爬虫的一般分为四步,第二个步骤就是对爬取的数据进行解析. python爬虫一般使用三种解析方式,一正则表达式,二xpath,三BeautifulSoup. 这篇博客主要记录下正则表达式的使用. 正则表达式                           . 匹配除“\n”之外的任何单个字符. * 匹配前面的子表达式零次或者多次. + 匹配前面的子表达式一次或者多次. ? 匹配前面的子表达式零次或者一次. \将下一个字符标记为一个特殊字符.或一个原义字符.或一个向后引用.或一个八进制转义符.

Tabula是专门用来提取PDF表格数据的,同时支持PDF导出CSV.Excel格式. 首先安装tabula-py: tabula-py依赖库包括Java.pandas.numpy所以需要保证运行环境中安装了这些库. 在Python中配置好Java后看能否正常运行 把PDF中爬取出来的数据制成表格,需要加载openpyxl: 需要读取平均页数有二三百多页的PDF文件数据,爬取出需求数据,以及按需求格式制成不同的sheet表,PDF样式如下: 把写好的Python文件放在和PDF文件放在同一目录下

datawhale任务2-爬取豆瓣top250 正则表达式 豆瓣250页面分析 完整代码 参考资料 正则表达式 正则表达式的功能用于实现字符串的特定模式精确检索或替换操作. 常用匹配模式 常用修饰符 基本方法 常用匹配模式 模式 描述 \w 匹配字母.数字及下划线 \W 匹配不是字母.数字或下划线的字符 \s 匹配任意空白字符,等价于[\t\n\r\f] \S 匹配任意非空白字符 \d 匹配任意数字,等价于[0-9] \D 匹配任意非数字的字符 \A 匹配字符串开头 \Z 匹配字符串结尾,如果存

看到一个看球网站的以下截图红色框数据,想爬取下来,通常爬取网站数据一般都会从java或者python爬取,但本人这两个都不会,只会shell脚本,于是硬着头皮试一下用shell爬取,方法很笨重,但旨在结果嘛,呵呵. 2.首先利用curl工具后者wget工具把整个网站数据爬取下来 curl 网址 >wangzhan.txt 3.查看wangzhan.txt文件,找出规则,看到数据是存放在哪个地方,本人是把txt文件拷到本机上用UE打开方便查看.通过查看文件,我发现数据是存储在“var automu

爬虫系列4:Requests+Xpath 爬取动态数据 [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https:

urilib是python的标准库,当我们使用Python爬取网页数据时,往往用的是urllib模块,通过调用urllib模块的urlopen(url)方法返回网页对象,并使用read()方法获得url的html内容,然后使用BeautifulSoup抓取某个标签内容,结合正则表达式过滤.但是,用urllib.urlopen(url).read()获取的只是网页的静态html内容,很多动态数据(比如网站访问人数.当前在线人数.微博的点赞数等等)是不包含在静态html里面的,例如我要抓取这个bbs

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息,并将爬取的数据已csv各式存入文件,然后对csv文件相关字段的数据进行清洗,并对数据可视化展示,包括柱状图展示.直方图展示.词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析,其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等..... 一.爬取和分析相关依赖包 Python版本: Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas:数据分析并保存为csv文件 matplotlib:绘图

近年来,大数据盛行,有关爬虫的教程层次不穷.那么,爬虫到底是什么呢? 什么是爬虫? 百度百科是这样定义的: 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫.更多解释 就我个人理解,所谓的爬虫,就是代替人工复制粘贴去获取网络资源.平常我们需要批量下载图片.下载表格数据时,在没有爬虫的帮助下,只能借助CTRL+C .CTRL+V 了,非常的繁琐,

今天尝试使用python,爬取网页数据.因为python是新安装好的,所以要正常运行爬取数据的代码需要提前安装插件.分别为requests    Beautifulsoup4   lxml  三个插件. 因为配置了环境变量,可以cmd命令直接安装.假如电脑上有两个版本的python,建议进入到目录安装. 安装的命令为 pip install requests(Beautifulsoup4   /lxml  ) 三条分别执行. 安装结束,可以尝试网上一些简单的例子,明白了解 Beautifulso

Django 前端通过json 取出后端数据 前端通过json 取出后端数据 步骤1:后台数据通过 JSON 序列化成字符串a 注意:1.json是1个字符串 ​ 2.通过json.dumps('xxx') 序列化成 1个字符串的 '字典对象' views.py def ajax(request): if request.method=='POST': print(request.POST) data={'status':0,'msg':'请求成功','data':[11,22,33,44]}

1.下载MongoDB 官网下载:https://www.mongodb.com/download-center#community 上面这张图选择第二个按钮 上面这张图直接Next 把bin路径添加到path中,如下图: 在安装路径下自己创建一个文件mongo.conf,配置内容如下: #数据库路径dbpath=E:\mongodb\data#日志输出文件路径logpath=E:\mongodb\log\mongo.log#错误日志采用追加模式logappend=true#启用日志文件,默认启

目录 Golang+chromedp+goquery 简单爬取动态数据 Golang的安装 下载golang软件 解压golang 配置golang 重新导入配置 chromedp框架的使用 实际的代码编写 开始编码 如下是拓展和解释上述代码的内容 goquery第三方库的使用 开始编码 如下是关于goquery一些用法 如何将自己的程序部署到阿里云服务器上 screen工具 Golang+chromedp+goquery 简单爬取动态数据 兵长: 胖sir,最近一段时间正在使用golang来进

写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来

ffmpeg从AVFrame取出yuv数据到保存到char*中   很多人一直不知道怎么利用ffmpeg从AVFrame取出yuv数据到保存到char*中,下面代码将yuv420p和yuv422p的数据取出并保存到char*buf中. 其他格式可以自己去扩展,前提先看戏yuv的各种格式,yuv的各种格式链接:数据格式分析   先确保视频格式sws_getContext()转换后是YUV格式: out_buffer=(uint8_t *)av_malloc(avpicture_get_size(P

转自:http://my.oschina.net/bv10000/blog/111736 正则表达式能根据设置匹配各种数据(比如:e-mail地址,电话号码,身份中号码等等).正则表达式功能强大,使用灵活,C#,Java,JavaScript等多种语言都支持正则表达式.在互联网上“抓取数据”更是少不了使用正则表达式.今天我要说的是在C#中使用正则表达式自动匹配并获取所需要的数据. 从下面是某个IP查询网站返回查询结果的一个部分(字符串),现在就是要从这个字符串中获取“查询结果1:”后面的“北京市

一直自以为自己vue还可以,一直自以为webpack还可以,今天在慕课逛node的时候,才发现,自己还差的很远.众所周知,vue-cli基于webpack,而webpack基于node,对node不了解,谈什么了解webpack.所以就自己给自己出了一道题,爬取豆瓣数据,目前还处于初级阶段.今天就浅谈爬取到豆瓣的数据,再另一个页面用自己的方式展现,后续会跟进. 1.需要解决的问题 ①.搭建服务 ②.怎么处理爬到的数据 ③.怎么自动打开默认浏览器 2.搭建服务 搭建服务有好几种方式,一开始我用的h

一.概述 学习python有一段时间了,最近了解了下Python的入门爬虫框架Scrapy,参考了文章Python爬虫框架Scrapy入门.本篇文章属于初学经验记录,比较简单,适合刚学习爬虫的小伙伴.    这次我选择爬取boss直聘的招聘信息数据,毕竟这个网站的数据还是很有参考价值的,下面我们讲述怎么爬取boss直聘的招聘信息并存盘,下一篇文章我们在对爬取到的数据进行分析. 二.Scrapy框架使用步骤 下面我们做一个简单示例,创建一个名字为BOSS的爬虫工程,然后创建一个名字为zhipin的

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

简介   本文将展示一个稍微不一样点的爬虫.   以往我们的爬虫都是从网络上爬取数据,因为网页一般用HTML,CSS,JavaScript代码写成,因此,有大量成熟的技术来爬取网页中的各种数据.这次,我们需要爬取的文档为PDF文件.本文将展示如何利用Python的camelot模块从PDF文件中爬取表格数据.   在我们的日常生活和工作中,PDF文件无疑是最常用的文件格式之一,小到教材.课件,大到合同.规划书,我们都能见到这种文件格式.但如何从PDF文件中提取其中的表格,这却是一个大难题.因为P

做爬虫,当然就要用数据.想拿数据进行分析,首先清洗数据.这个清洗数据包括清除无用数据列和维度,删除相同数据,对数据进行勘误之类的. 从各大不同新闻网站可以爬到重复新闻...这个可以有.之前为了对爬到的新闻信息进行深度挖掘去了这个网站http://blog.reetsee.com/archives/237虽说没有对数据进行更进一步的挖掘,好歹有处理数据.处理重复新闻可以使用python结巴分词.统计分词信息,词典差距过大,词典频度比差距过大,都可以算不同新闻. 对新闻内容字符串进行检查需要这3种操

为了把数据保存到mysql费了很多周折,早上再来折腾,终于折腾好了 安装数据库 1.pip install pymysql(根据版本来装) 2.创建数据 打开终端 键入mysql -u root -p  回车输入密码 create database scrapy (我新建的数据库名称为scrapy) 3.创建表 use scrapy; create table xiaohua (name varchar(200) ,url varchar(100)); 数据库部分就酱紫啦 4.编写pipelin