申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 1 pandas读取文件的解析函数 read_csv 读取带分隔符的数据,默认分隔符 逗号 read_table 读取带分隔符的数据,默认分隔符 “\t” read_fwf 读取定宽.列格式数据(无分隔符) read_clipboard 读取剪贴板中的数据(将网页转换为表格) 1.1 读取excel数据 import pandas as pd import numpy as np fi

需求:假设Python没有提供内置函数int如果使用函数方式实现把一串字符串转换成整数例如把字符串‘12345‘转换成整数12345 思路 1,字符串也是序列可以使用map函数处理分割成一个列表 2,使用reduce函数处理生成的列表计算出最终转换的整数结果 #导入reduce函数模块 from functools import reduce #定义reduce函数处理逻辑把数字列表进过处理生成整数 def fn(x,y): return x*10+y #定义map函数逻辑把数字字符串生成列表如

搬自大神boyXiong的干货! 闲来无事,看看了Python,发现这东西挺爽的,废话少说,就是干 准备搭建环境 因为是MAC电脑,所以自动安装了Python 2.7的版本 添加一个 库 Beautiful Soup ,方法这里说两种  1.在终端输入 pip install BeautifulSoup 2.手动下载包后,终端切换到 解压的文件夹,输入 sudo python setup.py install 下载地址BeautifulSoup 开始写代码吧  先找一个想要抓取东西的网站,这里我

终于盼来了不是前言部分的前言,相当于杂谈,算得上闲扯,我觉得很多东西都是在闲扯中感悟的,比如需求这东西,一个人只有跟自己沟通好了,总结出某些东西了,才能更好的和别人去聊,去说. 今天这篇写的是明白需求,其实更多的是想和大家聊天,只有把这个聊开了,后面的东西做起来才有意义,才有价值,在聊天中,思考中发现价值(化身为话唠了?) 有时候你自以为某些东西很重要,其实那只是站在自己的角度觉得很重要,更需要的是站在别人,站在市场的角度去思考这个问题,特么的到底重不重要. 需求我觉得可以分为两类:自己主动去做

1.首先是安装python(注意python3.X和python2.X是不兼容的,我们最好用python3.X) 安装方法:安装python 2.安装成功后,再进行我们需要的插件安装.(这里我们需要用到requests和pymssql两个插件re是自带的)注:这里我们使用的是sqlserver所以安装的是pymssql,如果使用的是mysql可以参考:安装mysql驱动 安装插件的方法为 安装pymssql->进入命令行输入命令:pip install pymssql 安装requests->

要抓取http://www.alexa.cn/rank/baidu.com网站的排名信息:例如抓取以下信息: 需要微信扫描登录 因为这个网站抓取数据是收费,所以就利用网站提供API服务获取json信息: 上面的API KEY值需要花钱买的(注意开通会员的方式不行,必须以10000次查询 49.00 元这种方式,比较坑爹啊) 具体python代码 # coding=utf-8 import json import httplib2 import json import xlrd import xl

从现成的网站上抓取汽车品牌,型号,车系的数据库记录. 先看成果,大概4w条车款记录 一共建了四张表,分别存储品牌,车系,车型和车款 大概过程: 使用jQuery获取页面中呈现的大批内容 能通过页面一次性获得所需大量数据的,通过jQuery获取原数据,并一条条显示在console面板中.每条我是直接拼接成sql显示. 打开chrome,进到地址http://www.autozi.com/carBrandLetter/.html.按F12点console面板.粘贴下面的内容 $("tr.event_

App接口爬取数据过程使用抓包工具手机使用代理,app所有请求通过抓包工具获得接口,分析接口反编译apk获取key突破反爬限制需要的工具:夜神模拟器FiddlerPycharm实现过程首先下载夜神模拟器模拟手机也可以用真机,然后下载Fiddler抓取手机APP数据包,分析接口完成以后使用Python实现爬虫程序 Fiddler安装配置过程第一步:下载神器FiddlerFiddler下载完成之后,傻瓜式的安装一下! 第二步:设置Fiddler打开Fiddler, Tools-> Fiddler O

数据来源网站http://baidu.lecai.com/lottery/draw/list/50?d=2013-01-01 HTML解析器http://pythonhosted.org/pyquery/ (可以像JQuery那样使用) 源码: import MySQLdb as mysql from pyquery import PyQuery as pq create_table_sql = ''' create table union_lotto( issue int primary ke

PDF文件怎样转换成Excel表格呢?因为很多的数据信息现在都是通过PDF文件进行传输的,所以很多时候,信息的接受者都需要将这些PDF文件所传输的数据信息转换成Excel表格来进行整理,但是我们应该怎样将PDF文件转换成Excel表格呢?下面我们就一起来看一下吧. 操作步骤: 步骤一:需要先准备好一台电脑来帮助我们实现PDF文件转Excel的问题. 步骤二:电脑准备好后,就可以通过电脑浏览器搜索迅捷PDF在线转换器,来帮助对PDF文件进行转换了. 步骤三:通过电脑浏览器搜索进入到在线转换页面后,

之前我写过一遍php外挂python脚本处理视频的文章.今天和大家分享下php外挂python实现输入关键字搜索的脚本 首先我们先来分析一波网站: http://www.dzdpw.com/s.php 我们可以看到,普通的抓取网站已经不能满足我们的需求了.此网站采用了二次获取数据.我们再来看看头部: 可以看到数据是通过ajax获取的.我们吧拿到的链接放到浏览器直接打开报错了.有些网站是直接拿到链接就能获取数据,但是明显,这个接口采用post接口请求 我们先来请求一波: 代码走起: # -*- c

本篇文章是使用python抓取数据的第一篇,使用requests+BeautifulSoup的方法对页面进行抓取和数据提取.通过使用requests库对链家网二手房列表页进行抓取,通过BeautifulSoup对页面进行解析,并从中获取房源价格,面积,户型和关注度的数据. 准备工作 首先是开始抓取前准备工作,导入需要使用的库文件,这里主要使用的是requests和BeautifulSoup两个.Time库负责设置每次抓取的休息时间.这里并非全部,后续还会在过程中导入新的库. 抓取列表页 开始抓取

今天继续给大伙分享一下 Python 爬虫的教程,这次主要涉及到的是关于某 APP 的逆向分析并抓取数据,关于 APP 的反爬会麻烦一些,比如 Android 端的代码写完一般会进行打包并混淆加密加固,所以除了抓包之外,还需要对 APP 进行查壳脱壳反编译等操作. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子

Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤    数据的采集和获取    数据的清洗,抽取,变形和装载    数据的分析,探索和预测    数据的展现其中首先要做的就是获取数据,并提炼出有效地数据,为下一步的分析做好准备.数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析.许多的网站都提供了详细的足球数据,例如:    网易 http://goal.sports.163.com/   

如何用python抓取js生成的数据 - SegmentFault 如何用python抓取js生成的数据 1赞 踩 收藏 想写一个爬虫,但是需要抓去的的数据是js生成的,在源代码里看不到,要怎么才能抓到呢? 最好是用python 链接 Yiner224 2012年11月22日提问 显示评论 (4条) 您还没有登录, 请登录后添加评论 得票数 时间先后 7 个回答 3赞 踩 采纳 如果对抓取的性能没有什么要求的话, 尝试一下selenium或者watir吧. web自动化测试脚本用好了可以做很多事

前言 本文整理自慕课网<Python开发简单爬虫>,将会记录爬取百度百科"python"词条相关页面的整个过程. 抓取策略 确定目标:确定抓取哪个网站的哪些页面的哪部分数据.本实例抓取百度百科python词条页面以及python相关词条页面的标题和简介. 分析目标:分析要抓取的url的格式,限定抓取范围.分析要抓取的数据的格式,本实例中就要分析标题和简介这两个数据所在的标签的格式.分析要抓取的页面编码的格式,在网页解析器部分,要指定网页编码,然后才能进行正确的解析. 编写代

前言 整个世界正被大流行困扰着,不同国家拿出了不同的应对策略,也取得了不同效果.这也是本文的脑洞来源,打算研究一下各国在医疗基础设置上的开支,对几个国家的医疗费用进行数据可视化. 由于没有找到最近一年的可靠数据来源,所以这里使用的是2016年的数据.数据清楚哪个国家花得最多.哪个国家花得最少.我一直想试试在Python中网络抓取和数据可视化,这算是个不错的项目.虽然手动将数据输入Excel肯定快得多,但是这样就不会有宝贵的机会来练习一些技能了. 数据科学就是利用各种工具包来解决问题,网络抓取和正

上篇讲到抓取的数据保存到rawhtml变量中,然后通过编码最终保存到html变量当中,那么html变量还会有什么问题吗?当然会有了,例如可能html变量中的保存的抓取的页面源代码可能有些标签没有关闭标签,例如<div>hello</,这样的错误,那么怎么处理呢?接着看下面的代码: soup=BeautifulSoup(html) 其中利用模块BeautifulSoap,可能很方便去整理html源文件内容,这里我写了个小例子,大家看一下,代码如下: html='<html>&l

基本思路:在登录状态下,打开首页,利用高级搜索框输入需要查询的条件,点击搜索链接进行搜索.如果数据有多页,每页数据是20条件,读取页数 然后循环页数,对每页数据进行抓取数据. 在实践过程中发现一个问题,利用IE驱动,在利用高级搜索后,抓取数据时,抓取不到,只能抓取第一条数据,其它的数据是空的,很奇怪,不知道什么原因,后来用phantomjs就可以抓取到,但是用phantomjs又出现一个问题是,高级搜索链接死活找不到,因此也就没有办法进行高级搜索了,但是利用IE驱动就可以.基于这种情况,就利用I

抓取代码: # coding=utf-8import osimport refrom selenium import webdriverimport selenium.webdriver.support.ui as uifrom selenium.webdriver.common.keys import Keysimport timefrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsimport IniFileclas

今天碰到一个问题,需要将科学计数法表示的数值的字符串转换成数值型数据参与算术运算, 然而,当使用int()方法进行转换时,直接报错了,如下: 然后在网上找转换方法,始终没有找到合适的方法,有的是自己写一个函数进行转换,太繁琐了. 偶然想到了float()方法,试一试: 成功转换,看来科学计数法表示的数值的字符串得用float()方法,分享一下.