第一步: 先分析这个url,"?"后面的都是它的关键字,requests中get函数的关键字的参数是params,post函数的关键字参数是data, 关键字用字典的形式传进去,这样我们就可以自己改关键字去搜索别的东西或者是搜索别的页面,我对手机比较感兴趣所以 就爬取了关于手机的页面. 第二步: 直接先给出源代码,然后细节再慢慢的说. # encoding:utf8 import requests import re ''' 遇到不懂的问题?Python学习交流群:821460695满

#使用selenium+Carome/phantomJS模拟浏览器爬取淘宝商品信息 # 思路: # 第一步:利用selenium驱动浏览器,搜索商品信息,得到商品列表 # 第二步:分析商品页数,驱动浏览器翻页,并得到商品信息 # 第三步:爬取商品信息 # 第四步:存储到mongodb import re from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import TimeoutException from selen

一.  Selenium和PhantomJS介绍 Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具,Selenium直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样.由于这个性质,Selenium也是一个强大的网络数据采集工具,其可以让浏览器自动加载页面,这样,使用了异步加载技术的网页,也可获取其需要的数据. Selenium模块是Python的第三方库,可以通过pip进行安装: pip3 install selenium Selenium自己不带浏览器,需要配合第三方浏览器来使用.通过help命

一.使用selenium 模拟浏览器操作爬取淘宝商品信息 之前我们已经成功尝试分析Ajax来抓取相关数据,但是并不是所有页面都可以通过分析Ajax来完成抓取.比如,淘宝,它的整个页面数据确实也是通过Ajax获取的,但是这些Ajax接口参数比较复杂,可能会包含加密密钥等,所以如果想自己构造Ajax参数,还是比较困难的.对于这种页面,最方便快捷的抓取方法就是通过Selenium 目标:利用Selenium抓取淘宝商品并用pyquery解析得到商品的图片.名称.价格.购买人数.店铺名称和店铺所在地信息

第二个例子是使用requests库+re库爬取淘宝搜索商品页面的商品信息 (1)分析网页源码 打开淘宝,输入关键字“python”,然后搜索,显示如下搜索结果 从url连接中可以得到搜索商品的关键字是“q=”,所以我们要用的起始url为:https://s.taobao.com/search?q=python 然后翻页,先跳到第二页,url变为: 再跳到第三页,url变为: 经过对比发现,翻页后,变化的关键字是s,每次翻页,s便以44的倍数增长(可以数一下每页显示的商品数量,刚好是44) 所以可

本篇目标:我们以爬取京东商城商品数据为例,展示Scrapy框架对接selenium爬取京东商城商品数据. 背景: 京东商城页面为js动态加载页面,直接使用request请求,无法得到我们想要的商品数据,故需要借助于selenium模拟人的行为发起请求,输出源代码,然后解析源代码,得到我们想要的数据. 第一步:设置我们需要提取的字段,也就是在Scrapy框架中设置Item.py文件. class ProductItem(scrapy.Item): # define the fields for y

Python 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战 项目内容 本案例选择>> 商品类目:沙发: 数量:共100页  4400个商品: 筛选条件:天猫.销量从高到低.价格500元以上. 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战"> 项目目的 1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化 2. 不同关键词word对应的sales的统计分析 3. 商品的价格分布情况分析 4. 商品的销量分布情况分析 5. 不同价格区间的商品的平均销量分布 6. 商品价格对销量的影响分析 7. 商品价格对销售额的影响分析 8

任务1:利用cookie可以免去登录的烦恼(验证码) ''' 只需要有登录后的cookie,就可以绕过验证码 登录后的cookie可以通过Selenium用第三方(微博)进行登录,不需要进行淘宝的滑动验证码 ''' import requests from urllib.parse import urlencode headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KH

最近有人反映淘宝的搜索功能要登录才能用,原先的直接爬取的方法挂了.稍微把之前的代码修改了一下,登录采用最简单的复制cookie来解决. 顺便说一下,这只是根据搜索的的索引界面获取的信息,并未深入的获取每个具体商品的信息.为了以后有拓展空间,便于爬取详细的商品信息,我顺便把详情页的URL拿下来了. 淘宝的页面其实并未做多大改变(吐槽一下:淘宝的程序员也挺懒的),之前的代码只要加上登录功能就能使用. 直接上代码: import requests from bs4 import BeautifulSo

爬取淘宝商品信息 import pymysql import requests import re def getHTMLText(url): kv = {'cookie':'thw=cn; hng=CN%7Czh-CN%7CCNY%7C156; enc=ooWAQ8HPiBkBlDgWaQ2BoQXFD4cHXejeOP0Nq7xvbCuGN5yubT%2ByBjrb2j417KSrQkoR9YQxMFoqYufejy7Hlw%3D%3D; _m_h5_tk=9cc0be22588c97655

目标是爬取网站http://www.muyingzhijia.com/上全部的商品数据信息,包括商品的一级类别,二级类别,商品title,品牌,价格. 搜索了一下,python的scrapy是一个不错的爬虫框架,于是基于scrapy写了一个简易的爬虫. 先分析商品页面,在http://www.muyingzhijia.com/主页面上,有类链接有用的链接,即:http://www.muyingzhijia.com/Shopping/category.aspx?cateID=11和http://w

本例程使用urlib实现的,基于python2.7版本,采用beautifulsoup进行网页分析,没有第三方库的应该安装上之后才能运行,我用的IDE是pycharm,闲话少说,直接上代码! # -*- coding: utf-8 -* import re import os import urllib import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup def craw(url,page): html1=urllib2.urlopen(url).read(

项目内容 本案例选择>> 商品类目:沙发: 数量:共100页  4400个商品: 筛选条件:天猫.销量从高到低.价格500元以上. 项目目的 1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化 2. 不同关键词word对应的sales的统计分析 3. 商品的价格分布情况分析 4. 商品的销量分布情况分析 5. 不同价格区间的商品的平均销量分布 6. 商品价格对销量的影响分析 7. 商品价格对销售额的影响分析 8. 不同省份或城市的商品数量分布 9.不同省份的商品平均销量分布 注:本项目仅以以上几项分析为

# -*- coding: utf-8 -*- # @author: Tele # @Time : 2019/04/14 下午 3:48 # 多线程版 import time import requests import os import json from fake_useragent import UserAgent from lxml import etree import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecut

import pymongo from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import TimeoutException from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.wait im

作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3159 splash是容器安装的,从docker官网上下载windows下的docker进行安装. 下载完成之后直接点击安装,安装成功后,桌边会出现三个图标: 点击 Docker QuickStart 图标来启动 Docker Toolbox 终端. 使用docker启动服务命令启动Splash服务 docker run -p 8050:8050 scrapinghub/s

这次的主要的目的是从淘宝的搜索页面获取商品的信息.其实分析页面找到信息很容易,页面信息的存放都是以静态的方式直接嵌套的页面上的,很容易找到.主要困难是将信息从HTML源码中剥离出来,数据和网页源码结合的很紧密,剥离数据有一定的难度. 然后将获取的信息写入excel表格保存起来,这次只爬取了前面10页 的内容.在运行代码的过程中发现,30页后面的数据有问题,出现了手机价格为0的情况,这是不符合实际的,码也没有写错误处理的代码. 这次先写个粗略的,有点凌乱的感觉,下次有时间再系统的整理整理吧. 这是

之前一直是requests库做爬虫,这次尝试下使用selenium做爬虫,效率不高,但是却没有限制,文章是分别结合大牛的selenium爬虫以及excel追加写入操作而成,还有待优化,打算爬取更多信息后进行词云分析 ''' 爬取京东商品信息: 请求url: https://www.jd.com/ 提取商品信息: .商品详情页 .商品名称 .商品价格 .评价人数 .商品商家 ''' # coding=UTF- from selenium import webdriver from selenium

import re from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import TimeoutException from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_condi

from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import TimeoutException from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as E

准备: 1.安装Selenium:终端输入 pip install selenium 2.安装下载Chromedriver:解压后放在…\Google\Chrome\Application\:如果是Mac,可放入/usr/locl/bin,并将此目录放入环境变量 3.安装pyquery:终端输入 pip install pyquery 4.安装pymongo:终端输入 pip install pymongo 5.安装MongoDB的PyCharm插件:Preferences——Plugins——