# coding=utf-8 # Creeper import os import bs4 import time import MySQLdb import urllib2 import datetime import warnings import traceback import ConfigParser try: basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) except NameError: import sys basedi

使用python爬取medsci上的期刊信息,通过设定条件,然后获取相应的期刊的的影响因子排名,期刊名称,英文全称和影响因子.主要过程如下: 首先,通过分析网站http://www.medsci.cn/sci的交互过程.可以使用谷歌或火狐浏览器的“审查元素-->Network”,然后就可以看到操作页面就可以看到网站的交互信息.当在网页上点击“我要查询”时,网页会发送一个POST消息给服务器,然后,服务器返回查询结果 然后,将查询到的结果使用正则表达式提取出需要的数据. 最后将提取出的数据输出到文

开学前接了一个任务,内容是从网上爬取特定属性的数据.正好之前学了python,练练手. 编码问题 因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了. 问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢? Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中

这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,详情看下文     编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了.问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?Unicode 是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到

前言 本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. 不知不觉,一年一度如火如荼的steam夏日促销悄然开始了.每年通过大大小小的促销,我的游戏库里已经堆积满还未下载过的游戏.但所谓“买到就是赚到,G胖一定大亏”的想法日渐流行,指不定以后就靠它们发达了呢. 有时候滚动steam的排行榜看自己喜欢的游戏的时候,未免会被右边的价格影响到.久而久之我发现我所不想买的游戏并不是因为它不好玩,而是它还没打折.又或者有些心水未被别人挖掘

一.分析网站内容 本次爬取网站为opgg,网址为:” http://www.op.gg/champion/statistics” 由网站界面可以看出,右侧有英雄的详细信息,以Garen为例,胜率为53.84%,选取率为16.99%,常用位置为上单 现对网页源代码进行分析(右键鼠标在菜单中即可找到查看网页源代码).通过查找“53.84%”快速定位Garen所在位置 由代码可看出,英雄名.胜率及选取率都在td标签中,而每一个英雄信息在一个tr标签中,td父标签为tr标签,tr父标签为tbody标签.

爬虫原理: 以下来自知乎解释 首先你要明白爬虫怎样工作.想象你是一只蜘蛛,现在你被放到了互联“网”上.那么,你需要把所有的网页都看一遍.怎么办呢?没问题呀,你就随便从某个地方开始,比如说人民日报的首页,这个叫initial pages,用$表示吧.在人民日报的首页,你看到那个页面引向的各种链接.于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面.太好了,这样你就已经爬完了俩页面(首页和国内新闻)!暂且不用管爬下来的页面怎么处理的,你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上.突然你发现, 在

在写爬取页面a标签下href属性的时候,有这样一个问题,如果a标签下没有href这个属性则会报错,如下: 百度了有师傅用正则匹配的,方法感觉都不怎么好,查了BeautifulSoup的官方文档,发现一个不错的方法,如下图: 官方文档链接:https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/ has_attr() 这个方法可以判断某标签是否存在某属性,如果存在则返回 True 解决办法: 为美观使用了匿名函数 soup_a = soup.find_a

在官网上下载了Python和PyCharm,并在网上简单的学习了爬虫的相关知识. 结对开发的第一阶段要求: 网上爬取最新疫情数据,并存入到MySql数据库中 在可视化显示数据详细信息 项目代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import time from pymysql import * def mes(): url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia?

我前几篇文章都是说一些python爬虫库的用法,还没有说怎样利用好这些知识玩一些好玩的东西.那我今天带大家玩好玩又刺激的,嘻嘻!对了,requests库和正则表达式很重要的,一定要学会!一定要学会!!一定要学会!!!我现在的爬虫基本都是用这两样东西来爬的.所以学不学你看着办吧. 来到今天的重点,我今天发现一个网站很好爬的,非常适合新手,我没有设置请求头什么的爬了很多遍很没有封我ip和给我返回403之类的,所以他对我们第一次玩爬虫的人来说很友好.这个网站就是今日头条. 这里我给大家整理了一套Pyt

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: Woo_home 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.co-m/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 安装库 该示例使用到的库有requests.lxml.re,其中re是python自带的,所以无需安装,只需安装requests和lxml库

首先我们导入几个pyhton3的库: from urllib import requestimport urllibfrom html.parser import HTMLParser 在Python2和Python3之间一个重要区别就是,在Python2有urllib,urllib2两个库,在Python3整合到一起,里面的函数方式也有一点变,先定义一个函数,将header,url,request,都打包成一个函数方便调用,且看下面代码: def print_movies(url): # 伪装

一.使用request库实现批量下载HTML 二.使用BeautifulSoup库实现html解析 官网:https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/ 问题: 1)NotImplementedError: Only the following pseudo-classes are implemented: nth-of-type. 当使用copy selector时,复制的是nth-child,而soup 似乎不支持nth-child,所以

代码如下: # 注意encoding = 'utf-8'和ensure_ascii = False,不写的话不能输出汉字 import requests from requests.exceptions import RequestException import re import json #from multiprocessing import Pool # 测试了下 这里需要自己添加头部 否则得不到网页 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Win

由于最新的视频整顿风波,内涵段子APP被迫关闭,广大段友无家可归,但是最近发现了一个"段友"的app,版本更新也挺快,正在号召广大段友回家,如下图,有兴趣的可以下载看看(ps:我不是打广告的,没收广告费的) 同时,之前同事也发了一个贴吧的段子聚居地,客官稍等,马上奉上连接: 段友之家 https://tieba.baidu.com/f?ie=... 然后呢,看到上面,确实好多段友在上面,于是乎,我就想爬取他们的图片和小视频,就有了这篇文章的主题: 其实吧,用Python爬取网站数据是最

需求:爬取网站上的公司信息 代码如下: import json import os import shutil import requests import re import time requests.packages.urllib3.disable_warnings() #通过url请求接口,获取返回数据 def getPage(url,headers): try: response = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False

Python 爬取所有51VOA网站的Learn a words文本及mp3音频 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #Python 爬取所有51VOA网站的Learn a words文本及mp3音频 import os import sys import time import urllib as req from threading import Thread import urllib2 import urllib from thre

小伙伴,我又来了,这次我们写的是用python爬虫爬取乌鲁木齐的房产数据并展示在地图上,地图工具我用的是 BDP个人版-免费在线数据分析软件,数据可视化软件 ,这个可以导入csv或者excel数据. 首先还是分析思路,爬取网站数据,获取小区名称,地址,价格,经纬度,保存在excel里.再把excel数据上传到BDP网站,生成地图报表 本次我使用的是scrapy框架,可能有点大材小用了,主要是刚学完用这个练练手,再写代码前我还是建议大家先分析网站,分析好数据,再去动手写代码,因为好的分析可以事半功

0. 引言 介绍下 Python 用 Beautiful Soup 周期性爬取 xxx 网站获取新闻流: 图 1 项目介绍 1. 开发环境 Python: 3.6.3 BeautifulSoup:   4.2.0 , 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库* ( BeautifulSoup 的中文官方文档:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ ) 2. 介绍 首先需要知道什么是 HTML ( Hyp

python3 实现爬取网站下所有URL 获取首页元素信息: 首页的URL链接获取: 遍历第一次返回的结果: 递归循环遍历: 全部代码如下: 小结: python3.6 requests && bs4 采用递归方法,最终爬取网站所有链接 获取首页元素信息: 目标 test_URL:http://www.xxx.com.cn/ 首先检查元素,a 标签下是我们需要爬取得链接,通过获取链接路径,定位出我们需要的信息 soup = Bs4(reaponse.text, "lxml&quo