每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 要想采集海外数据有两种方式:云采集+单机采集.八爪鱼采集器是内嵌的浏览器,是火狐浏览器,不能进行修改.同时也不同通过修改内嵌VPN来获得外网的许可. 若你的某浏览器通过插件可以上外网,能不能用八爪鱼调用,然后上外网呢? 不可以. 1.云采集+外网(八爪鱼服务器) 如果用八爪鱼是爬取外网内容,并且实现云采集,只能购买其海外版一年期,2999元/年

做了个爬虫,爬取当当网--2015年图书销售排行榜 TOP500 爬取的基本思想是:通过浏览网页,列出你所想要获取的信息,然后通过浏览网页的源码和检查(这里用的是chrome)来获相关信息的节点,最后在代码中用正则表达式来匹配相关节点的信息. 难点: 1.选取抓取节点 2.抓取信息的正则表达式(需要考虑到特别个例,有时候要重复试很多次才搞定) 3.格式的转换(window下命令提行默认的编码是GBK,而网页默认的是编码是utf-8,编码不匹配就会出现乱码) 4.将抓取的信息加载到数据库里,这里对

最近有一个需求,需要爬取东方财富网的机构调研数据.数据所在的网页地址为: 机构调研 网页如下所示: 可见数据共有8464页,此处不能直接使用scrapy爬虫进行爬取,因为点击下一页时,浏览器只是发起了javascript网络访问,然后将服务器返回的数据插入网页,无法通过网址直接获取对应页的的页面数据. 通过chrome的开发者工具,我们可以看到点击下一页按钮背后发起的网页访问: 在点击下一页时,浏览器向地址发起了访问.我们分析一下这个地址的结构: http://data.eastmoney.co

第一次学习Node.js爬虫,所以这时一个简单的爬虫,Node.js的好处就是可以并发的执行 这个爬虫主要就是获取慕课网的课程信息,并把获得的信息存储到一个文件中,其中要用到cheerio库,它可以让我们方便的操作HTML,就像是用jQ一样 开始前,记得 npm install cheerio 为了能够并发的进行爬取,用到了Promise对象 //接受一个url爬取整个网页,返回一个Promise对象 function getPageAsync(url){ return new Promise(

由于需要,本人需要对大街网招聘信息进行分析,故写了个爬虫进行爬取.这里我将记录一下,本人爬取大街网的思路. 附:爬取得数据仅供自己分析所用,并未用作其它用途. 附:本篇适合有一定 爬虫基础 crawler 观看,有什么没搞明白的,欢迎大家留言,或者私信博主. 首先,打开目标网址www.dajie.com ,在职位搜索中 输入所需职业或关键信息 (我这演示的是 程序员),然后可得到新的链接地址 https://so.dajie.com/job/search?keyword=%E7%A8%8B%E5

BS是什么? BeautifulSoup是一个基于标签的文本解析工具.可以根据标签提取想要的内容,很适合处理html和xml这类语言文本.如果你希望了解更多关于BS的介绍和用法,请看BeautifulSoup 4 官方文档. 为什么要用BS? BS可以和许多框架配合使用,让我们在编写爬虫程序时关注于操作逻辑,而不需要再关心其具体实现,最直观地体现就是不需要再编写正则表达式去匹配文本. 如何使用BS? 现在正式开始今天的主要内容:如何使用BS爬取慕课网所有课程及其对应的评分.本文依托的Python

爬取百合网的数据链接:http://www.cnblogs.com/YuWeiXiF/p/8439552.html 总共爬了22779条数据.第一次接触matplotlib库,以下代码参考了matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/users/index.html. 数据查询用到了两个方法:getSexNumber(@sex varchar(2),@income varchar(30)).gethousingNumber(@sex varchar(2),@hou

为了入门scrapy框架,昨天写了一个爬取静态小说网站的小程序 下面我们尝试爬取全书网中网游动漫类小说的书籍信息. 一.准备阶段 明确一下爬虫页面分析的思路: 对于书籍列表页:我们需要知道打开单本书籍的地址.以及获取点开下一页书籍列表页的链接 对于书籍信息页面,我们需要找到提取:(书名.作者.书本简介.书本连载状态)这四点信息 爬虫流程:书籍列表页中点开一本书→提取每一本书的书籍信息:当一页书籍列表页的书籍全部被采集以后,按照获取的下一页链接打开新的商户及列表页→点开一本书的信息→提取每一本书的

  本次将会使用Scrapy来爬取当当网的图书畅销榜,其网页截图如下:   我们的爬虫将会把每本书的排名,书名,作者,出版社,价格以及评论数爬取出来,并保存为csv格式的文件.项目的具体创建就不再多讲,可以参考上一篇博客,我们只需要修改items.py文件,以及新建一个爬虫文件BookSpider.py.   items.py文件的代码如下,用来储存每本书的排名,书名,作者,出版社,价格以及评论数. import scrapy class BookspiderItem(scrapy.Item):

爬取招聘网的招聘信息: import json import random import time import pymongo import re import pandas as pd import requests from lxml import etree import datetime # 设置cookie中可变的值 now = datetime.datetime.now() timeStamp = ) geshi = "%Y%m%d%H%M%S" time1 = date

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本次爬取自如网房源信息所用到的知识点: 1. requests get请求 2. lxml解析html 3. Xpath 4. MongoDB存储 正文 1.分析目标站点 1. url: http://hz.ziroom.com/z/nl/z3.html?p=2 的p参数控制分页 2. get请求 2.获取单页源码 # -*- coding: utf-8 -*- import requests import time from requests.exceptions import Request

python爬取当当网的书籍信息并保存到csv文件 依赖的库: requests #用来获取页面内容 BeautifulSoup #opython3不能安装BeautifulSoup,但可以安装BeautifulSoup4(pip install bs4) 此实验爬取了当当网中关于深度学习的书籍,内容包括书籍名称.作者.出版社.当前价钱.为方便,此实验只爬取搜索出来的一个页面的书籍.具体步骤如下: 1 打开当当网,搜索"深度学习",等待页面加载,获取当前网址 "http://

由于之前一直想爬取花瓣网(http://huaban.com/partner/uc/aimeinv/pins/) 的图片,又迫于没时间,所以拖了很久. 鉴于最近在学go语言,就刚好用这个练手了. 预览 进入网站后,首页大概是这个样子 分析 网站采用的流式布局,动态加载.未经渲染的初始页面源代码中包含有20张图片的相关信息. 每张图片有它的pin_id和key, pin_id差不多就是id,而key应该是文件的特性码,由此key拼接url可以直接得到图片的地址. 使用了动态加载,鉴于这个比较简单,

来啦,老弟 我们已经知道怎么使用 Requests 进行各种请求骚操作 也知道了对服务器返回的数据如何使用 正则表达式 来过滤我们想要的内容 ... 那么接下来 我们就使用 requests 和 re 来写一个爬虫 作为一个爱看书的你(说的跟真的似的) 怎么能发现好书呢? 所以我们 爬取当当网的前 500 本好五星评书籍 怎么样? ok 接下来就是 学习 python 的正确姿势   请在电脑的陪同下 边看本文边练习   首先我们要对我们的目标网站进行分析 先摸清对方的底 我们才能战无不胜 打开

Python爬虫爬取全书网小说教程 第一步:打开谷歌浏览器,搜索全书网,然后再点击你想下载的小说,进入图一页面后点击F12选择Network,如果没有内容按F5刷新一下 点击Network之后出现如下内容: 第二步:进入如下页面分析Network中的内容(网址.编码方式一般为gbk) 第三步:程序详细分析如下所示: # _*_ utf-8 _*_: # author:Administrator from urllib import request #导入请求库,有的版本是import reque

我们来用go语言爬取"珍爱网"用户信息. 首先分析到请求url为: http://www.zhenai.com/zhenghun 接下来用go请求该url,代码如下: package main import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" ) func main() { //返送请求获取返回结果 resp, err := http.Get("http://www.zhenai.com/z

昨天我们一起爬取珍爱网首页,拿到了城市列表页面,接下来在返回体城市列表中提取城市和url,即下图中的a标签里的href的值和innerText值. 提取a标签,可以通过CSS选择器来选择,如下: $('#cityList>dd>a');就可以获取到470个a标签: 这里只提供一个思路,go语言标准库里没有CSS解析库,通过第三方库可以实现.具体可以参考文章: https://my.oschina.net/2xixi/blog/488811 http://liyangliang.me/posts

前两节我们获取到了城市的URL和城市名,今天我们来解析用户信息. 用go语言爬取珍爱网 | 第一回 用go语言爬取珍爱网 | 第二回 爬虫的算法: 我们要提取返回体中的城市列表,需要用到城市列表解析器: 需要把每个城市里的所有用户解析出来,需要用到城市解析器: 还需要把每个用户的个人信息解析出来,需要用到用户解析器. 爬虫整体架构: Seed把需要爬的request送到engine,engine负责将request里的url送到fetcher去爬取数据,返回utf-8的信息,然后engine将返

爬取百度网盘资源报user is not authorized, hitcode:119 一.总结 一句话总结: 可能是百度网盘禁止非客户端环境下载大文件,所以将请求头改为客户端:'User-Agent': 'netdisk;8.2.0;android-android;4.4.4' 不知道什么时候开始,百度网盘禁止非客户端环境下载大文件. 所以爬取内容时,将User-Agent修改 本来你请求头中的User-Agent是这么写的 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windo