环境:python3    pycharm 模块:requests,xlwt,urllib.request,re 正常三步走: 1.获取源代码 2.匹配源代码,获得目标数据 3.存储到文件中 直接上代码,列举两种获取源代码的方式,存储3中文件的方式.自由选择即可. 第一个标红部分引号里面的是网站url,太长就不贴上去了.查找方式:百度前程无忧官网,搜索python,点击页面2,将地址栏的地址粘贴到单引号里面.找到2.html部分,将2替换成{}即可. 第二个标红部分得到数字,是想获得数据的页数,

Python使用urllib/urllib3/requests库+beautifulsoup爬取网页 urllib urllib3 requests 笔者在爬取时遇到的问题 1.结果不全 2.'抓取失败' 3.返回乱码 进阶 urllib parse error re库 beautifulsoup 例子: 笔者使用的是python 3.8.1 urllib urllib提供了一系列用于操作URL的功能. urllib的request模块可以非常方便地抓取URL内容,也就是发送一个GET请求到指定

我们实验的网站很简单,就是一个关于猫的图片的网站:http://placekitten.com 代码如下: import urllib.request respond = urllib.request.urlopen("http://placekitten.com.s3.amazonaws.com/homepage-samples/200/287.jpg") cat_img = respond.read() f = open('cat_200_300.jpg','wb') f.writ

百度/360搜索关键词提交全代码: #百度/360搜索关键词提交import requestskeyword='Python'try: #百度关键字 # kv={'wd':keyword} #360关键字 kv={'q':keyword} r=requests.get("http://baidu.com/s",params=kv) print(r.request.url) r.raise_for_status() print(len(r.text))except: print(&quo

#爬取京东商品全代码 import requestsurl = "http://item.jd.com/2967929.html"try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() #在返回200不产生异常,否则会产生异常 r.encoding = r.apparent_encoding print(r.text[:10000])except: print("爬取失败") #爬取亚马逊商品全代码import request

异常处理 处理程序的报错 语法 捕捉万能异常: try: print(a) except Exception as e: print("你的代码有问题") print("程序走下面的代码") 字符串内置方法 索引取值 切片 长度(len) 成员运算 移除两边空白字符 str切分 循环 startswith/endswith join() index() count() selenium 是一个自动化测试工具,可以通过驱动浏览器,自动点击完成功能 安装驱动 http:

由于直接通过requests.get()方法去爬取网页,它的头部信息的user-agent显示的是python-requests/2.21.0,所以亚马逊网站可能会拒绝访问.所以我们要更改访问的头部信息以对网站进行访问,更改头部信息模拟浏览器访问. #亚马逊商品页面的爬取 import requests url="https://www.amazon.cn/dp/B07GVXHCXH" try: kv={'user-agent':'Mozilla/5.0'} r=requests.ge

#IP地址查询全代码import requestsurl = "http://m.ip138.com/ip.asp?ip="try: r = requests.get(url + '202.204.80.112') r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding print(r.text[-500:])except: print("爬取失败")

作为一名Pythoner,相信大家对Python的就业前景或多或少会有一些关注.索性我们就写一个爬虫去获取一些我们需要的信息,今天我们要爬取的是前程无忧!说干就干!进入到前程无忧的官网,输入关键字"Python",我们会得到下面的页面 我们可以看到这里罗列了"职位名"."公司名"."工作地点"."薪资"."发布时间",那么我们就把这些信息爬取下来吧!确定了需求,下一步我们就审查元素找到我

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

使用scrapy框架之前,使用以下命令下载库: pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1.创建项目文件夹 scrapy startproject 项目名 2.用pyCharm查看生成的项目目录 项目创建成功之后,会得到图中的文件目录 3.创建爬虫 根据提示cd到创建的项目文件中 使用以下命令创建爬虫 说明: 51_job.com ---- ----主域名 scrapy genspider spider_51_

spider # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from Jobs.items import JobsItem class Job51spiderSpider(scrapy.Spider): name = 'Job51Spider' allowed_domains = ['www.51job.com', 'search.51job.com'] offset = 1 # 起始url url = "https://search.51job.com/list/

1.导入包import requests #取数from lxml import etree #用xpath解析import pymysql #连接数据库import chardet #自动获取编码2.获取单页htmldef get_one_page(url): headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.6

读取csv文件 通过csv.reader()和DictReader()两个函数 reader()函数返回一个迭代器 会包含表头 通过next函数可以跳过,但是它只能通过下标访问数据: DictReader()函数返回一个字典,不包含表头,可以通过键名访问!! import csv # with open('1 (2).csv','r') as fp: #     reader=csv.reader(fp) #     # next(reader) #     for x in reader: #

本笔记写于2020年2月4日.Python版本为3.7.4,编辑器是VS code 主要参考资料有: B站视频av44518113 Python官方文档 PS:如果笔记中有任何错误,欢迎在评论中指出,我会及时回复并修改,谢谢 问题描述 看B站学习视频的时候,老师讲得第一个实战也就是爬取拉勾网数据是怎么也爬取不下来,弹幕里的方法也都不管用.所以开始求助伟大的度娘,度娘中大部分的解决方法都是使用requests库来爬取的,但目前只学习的urllib库,所以没办法采用. 但是,我注意到了一个非常重要的

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

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Item 什么是Items呢?官方文档Items定义如下: I

1. 知乎文章图片写在前面 今天开始尝试爬取一下知乎,看一下这个网站都有什么好玩的内容可以爬取到,可能断断续续会写几篇文章,今天首先爬取最简单的,单一文章的所有回答,爬取这个没有什么难度. 找到我们要爬取的页面,我随便选了一个 https://www.zhihu.com/question/292393947 1084个回答,数据量可以说非常小了,就爬取它吧. 2. 知乎文章图片选取操作库和爬取地址 爬取使用requests 存储使用 mongodb 就可以了 爬取地址经过分析之后,找到了一个可以

最近,笔者在使用Requests模拟浏览器发送Post请求时,发现程序返回的html与浏览器F12观察到的略有不同,经过观察返回的response.text,cookies确认有效,因为我们可以看到返回的登陆信息.然而部分字段的值依然显示为空. 下图是浏览器F12抓包看到的界面: 由于笔者在查看第一个接口请求时,观察浏览器捕获到的Response(html文件)跟页面展示的信息一致,就单纯以为只要用requests库构造这个请求即可.然而实际上第一个表单只是返回了前台页面的框架,很多数据都是通过