思路: 1.打开书本“更多”短评,复制链接 2.脚本分析链接,通过获取短评数,计算出页码数 3.通过页码数,循环爬取当页短评 4.短评写入到txt文本 5.读取txt文本,处理文本,输出出现频率最高的词组(前X)----通过分析得到其他结果可自由发散 用到的库: lxml .re.jieba.time 整个脚本如下 # -*-coding:utf8-*- # encoding:utf-8 #豆瓣每页20条评论 import requests from lxml import etree impo

1.问题描述: 爬取豆瓣读书首页的图书的名称.链接.作者.出版日期,并将爬取的数据存储到Excel表格Douban_I.xlsx中 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://book.douban.com/ 2.利用requests.get()方法向豆瓣读书首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://book.douban.com/" #发送请求,获取响应 response = requ

上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜,爬取相对来说有点麻烦,爬取的速度也较慢.本次使用的lxml库,我个人是最喜欢的,爬取的语法很简单,爬取速度也快. 本次爬取的豆瓣书籍排行榜的首页地址是: https://www.douban.com/doulist/1264675/?start=0&sort=time&playable=0&sub_type= 该排行榜一共有22页,且发现更改网址的 start=0 的  0 为25.50就可以跳到排行榜的第二.第三页,所以后面只

1.scrapy框架 Scrapy,Python开发的一个快速.高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改.它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider.sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持. 主要组件: 2.快速开始 scrapy startproject douban cd到douban根目录

一,准备工作. 工具:win10+Python3.6 爬取目标:爬取图中红色方框的内容. 原则:能在源码中看到的信息都能爬取出来. 信息表现方式:CSV转Excel. 二,具体步骤. 先给出具体代码吧: import requests import re from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def gethtml(url): try: r = requests.get(url,timeout = 30) r.raise_for_st

工作太忙 没有时间细化了 就说说 主要内容吧 下载和分析漫画是分开的 下载豆瓣漫画页面是使用之前的文章的代码 见http://www.cnblogs.com/itdef/p/4171179.html http://www.cnblogs.com/itdef/p/4081963.html 注意 豆瓣网是https 下载后进行页面分析 fstream fs(szfileName); stringstream ss; // 创建字符串流对象 ss << fs.rdbuf(); // 把文件流中的字符

概述: 爬取豆瓣影评数据步骤: 1.获取网页请求 2.解析获取的网页 3.提速数据 4.保存文件 源代码: # 1.导入需要的库 import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup # 随机数的库 import random # 时间库 import time # 表格库 import csv # 2.分多个浏览器访问豆瓣网,防止访问多页时被拒绝 # 每个浏览器在请求数据的时候,请求头是不一样 # 计算机命名规则:驼峰命名法 # url:传值过

抓取豆瓣读书中的(http://book.douban.com/)最受关注图书,按照评分排序,并保存至txt文件中,需要抓取书籍的名称,作者,评分,体裁和一句话评 方法一: #coding=utf-8 from selenium import webdriver from time import sleep class DoubanPopularBook: def __init__(self): self.dr = webdriver.Chrome() self.popular_books_li

对于简单的爬虫任务,尤其对于初学者,urllib+BeautifulSoup足以满足大部分的任务. 1.urllib是Python3自带的库,不需要安装,但是BeautifulSoup却是需要安装的.安装方式:pip install beautifulsoup4 其官方文档中文版地址:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html 2.爬取任务:爬取的内容为每部电影的名字 导演 主演 年代 国家 类型 评分

python2.7爬取豆瓣电影top250并分别写入到TXT,Excel,MySQL数据库 1.任务 爬取豆瓣电影top250 以txt文件保存 以Excel文档保存 将数据录入数据库 2.分析 电影中文名的采集可以查看:http://www.cnblogs.com/carpenterworm/p/6026274.html 电影链接采集:

python定时器爬取豆瓣音乐Top榜歌名 作者:vpoet mail:vpoet_sir@163.com 注:这些小demo都是前段时间为了学python写的,现在贴出来纯粹是为了和大家分享一下 #coding=utf-8 import urllib import urllib2 import re import time def SaveTop20Music(currtime): rex=r'<a href="javascript:;">(.*?)</a>'

Scrapy 通过登录的方式爬取豆瓣影评数据 爬虫 Scrapy 豆瓣 Fly 由于需要爬取影评数据在来做分析,就选择了豆瓣影评来抓取数据,工具使用的是Scrapy工具来实现.scrapy工具使用起来比较简单,主要分为以下几步: 1.创建一个项目 ==scrapy startproject Douban 得到一个项目目录如下: ├── Douban │   ├── init.py │   ├── items.py │   ├── pipelines.py │   ├── settings.py

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

1.  爬虫设计的技术 1)数据获取,通过http获取网站的数据,如urllib,urllib2,requests等模块: 2)数据提取,将web站点所获取的数据进行处理,获取所需要的数据,常使用的技术有:正则re,BeautifulSoup,xpath: 3)数据存储,将获取的数据有效的存储,常见的存储方式包括:文件file,csv文件,Excel,MongoDB数据库,MySQL数据库 2. 环境信息 1)python2.7 2)mongo2.6 3)使用模块包括re,requests,lx

scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明

# -*- coding: utf-8 -*- # scrapy爬取豆瓣电影top250 import scrapy from douban.items import DoubanItem class DoubanspiderSpider(scrapy.Spider): name = "doubanspider" # allowed_domains = ["movie.douban.com/top250"]注意这里的主页限制,一旦翻页可能超出范围 start_url

#requests+正则爬取豆瓣图书 import requests import re def get_html(url): headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.75 Safari/537.36 LBBROWSER'} response = requests.get(url,headers=head

入门第一个爬虫一般都是爬这个,实在是太简单.用了 requests 和 bs4 库. 1.检查网页元素,提取所需要的信息并保存.这个用 bs4 就可以,前面的文章中已经有详细的用法阐述. 2.找到下一个 url 地址.本例中有两种方法,一是通过 url 的规则,本例中通过比较发现,只要更改 url 中的 start 参数值就可以:二是通过下一个页的标签获取下一页的 url.代码中采用了第一种方法. 3.判断退出条件,爬虫不可能无限制循环下去. 在这个最简单的示例中,实现以上三步一个爬虫就完成了.

所谓静态页面是指纯粹的HTML格式的页面,这样的页面在浏览器中展示的内容都在HTML源码中. 目标:爬取豆瓣电影TOP250的所有电影名称,网址为:https://movie.douban.com/top250 1)确定目标网站的请求头: 打开目标网站,在网页空白处点击鼠标右键,选择“检查”.(小编使用的是谷歌浏览器). 点击“network”,在弹出页面若长时间没有数据显示,则试一下F5刷新. 可以得到目标网页中Host和User-Agent两项. 2)找到爬取目标数据(即电影名称)在页面中的

学习一门技术最快的方式是做项目,在做项目的过程中对相关的技术查漏补缺. 本文通过爬取豆瓣top250电影学习python requests的使用. 1.准备工作 在pycharm中安装request库 请看上图,在pycharm中依次点击:File->Settings.然后会弹出下图的界面: 点击2中左上角的"+"按钮,弹出下图的界面: 在右上角的查询框输入requests,然后点击"Install Package"按钮安装requests插件. 2.目标 抓