网址:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml 解析:BeautifulSoup4 爬取所有城市的最低天气   对爬取的数据进行可视化处理 按温度对城市进行排名 取前10个 生成直方图 代码:   结果:  

用到模块: 获取网页并解析:import requests,html5lib from bs4 import BeautifulSoup 使用pyecharts的Bar可视化工具"绘制图表",写入HTML文件,附pyecharts官方中文API地址:https://pyecharts.org/#/from pyecharts.charts import Bar 表格主题设置:from pyecharts import optionsfrom pyecharts.globals impo

Python爬取中国天气网 基于requests库制作的爬虫. 使用方法:打开终端输入 “python3 weather.py 北京(或你所在的城市)" 程序正常运行需要在同文件夹下加入一个“data.csv”文件,内容请参考链接: 城市代码 运行效果: 源码: import sys import re import requests import webbrowser from PIL import Image from requests.exceptions import RequestEx

1.创建项目 在你存放项目的目录下,按shift+鼠标右键打开命令行,输入命令创建项目: PS F:\ScrapyProject> scrapy startproject weather # weather是项目名称 回车即创建成功 这个命令其实创建了一个文件夹而已,里面包含了框架规定的文件和子文件夹. 我们要做的就是编辑其中的一部分文件即可. 其实scrapy构建爬虫就像填空.这么一想就很简单了 cmd执行命令: PS F:\ScrapyProject> cd weather #进入刚刚创建

利用Python网络爬虫爬取学校官网十条标题 案例代码: # __author : "J" # date : 2018-03-06 # 导入需要用到的库文件 import urllib.request import re import pymysql # 创建一个类用于获取学校官网的十条标题 class GetNewsTitle: # 构造函数 初始化 def __init__(self): self.request = urllib.request.Request("htt

思路:1.根据city.txt文档来获取不同城市code2.获取中国天气网7d和15d不同城市url3.利用requests库请求url获取html内容4.利用beautifulsoup获取7d和15d指定天气数据5.将获取的天气数据保存到csv文件中 # -*- coding: utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv ''' 获取不同城市code ''' def get_citycode(city_n

无意间看到17小说网里面有一些小说小故事,于是决定用爬虫爬取下来自己看着玩,下图这个页面就是要爬取的来源. a 这个页面一共有125个标题,每个标题里面对应一个内容,如下图所示 下面直接看最核心spiders中的代码 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from k17.items import K17Item import json class A17kSpider(scrapy.Spider): name = '17k' allowed_domains

爬取CBO中国票房网所有电影片名和演员名字 # -*- coding: utf-8 -*- # 爬取CBO中国票房网所有电影片名 import json import requests import time with open("moviename.txt", 'a') as fh: for pn in range(1,320): url = 'http://www.cbooo.cn/Mdata/getMdata_movie?area=50&type=0&year=0

今天, 试着爬取了煎蛋网的图片. 用到的包: urllib.request os 分别使用几个函数,来控制下载的图片的页数,获取图片的网页,获取网页页数以及保存图片到本地.过程简单清晰明了 直接上源代码: import urllib.request import os def url_open(url): req = urllib.request.Request(url) req.add_header('user-agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win

今天,花了一个晚上的时间边学边做,搞出了我的第一个爬虫.学习Python有两个月了,期间断断续续,但是始终放弃,今天搞了一个小项目,有种丰收的喜悦.废话不说了,直接附上我的全部代码. # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Young' import re,urllib #urllib : 网页访问,返回网页的数据.内容 def my_get(ID):# 封装成函数方便调用 html = urllib.urlopen("https://read.douban.c

前几天刚学了python网络编程,书里没什么实践项目,只好到网上找点东西做. 一直对爬虫很好奇,所以不妨从爬虫先入手吧. Python版本:3.6 这是我看的教程:Python - Jack -Cui -CSDN 大概学了一下urllib,beautifulsoup这两个库,也看了一些官方文档,学会了这两个库的大概的用法. urllib用来爬取url的内容,如html文档等.beautifulsoup是用来解析html文档,就像js的DOM操作一样.简单流程如下: from urllib imp

爬取的页面为https://book.qidian.com/info/1010734492#Catalog 爬取的小说为凡人修仙之仙界篇,这边小说很不错. 正文的章节如下图所示 其中下面的章节为加密部分,现在暂时无法破解加密的部分.ε=(´ο｀*)))唉.. 下面直接上最核心的代码(位于spiders中的核心代码) # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from qidian.items import QidianItem import enum class

楼主准备爬取此页面的小说,此页面一共有125章 我们点击进去第一章和第一百二十五章发现了一个规律 我们看到此链接的  http://www.17k.com/chapter/271047/6336386.html ->http://www.17k.com/chapter/271047/6336510.html 6336386依次递增到6336510 我们根据此灵感 得到下面的spiders核心的代码 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from k17.it

其实之前实现过这个功能,是使用selenium模拟浏览器页面点击来完成的,但是效率实际上相对来说较低.本次以解密参数来完成爬取的过程. 首先打开煎蛋网http://jandan.net/ooxx,查看网页源代码.我们搜索其中一张图片的编号,比如3869006,看下在源代码中是否能找到图片链接 从上面的HTML结构中找到这个标号对应的一些属性,没有直接的图片链接地址,只有一个src=//img.jandan.net/blank.gif,这很明显不是个真实的链接地址,因为每一个图片编号都有这个值.我

分析完了真实图片链接地址,下面要做的就是写代码去实现了.想直接看源代码的可以点击这里 大致思路是:获取一个页面的的html---->使用正则表达式提取出图片hash值并进行base64解码--->将解码得到的结果进行拼接替换,得到原始图片地址--->对图片地址进行请求,对返回的content进行保存--->扩展到多个页面的爬取 首先请求一个页面,我们以http://jandan.net/ooxx/page-47#comments也就是首页为例(网站会不时变动,下次可能就不是这个pa

爬取指定主题的论文,并以相关度排序. #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import requests import linecache import random from bs4 import BeautifulSoup if __name__=="__main__": keywords='通信' ### 查询的主题 n=0 target='http://search.cnki.net/search.aspx?q='+str(ke

前两天有人私信我,让我爬这个网站,http://bbs.baobeihuijia.com/forum-191-1.html上的失踪儿童信息,准备根据失踪儿童的失踪时的地理位置来更好的寻找失踪儿童,这种事情本就应该义不容辞,如果对网站服务器造成负荷,还请谅解. 这次依然是用第三方爬虫包BeautifulSoup,还有Selenium+Chrome,Selenium+PhantomJS来爬取信息. 通过分析网站的框架,依然分三步来进行. 步骤一:获取http://bbs.baobeihuijia.c

因为新浪微博网页版爬虫比较困难,故采取用手机网页端爬取的方式 操作步骤如下: 1. 网页版登陆新浪微博 2.打开m.weibo.cn 3.查找自己感兴趣的话题,获取对应的数据接口链接 4.获取cookies和headers # -*- coding: utf-8 -*- import requests import csv import os base_url = 'https://m.weibo.cn/api/comments/show?id=4131150395559419&page={pa

import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup import time def spider(url, headers): print("正在抓取url: " + url) datas = requests.get(url=url, headers=headers).text # 解析url soup = BeautifulSoup(datas, 'lxml') # 获取数据集合,find_all 返回

前两天老师派了个活,让下载知网上根据高级搜索得到的来源文献的参考文献及引证文献数据,网上找了一些相关博客,感觉都不太合适,因此特此记录,希望对需要的人有帮助. 切入正题,先说这次需求,高级搜索,根据中图分类号,年份,来源类别条件共检索得到5000多条文献信息. 需求一:获取这5000多篇文献的基本信息 需求二:获取这5000多篇文献的参考文献信息 需求三:获取这5000多篇文献的引证文献信息 这几个需要其实也比较明确,下面几张图是本次需求涉及到的几个页面. 首先看一下需求一,在知网中的高级检索输