技术选型 下载器是Requests 解析使用的是正则表达式 效果图: 准备好各个包 # -*- coding: utf-8 -*- import requests #第三方下载器 import re #正则表达式 import json #格式化数据用 from requests.exceptions import RequestException #做异常处理 from multiprocessing import Pool #使用多进程 开始编写代码,new一个py文件 1.requests

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(

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

天行健,君子以自强不息:地势坤,君子以厚德载物! 好了废话不多说,正式进入主题,前段时间应朋友的请求,爬取了某铝业网站上的数据.刚开始呢,还是挺不愿意的(主要是自己没有完整的爬取过网上的数据哎,即是不自信),但是在兄弟伙的面前不能丢脸卅,硬起头皮都要上,于是乎答应了他,好吧~~~~ 我们的爬取目标: http://www.chalco.com.cn/chalco/ywycp/cpbj/A120401web_1.htm 1.总共63页,每页有十几条的链接 2.爬取连接里面的数据(主要有产品名称.规

题记: 互联网上关于使用python3去爬取汽车之家的汽车数据(主要是汽车基本参数,配置参数,颜色参数,内饰参数)的教程已经非常多了,但大体的方案分两种: 1.解析出汽车之家某个车型的网页,然后正则表达式匹配出混淆后的数据对象与混淆后的js,并对混淆后的js使用pyv8进行解析返回正常字符,然后通过字符与数据对象进行匹配,具体方法见这位园友,传送门:https://www.cnblogs.com/my8100/p/js_qichezhijia.html (感谢这位大神前半部分的思路) 2.解析出

1.网页解析 当当网中,人工智能数据的首页url如下为http://category.dangdang.com/cp01.54.12.00.00.00.html 点击下方的链接,一次观察各个页面的url变化,发现每一页的url规律如下:在进行页面切换时除第一页外,其他页面的url变化规律为只有pg后的数字会随着页面的不同而变化,并且和页面数相同,我们就可以利用此规律,运用spider类来对每一个这样的页面信息进行爬取,并且符合此种规律的页面均可以按照同样的方式来爬取: 第1页:http://ca

# -*- coding: utf-8 -*- # scrapy爬取全部知乎用户信息 # 1:是否遵守robbots_txt协议改为False # 2: 加入爬取所需的headers: user-agent,authorazation # 3:确定爬取任务:即想要得到的用户信息 # 4: 爬取思路解析 # 整体思路:从起始大v开始,获得其关注列表和粉丝列表:解析列表,可以得到每一个用户的详细信息地址,组成每一个用户的url: # 从用户的url开始,解析用户详细信息,取到详细信息.同时又可以解析

import reimport urllib.request # 爬取boss直聘职业分类数据def subRule(fileName): result = re.findall(r'<p class="menu-article">[\u4e00-\u9fa5]+</p>',fileName); return result; def subRule1(fileName): result = re.findall(r'<h4>[\u4e00-\u9fa

一. urllib库 urllib是Python自带的一个用于爬虫的库,其主要作用就是可以通过代码模拟浏览器发送请求.其常被用到的子模块在Python3中的为urllib.request和urllib.parse,在Python2中就是urllib和urllib2. 二.requests库 - 安装: pip install requests - 作用: 就是用来模拟浏览器上网的 - 特点: 简单高效 - 使用流程: * 指定url * 发起请求 * 获取响应数据 * 持久化存储 三.爬取简单的

日期:2020.02.01 博客期:140 星期六 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复](本期博客) e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天问了一下老师,好像是之前数据爬取的内容就不对,不应该爬取标签,我仔细想了一下,也确实不是,所以今天我们来爬取IT新闻里

获取某个用户最新发表的微博列表:http://open.weibo.com/wiki/2/statuses/user_timeline 原接口已经被封.很多人都在问怎么获取指定用户的微博,于是写这篇Blog. 本文由@The_Third_Wave(Blog地址:http://blog.csdn.net/zhanh1218)原创.不定期更新,有错误请指正. Sina微博关注:@The_Third_Wave 假设这篇博文对您有帮助,为了好的网络环境,不建议转载,建议收藏!假设您一定要转载,请带上后缀

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :崔庆才 本节分享一下爬取知乎用户所有用户信息的 Scrapy 爬虫实战. 本节目标 本节要实现的内容有: 从一个大V用户开始,通过递归抓取粉丝列表和关注列表,实现知乎所有用户的详细信息的抓取. 将抓取到的结果存储到 MongoDB,并进行去重操作. 思路分析 我们都知道每个人都有关注列表和粉丝列表,尤其对于大V来说,粉丝和关注尤其更多. 如果我们从一个大V开始,首先可以获取他的个人信息,然后我们获取

爬取的思路 首先我们应该找到一个账号,这个账号被关注的人和关注的人都相对比较多的,就是下图中金字塔顶端的人,然后通过爬取这个账号的信息后,再爬取他关注的人和被关注的人的账号信息,然后爬取被关注人的账号信息和被关注信息的关注列表,爬取这些用户的信息,通过这种递归的方式从而爬取整个知乎的所有的账户信息.整个过程通过下面两个图表示: 爬虫分析过程 这里我们找的账号地址是:https://www.zhihu.com/people/excited-vczh/answers我们抓取的大V账号的主要信息是:

在上一篇文章中主要写了关于爬虫过程的分析,下面是代码的实现,完整代码在:https://github.com/pythonsite/spider items中的代码主要是我们要爬取的字段的定义 class UserItem(scrapy.Item): id = Field() name = Field() account_status = Field() allow_message= Field() answer_count = Field() articles_count = Field()

在上一小节中,我们已经提取到了房源的具体信息,这一节中,我们主要是对提取到的数据进行后续的处理,以及进行相关的设置. 数据处理 我们这里以把数据存储到mongo数据库为例.编写pipelines.py文件 import pymongo class MongoPipeline(object): collection = 'lianjia_house' #数据库collection名称 def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri =

今天,我们就以链家网南京地区为例,来学习爬取链家网的成交房源数据. 这里推荐使用火狐浏览器,并且安装firebug和firepath两款插件,你会发现,这两款插件会给我们后续的数据提取带来很大的方便. 首先创建一个名称为lianjia的项目. 需求分析 爬取数据的第一步当然是确定我们的需求,大方向就是我们想拿到南京地区的房源成交信息,但是具体的细节信息,我们需要从网页来看,,我们直接在浏览器中输入以下的网址https://nj.lianjia.com/chengjiao/,会显示南京地区的成交的

前段时间安装了一个慕课网app,发现不用注册就可以在线看其中的视频,就有了想爬取其中的视频,用来在电脑上学习.决定花两天时间用学了一段时间的python做一做.(我的新书<Python爬虫开发与项目实战>出版了,大家可以看一下样章) 我使用的是pycharm进行开发,使用BeautifulSoup模块解析html,整个代码进行了比较详细的注释.整个工程结构: ----entity --------__init__.py --------fileinfor.py用来描述视频文件信息 ----fi

需要学习的地方: 1.Scrapy框架流程梳理,各文件的用途等 2.在Scrapy框架中使用MongoDB数据库存储数据 3.提取下一页链接,回调自身函数再次获取数据 重点:从当前页获取下一页的链接,传给函数自身继续发起请求 next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first()  # 获取下一页的相对链接        url = response.urljoin(next)  # 生成完整的下一页链接       

Selenium 简介 百度百科介绍: Selenium [1] 是一个用于Web应用程序测试的工具.Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样.支持的浏览器包括IE(7, 8, 9, 10, 11),Mozilla Firefox,Safari,Google Chrome,Opera等.这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性--测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上.测试系统功能--创建回归测试检验软件功能和用户需求.支持自动录制动作和自动生

1.目标分析: 我们想要获取的数据为如下图: 1).每本书的名称 2).每本书的价格 3).每本书的简介 2.网页分析: 网站url:http://e.dangdang.com/list-WY1-dd_sale-0-1.html 如下图所示,每当我们将滚动条滚动到页面底部是,会自动加载数据,并且url不发生变化,诸如此种加载方式即为ajax方式加载的数据 第一步:通过Fiddler抓取加载过程中的数据,并观察规律: 图一:如下图:滚动鼠标让数据加载3次,下图是三次数据加载过程中Fiddler抓取