d:进入D盘 scrapy startproject douban创建豆瓣项目 cd douban进入项目 scrapy genspider douban_spider movie.douban.com创建爬虫 编辑items.py: # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items## See documentation in:# https://doc.scrapy.org/en/latest/to

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

爬取豆瓣Top250电影的评分.海报.影评等数据!   本项目是爬虫中最基础的,最简单的一例: 后面会有利用爬虫框架来完成更高级.自动化的爬虫程序.   此项目过程是运用requests请求库来获取html,再用正则表达式来解析从中获取所需数据. 话不多说,直接上代码,盘! (具体代码解释在代码旁边) 1.加载包,requests请求库,re是正则表达式的包,json是后面来把字典序列化的包: #请求库:requests 解析工具:正则表达式 import requests import re

''' 1.爬取豆瓣top250电影信息 - 第一页: https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= - 第二页: https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= - 第三页: https://movie.douban.com/top250?start=50&filter= - 第十页: https://movie.douban.com/top250?start=225&fi

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.

需求:爬取豆瓣电影top250的排名.电影名称.评分.评论人数和一句话影评 环境:python3.6.5 准备工作: 豆瓣电影top250(第1页)网址:https://movie.douban.com/top250?start=0      或者       https://movie.douban.com/top250 每页展示25个电影,一共10张翻页 第2页:https://movie.douban.com/top250?start=&filter= 第3页:https://movie.

学习爬虫之路,必经的一个小项目就是爬取豆瓣的TOP250了,首先我们进入TOP250的界面看看. 可以看到每部电影都有比较全面的简介.其中包括电影名.导演.评分等. 接下来,我们就爬取这些数据,并将这些数据制成EXCEL表格方便查看. 首先,我们用requests库请求一下该网页,并返回他的text格式. 请求并返回成功! 接下来,我们提取我们所需要的网页元素. 点击“肖申克救赎”的检查元素. 发现它在div class = "hd" -> span class = "

爬虫原理 发送数据 获取数据 解析数据 保存数据 requests请求库 res = requests.get(url="目标网站地址") 获取二进制流方法:res.content 获取文本方法:res.text re正则模块 re.findall("匹配规则","获取到的数据","匹配模式") re.findall('<div class="item">.*?<a href="

这几天学了一点爬虫后写了个爬取电影top250的代码,分别用requests库和urllib库,想看看自己能不能搞出个啥东西,虽然很简单但还是小开心. import requests import re # https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= # <span class="title">勇士</span> count = 1 def getdata(url): data = requests.

scrapy框架 scrapy是一套基于Twisted的异步处理框架,是纯python实现的爬虫框架,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松实现一个爬虫,用来抓取网页内容或者各种图片. scrapy Engine:scrapy引擎 负责调度器,下载器,管道和爬虫之间的通讯信号和数据的传递,相当于交通站 Scheduler:调度器  简单来说就是一个队列,负责接受引擎发来的request请求,然后将请求排队,当引擎需要请求数据的时候,就将请求队列中的数据交给引擎. Downloader:下载器 下载

多线程爬取二手房网页并将数据保存到mongodb的代码: import pymongo import threading import time from lxml import etree import requests from queue import Queue index_url='https://m.lianjia.com/gz/ershoufang/pg{}/' detail_url='https://m.lianjia.com{}' # 设置爬取主页的页数 INDEX_PAGE_

先建立es的mapping,也就是建立在es中建立一个空的Index,代码如下:执行后就会在es建lagou 这个index.     from datetime import datetime from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \ analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text, Integer from elasticsearch_dsl.connection

爬取思路: url从网页上把代码搞下来bytes decode ---> utf-8 网页内容就是我的待匹配的字符串ret = re.findall(正则,待匹配的字符串), ret 是所有匹配到的内容组成的列表 import re import json from urllib.request import urlopen # (1)re.compile——爬取到文件中 def getPage(url): response = urlopen(url) return response.read

爬取网址: https://movie.douban.com/top250 一:爬取思路(新手可以看一下) : 1:定义两个函数,一个get_page函数爬取数据,一个save函数保存数据,mian中向get_page函数传递url和运save函数接受get_page函数传递过来的值 2:准备动手二:爬取前的准备 我是pyhton3 pycharm 需要准备的库 requests,lxml,xlwt requests解析url lxml解析网页,获取数据 xlwt 向excle写入数据三:代码实

直接上全部代码 新手上路代码风格可能不太好 import requests import re from fake_useragent import UserAgent #### 用来伪造爬头部信息 ua = UserAgent() kv = {'user-agent': ua.random} url = 'https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=' index = 0 ####标记爬取图片的数量与命名 for i in range(0, 1

今日内容概要 如何将爬取的数据直接导入Excel表格 #如何通过Python代码操作Excel表格 #前戏 import requests import time from openpyxl import workbook from bs4 import Beautifulsoup wb = workbook() sheet = wb.active count = 1 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/5

自己跟着视频学习的第一个爬虫小程序,里面有许多不太清楚的地方,不如怎么找到具体的电影名字的,那么多级关系,怎么以下就找到的是那个div呢? 诸如此类的,有许多,不过先做起来再说吧,后续再取去弄懂. import requests import bs4 import re def open_url(url): #使用代理 # proxies={'http':"127.0.0.1:1080",'https':'127.0.0.1:1080'} headers={"user-age

pipelines.py文件中 import codecs import csv # 保存到CSV文件中 class CsvPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('a.csv', 'w', encoding='utf_8_sig') def process_item(self, item, spider): fieldnames = ['title', 'img_url', 'download_http'] w

items.py import scrapy class LagouItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() #id # obj_id=scrapy.Field() #职位名 positon_name=scrapy.Field() #工作地点 work_place=scrapy.Field() #发布日期 publish_time=scrapy.Field() #

一.下载页面并处理 二.提取数据 观察该网站 html 结构 可知该页面下所有电影包含在 ol 标签下.每个 li 标签包含单个电影的内容. 使用 XPath 语句获取该 ol 标签 在 ol 标签中遍历每个 li 标签获取单个电影的信息. 以电影名字为例 其余部分详见源码  三.页面跳转 检查"后页"标签.跳转到下一页面 返回 None 则已获取所有页面. 四.导入 CSV 创建 CSV 文件 其余部分详见源码 五.导入数据库(以 mysql 为例) 先在 mysql 中创建数据库与

import requestsfrom lxml import etreeimport reimport pymongoimport time client = pymongo.MongoClient('localhost',27017)mydb = client['mydb']musictop = mydb['musictop'] headers ={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64;