌的浏览器,是火狐浏览器,不能进行修改.同时也不同通过修改内嵌VPN来获得外网的许可. 若你的某浏览器通过插件可以上外网,能不能用八爪鱼调用,然后上外网呢? 不可以. 1.云采集+外网(八爪鱼服务器) 如果用八爪鱼是爬取外网内容,并且实现云采集,只能购买其海外版一年期,2999元/年

做了个爬虫,爬取当当网--2015年图书销售排行榜 TOP500 爬取的基本思想是:通过浏览网页,列出你所想要获取的信息,然后通过浏览网页的源码和检查(这里用的是chrome)来获相关信息的节点,最后在代码中用正则表达式来匹配相关节点的信息. 难点: 1.选取抓取节点 2.抓取信息的正则表达式(需要考虑到特别个例,有时候要重复试很多次才搞定) 3.格式的转换(window下命令提行默认的编码是GBK,而网页默认的是编码是utf-8,编码不匹配就会出现乱码) 4.将抓取的信息加载到数据库里,这里对

第一次学习Node.js爬虫,所以这时一个简单的爬虫,Node.js的好处就是可以并发的执行 这个爬虫主要就是获取慕课网的课程信息,并把获得的信息存储到一个文件中,其中要用到cheerio库,它可以让我们方便的操作HTML,就像是用jQ一样 开始前,记得 npm install cheerio 为了能够并发的进行爬取,用到了Promise对象 //接受一个url爬取整个网页,返回一个Promise对象 function getPageAsync(url){ return new Promise(

爬取招聘网的招聘信息: import json import random import time import pymongo import re import pandas as pd import requests from lxml import etree import datetime # 设置cookie中可变的值 now = datetime.datetime.now() timeStamp = ) geshi = "%Y%m%d%H%M%S" time1 = date

本次爬取自如网房源信息所用到的知识点: 1. requests get请求 2. lxml解析html 3. Xpath 4. MongoDB存储 正文 1.分析目标站点 1. url: http://hz.ziroom.com/z/nl/z3.html?p=2 的p参数控制分页 2. get请求 2.获取单页源码 # -*- coding: utf-8 -*- import requests import time from requests.exceptions import Request

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爬取豆瓣网图书TOP250的信息,需要爬取的信息包括:书名.书本的链接.作者.出版社和出版时间.书本的价格.评分和评价,并把爬取到的数据存储到本地文件中. 参考网址:https://book.douban.com/top250 注意:使用正则表达式时,不要在Elements选项卡中直接查看源代码,因为那的源码可能经过Javascript渲染而与原始请求不同,而是需要从Network选项卡中查看源码. import re import json import time import request

1.网页解析 当当网中,人工智能数据的首页url如下为http://category.dangdang.com/cp01.54.12.00.00.00.html 点击下方的链接,一次观察各个页面的url变化,发现每一页的url规律如下:在进行页面切换时除第一页外,其他页面的url变化规律为只有pg后的数字会随着页面的不同而变化,并且和页面数相同,我们就可以利用此规律,运用spider类来对每一个这样的页面信息进行爬取,并且符合此种规律的页面均可以按照同样的方式来爬取: 第1页:http://ca

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BS是什么? BeautifulSoup是一个基于标签的文本解析工具.可以根据标签提取想要的内容,很适合处理html和xml这类语言文本.如果你希望了解更多关于BS的介绍和用法,请看BeautifulSoup 4 官方文档. 为什么要用BS? BS可以和许多框架配合使用,让我们在编写爬虫程序时关注于操作逻辑,而不需要再关心其具体实现,最直观地体现就是不需要再编写正则表达式去匹配文本. 如何使用BS? 现在正式开始今天的主要内容:如何使用BS爬取慕课网所有课程及其对应的评分.本文依托的Python

为了入门scrapy框架,昨天写了一个爬取静态小说网站的小程序 下面我们尝试爬取全书网中网游动漫类小说的书籍信息. 一.准备阶段 明确一下爬虫页面分析的思路: 对于书籍列表页:我们需要知道打开单本书籍的地址.以及获取点开下一页书籍列表页的链接 对于书籍信息页面,我们需要找到提取:(书名.作者.书本简介.书本连载状态)这四点信息 爬虫流程:书籍列表页中点开一本书→提取每一本书的书籍信息:当一页书籍列表页的书籍全部被采集以后,按照获取的下一页链接打开新的商户及列表页→点开一本书的信息→提取每一本书的

Requests+Xpath 爬取租房网站信息 [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https://ww

  本次将会使用Scrapy来爬取当当网的图书畅销榜,其网页截图如下:   我们的爬虫将会把每本书的排名,书名,作者,出版社,价格以及评论数爬取出来,并保存为csv格式的文件.项目的具体创建就不再多讲,可以参考上一篇博客,我们只需要修改items.py文件,以及新建一个爬虫文件BookSpider.py.   items.py文件的代码如下,用来储存每本书的排名,书名,作者,出版社,价格以及评论数. import scrapy class BookspiderItem(scrapy.Item):

由于之前一直想爬取花瓣网(http://huaban.com/partner/uc/aimeinv/pins/) 的图片,又迫于没时间,所以拖了很久. 鉴于最近在学go语言,就刚好用这个练手了. 预览 进入网站后,首页大概是这个样子 分析 网站采用的流式布局,动态加载.未经渲染的初始页面源代码中包含有20张图片的相关信息. 每张图片有它的pin_id和key, pin_id差不多就是id,而key应该是文件的特性码,由此key拼接url可以直接得到图片的地址. 使用了动态加载,鉴于这个比较简单,

selenium+phantomjs爬取京东商品信息 今天自己实战写了个爬取京东商品信息,和上一篇的思路一样,附上链接:https://www.cnblogs.com/cany/p/10897618.html 打开 https://www.jd.com/ 首先不需要登陆就可搜索,淘宝不一样,所以淘宝我还没试过. 开启F12 定位一下搜索框和搜索按钮 input = WAIT.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH,'//*[@id="key&

目的:按给定关键词爬取京东商品信息,并保存至mongodb. 字段:title.url.store.store_url.item_id.price.comments_count.comments 工具:requests.lxml.pymongo.concurrent 分析: 1.  https://search.jd.com/Search?keyword=耳机&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=er%27ji&

来啦,老弟 我们已经知道怎么使用 Requests 进行各种请求骚操作 也知道了对服务器返回的数据如何使用 正则表达式 来过滤我们想要的内容 ... 那么接下来 我们就使用 requests 和 re 来写一个爬虫 作为一个爱看书的你(说的跟真的似的) 怎么能发现好书呢? 所以我们 爬取当当网的前 500 本好五星评书籍 怎么样? ok 接下来就是 学习 python 的正确姿势   请在电脑的陪同下 边看本文边练习   首先我们要对我们的目标网站进行分析 先摸清对方的底 我们才能战无不胜 打开

我们来用go语言爬取"珍爱网"用户信息. 首先分析到请求url为: http://www.zhenai.com/zhenghun 接下来用go请求该url,代码如下: package main import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" ) func main() { //返送请求获取返回结果 resp, err := http.Get("http://www.zhenai.com/z

昨天我们一起爬取珍爱网首页,拿到了城市列表页面,接下来在返回体城市列表中提取城市和url,即下图中的a标签里的href的值和innerText值. 提取a标签,可以通过CSS选择器来选择,如下: $('#cityList>dd>a');就可以获取到470个a标签: 这里只提供一个思路,go语言标准库里没有CSS解析库,通过第三方库可以实现.具体可以参考文章: https://my.oschina.net/2xixi/blog/488811 http://liyangliang.me/posts

前两节我们获取到了城市的URL和城市名,今天我们来解析用户信息. 用go语言爬取珍爱网 | 第一回 用go语言爬取珍爱网 | 第二回 爬虫的算法: 我们要提取返回体中的城市列表,需要用到城市列表解析器: 需要把每个城市里的所有用户解析出来,需要用到城市解析器: 还需要把每个用户的个人信息解析出来,需要用到用户解析器. 爬虫整体架构: Seed把需要爬的request送到engine,engine负责将request里的url送到fetcher去爬取数据,返回utf-8的信息,然后engine将返