今天下午花时间学习了python爬虫的中国大学排名实例,颇有心得,于是在博客园与各位分享 首先直接搬代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4 def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url,timeout = 30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: r

教程来自:[Python网络爬虫与信息提取].MOOC. 北京理工大学 目标:爬取最好大学网前50名大学 代码如下: import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4 def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url,timeout = 30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text exce

本来是想把这部分内容放到前一篇<数据抓取的艺术(二):数据抓取程序优化>之中.但是随着任务的完成,我越来越感觉到其中深深的趣味,现总结如下: (1)时间     时间是一个与抓取规模相形而生的因素,数据规模越大,时间消耗往往越长.所以程序优化变得相当重要,要知道抓取时间越长,出错的可能性就越大,这还不说程序需要人工干预的情境.一旦运行中需要人工干预,时间越长,干预次数越多,出错的几率就更大了.在数据太多,工期太短的情况下,使用多线程抓取,也是一个好办法,但这会增加程序复杂度,对最终数据准确性产

目标说明 利用scrapy抓取中新网新闻,关于自然灾害滑坡的全部国内新闻:要求主题为滑坡类新闻,包含灾害造成的经济损失等相关内容,并结合textrank算法,得到每篇新闻的关键词,便于后续文本挖掘分析. 网站分析 目标网站:http://sou.chinanews.com/advSearch.do 结合中新搜索平台的高级搜索的特点,搜索关键词设置为:滑坡 经济损失(以空格隔开),设置分类频道为国内,排序方式按照相关度.得到所有检索到的新闻如下: 共1000多条数据. 分析网站特点发现,给请求为异

import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4.element r=requests.get("http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2017.html") # print("encode:",r.encoding,"----真实编码方式",r.apparent_encoding) r.encoding=r.apparent_enc

思路:1.根据city.txt文档来获取不同城市code2.获取中国天气网7d和15d不同城市url3.利用requests库请求url获取html内容4.利用beautifulsoup获取7d和15d指定天气数据5.将获取的天气数据保存到csv文件中 # -*- coding: utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv ''' 获取不同城市code ''' def get_citycode(city_n

代码: import json import requests from requests.exceptions import RequestException import re import time def get_one_page(url): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrom

import requests url = 'http://www.cntour.cn/' strhtml = requests.get(url) print(strhtml.text) URL='http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule' #post请求需要写请求访问,请求内容可以在对应网页的开发者模式中获取,谷歌浏览器显示不出来,我使用的是IE浏览器 Form_data = { 'action':

爬虫定向爬取中国大学排名信息 #!/usr/bin/python3 import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4 #从网络上获取大学排名网页内容 def get_HTML_text(url): try: r=requests.) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: return '该网页请求连接失败' #提取指定网页内

1. 任务分析及说明 目标网站:https://movie.douban.com/tag/#/ 抓取豆瓣电影上,中国大陆地区,相关电影数据约1000条:数据包括:电影名称.导演.主演.评分.电影类型.语言.上映时间.短评top20等数据: 1.1 Fiddler抓包要点分析: 请求均为GET请求:拼接后的URL为是https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=U&range=0,10&tags=电影&start=0 其中,r

quanwei9958 转自 python 爬虫抓取心得分享 urllib.quote('要编码的字符串') 如果你要在url请求里面放入中文,对相应的中文进行编码的话,可以用: urllib.quote('要编码的字符串') query = urllib.quote(singername) url = 'http://music.baidu.com/search?key='+query response = urllib.urlopen(url) text = response.read()

1. 高考派大学数据----写在前面 终于写到了scrapy爬虫框架了,这个框架可以说是python爬虫框架里面出镜率最高的一个了,我们接下来重点研究一下它的使用规则. 安装过程自己百度一下,就能找到3种以上的安装手法,哪一个都可以安装上 可以参考 https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/install.html 官方说明进行安装. 2. 高考派大学数据----创建scrapy项目 通用使用下面的命令,创建即可 scrapy star

开源中国上抓取的content-type类型,来源:http://www.cnblogs.com/smallyard/p/5632608.html { ".*": "application/octet-stream", ".tif": "application/x-tif", ".001": "application/x-001", ".301": "app

一:selenium 库 selenium 每次模拟浏览器打开页面,xpath 匹配需要抓取的内容.可以,但是特别慢,相当慢.作为一个对技术有追求的爬虫菜鸡,狂补了一些爬虫知识.甚至看了 scrapy 框架,惊呆了,真棒! 网上很多关于 selenium 库的详细介绍,这里略过此方法. 二: requests 库 编写一个爬虫小脚本,requests 库极为方便.接下来进入正题,如何抓取 MOOC 中国上课程的讨论内容! 1. 分析网页数据 打开你需要抓取数据的课程页面,点击讨论区之后页面加载讨

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处: https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/82016583 10月18日更:MOOC课程信息D3.js动态可视化 9月2日更:中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化二 9月1日更:关于MOOC的课程信息数据分析,参看:中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化一 写在前面 暑假没事玩玩爬虫,看到中国大学MOOC便想爬取它所有课程信息.无奈,它不是静态网页,课程数据都是动态加载的.而爬取动态页面目前来

链接:http://www.p2p001.com/licai/index/id/147.html 所需获取数据链接类似于:http://www.p2p001.com/licai/shownews/id/454.html: 库: requests (For human) re (正则) pandas (用来处理数据) BeautifulSoup (用来解析网页文本)   此次抓取逻辑思维在代码之后 上代码: #coding utf-8 import requests import re impor

项目技术细节 项目大量用到了 ES7 的async 函数, 更直观的反应程序了的流程.为了方便,在对数据遍历的过程中直接使用了著名的async这个库,所以不可避免的还是用到了回调promise ,因为数据的处理发生在回调函数中,不可避免的会遇到一些数据传递的问题,其实也可以直接用ES7的async await 写一个方法来实现相同的功能.这里其实最赞的一个地方是使用了 Class 的 static 方法封装对数据库的操作, static 顾名思义 静态方法 就跟 prototype 一样 ,不会

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ 一个简单的Python爬虫, 用于抓取豆瓣电影Top前100的电影的名称 Anthor: Andrew Liu Version: 0.0.1 Date: 2014-12-04 Language: Python2.7.8 Editor: Sublime Text2 Operate: 具体操作请看README.md介绍 """ import string

本文转载自:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html 需要学习的地方: (1)read_html的用法 作用:快速获取在html中页面中table格式的数据 (2)to_sql的用法 将获得的DataFrame数据写入数据表中 (3)使用urlencode构造所需的url参数 摘要: 我们平常在浏览网页中会遇到一些表格型的数据信息,除了表格本身体现的内容以外,你可能想透过表格再更进一步地进行汇总.筛选.处理分析等操作从而得到更多有

海王是前段时间大热的影片,个人对这种动漫题材的电影并不是很感兴趣.然鹅,最近这部电影实在太热了,正好最近看自然语言处理的时候,无意间发现了word cloud这个生成词云的库,还蛮好玩的,那就抓抓这部电影的影评来试试吧. 爬虫抓取豆瓣海王影评 首先我们登陆豆瓣,进入海王的影评页面.然后打开影评的每一页,看看url有什么特点. 第一页 第二页 第三页 还不错,url很规律. 再开个页面,F12看看,,评论内容在<span class="short">的tag下. ok,那就闲