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

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

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

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

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

最近准备换房子,在网站上寻找各种房源信息,看得眼花缭乱,于是想着能否将基本信息汇总起来便于查找,便用python将基本信息爬下来放到excel,这样一来就容易搜索了. 1. 利用lxml中的xpath提取信息 xpath是一门在 xml文档中查找信息的语言,xpath可用来在 xml 文档中对元素和属性进行遍历.对比正则表达式 re两者可以完成同样的工作,实现的功能也差不多,但xpath明显比re具有优势.具有如下优点:(1)可在xml中查找信息 :(2)支持html的查找:(3)通过元素和属性

爬取的内容:书籍名称,作者名称,书籍简介,全书网5041页,写入mysql数据库和.txt文件 1,创建scrapy项目 scrapy startproject numberone 2,创建爬虫主程序 cd numberone scrapy genspider quanshuwang www.quanshuwang.com 3,setting中设置请求头 USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (K

代码已久,有可能需要调整 #coding:utf-8 from bs4 import BeautifulSoup #有这个bs4不用正则也可以定位要爬取的内容了 from urlparse import urljoin import requests import csv import html5lib URL = 'http://hn.ganji.com/fang1/' #爬取的目标地址 ADDR = 'http://hn.ganji.com/' if __name__ == '__name_

1. client_code01 2. client_code02 3. 这个时候运行多个client就可以分布式进行数据爬取.

  # -*- coding:utf-8 -*- """ 一个简单的Python爬虫, 用于抓取豆瓣电影Top前250的电影的名称 Language: Python3.6 """ import re import urllib.request import urllib.error import time #import urllib2 import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._cre

1. server_code01 2. server_code02 3. server_code03

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

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

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://

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

爬取豆瓣网图书TOP250的信息,需要爬取的信息包括:书名.书本的链接.作者.出版社和出版时间.书本的价格.评分和评价,并把爬取到的数据存储到本地文件中. 参考网址:https://book.douban.com/top250 注意:使用正则表达式时,不要在Elements选项卡中直接查看源代码,因为那的源码可能经过Javascript渲染而与原始请求不同,而是需要从Network选项卡中查看源码. import re import json import time import request

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

  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):

© 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 一.分析 1.目标:抓取慕课网首页推荐课程的名称和描述信息 2.分析:浏览器F12分析得到,推荐课程的名称都放在class="course-card-name"的h3标签里,描述信息都放在h3标签下面的p标签中.因此只需要获取到这两个标签中的内容即可 二.实例 1. 项目结构 2.pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:x

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