import requests import pymysql import json def create(): # 连接数据库 db = pymysql.connect(host = 'localhost', user = 'root', password ='258000', database = 'yiqing',charset='utf8') # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor cursor = db.cursor() # 使用 execute() 方法执行

import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import time from pymysql import * def mes(): url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia?from=timeline&isappinstalled=0' #请求地址 headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64

前言 使用python进行网页数据的爬取现在已经很常见了,而对天气数据的爬取更是入门级的新手操作,很多人学习爬虫都从天气开始,本文便是介绍了从中国天气网爬取天气数据,能够实现输入想要查询的城市,返回该城市未来一周的天气情况,保存为csv文件,并对数据图形化展示分析.最后附完整代码. 1.使用模块 Python3.主要使用到了csv.sys.urllib.request和BeautifulSoup4模块,其中csv模块是为了对csv文件的处理,urllib.request可以构造http请求,Be

目的意义 爬虫应该能够快速高效的完成数据爬取和分析任务.使用多个进程协同完成一个任务,提高了数据爬取的效率. 以百度百科的一条为起点,抓取百度百科2000左右词条数据. 说明 参阅模仿了:https://book.douban.com/subject/27061630/. 作者说是简单的分布式爬虫(hh),在书中有详细的说明和注解. 这里只是补漏和梳理. 因为进程传递参数的问题,搞了几天还是放弃了在WIndows上跑,换用了Linux. 又因为各种各样的问题,弃用CentOS(它确实是安全可靠的

近年来,大数据盛行,有关爬虫的教程层次不穷.那么,爬虫到底是什么呢? 什么是爬虫? 百度百科是这样定义的: 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫.更多解释 就我个人理解,所谓的爬虫,就是代替人工复制粘贴去获取网络资源.平常我们需要批量下载图片.下载表格数据时,在没有爬虫的帮助下,只能借助CTRL+C .CTRL+V 了,非常的繁琐,

1.网络爬虫的基本概念 网络爬虫(又称网络蜘蛛,机器人),就是模拟客户端发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序.只要浏览器能够做的事情,原则上,爬虫都能够做到. 2.网络爬虫的功能   图2 网络爬虫可以代替手工做很多事情,比如可以用于做搜索引擎,也可以爬取网站上面的图片,比如有些朋友将某些网站上的图片全部爬取下来,集中进行浏览,同时,网络爬虫也可以用于金融投资领域,比如可以自动爬取一些金融信息,并进行投资分析等. 有时,我们比较喜欢的新闻网站可能有几个,每次

爬取网页地址: 丁香医生 数据库连接代码: def db_connect(): try: db=pymysql.connect('localhost','root','zzm666','payiqing') print('database connect success') return db except Exception as e: raise e return 0 爬取代码: def pa_website(db): driver = webdriver.Chrome() driver.g

前言: 编写一个爬虫脚本,用于爬取东方财富网的上海股票代码,并通过爬取百度股票的单个股票数据,将所有上海股票数据爬取下来并保存到本地文件中 系统环境: 64位win10系统,64位python3.6,IDE位pycharm 预备知识: BeautifulSoup的基本知识,re正则表达式的基本知识 代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import re def getHTMLText(url): t

在家呆着也是呆着,不如做点什么消磨时间呗~ 试试用django+pyecharts实现疫情数据可视化web页面 这里要爬疫情数据 来自丁香园.搜狗及百度的疫情实时动态展示页 先看看劳动成果: 导航栏: 疫情地理热力图: 治愈/死亡折线图 舆论词云: 至于项目完整代码我会上传到github,有兴趣可以点左上角直达了解下~ 链接:https://github.com/dao233/Django 在一个压缩包内,上传太慢了只能压缩了... 丁香园要爬的数据,这些数据用在那个地理热力图上: 丁香园疫情实

'''@author:Billie更新说明:1-28 17:00 项目开始着手,spider方法抓取到第一条疫情数据,save_data_csv方法将疫情数据保存至csv文件1-29 13:12 目标网页文档树改变,爬取策略修改,建立新方法:spider21-30 15:00 新建变量national_confirm,存储全国新增确诊数1-31 15:00 摸鱼,缝缝补补又一天2-01 15:00 目标网页文档树又改变了,爬取策略修改,建立新方法:spider3,全国数据改用xpath方法查找,

个人网站 https://iiter.cn 程序员导航站 开业啦,欢迎各位观众姥爷赏脸参观,如有意见或建议希望能够不吝赐教! 开始之前请先确保自己安装了Node.js环境,还没有安装的的童鞋请自行百度安装教程...... 直接开始吧 1.在项目文件夹安装两个必须的依赖包 npm install superagent --save-dev SuperAgent(官网是这样解释的) -----SuperAgent is light-weight progressive ajax API crafte

业务需求:爬取阿里品牌数据银行的自定义模块==>>>人群透视==>>>查看报告==>>数据 发现:数据通过websocket接口传递,此类型接口的详细理解大家可以参考:https://segmentfault.com/a/1190000013149749 最终获取页面: 页面获取情况如下: 绿色的就是我们需要模拟的请求,红色朝下的就是请求对应的数据,通过rid参数来找寻对应请求和数据,这个rid和时间戳很类似,没错这就是一个13位的时间戳,和随机数组合而成的

首先逐步分析每行代码的意思: 这是要引入的东西: from os import path import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import pymysql import numpy as np import time 输入请求地址: #请求地址 url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia?from=timeline&isappinstalled=0' 为了防止被反

import requests, json from pyecharts.charts import Map, Page, Pie, Bar from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType def chinaTotal(): re = requests.get( "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&cal

import csvimport selenium.webdriverfrom selenium.webdriver.chrome.options import Optionsclass spider(): def get_msg(self,url): global timeNum, provinceDic # 无窗口弹出操作 options = Options() options.add_argument('--headless') options.add_argument('--disabl

CREATE DATABASE HELLO; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `botoo`( `id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT, `title` ), `url` ) , `downloadUrl` ) NOT NULL unique, `releaseTime` DATE, `state` ) , `type` VARCHAR(20) DEFAULT NULL, `insertTime` DATE, PRIMARY KEY ( `id`

我们的这个爬虫设计来爬取京东图书(jd.com). scrapy框架相信大家比较了解了.里面有很多复杂的机制,超出本文的范围. 1.爬虫spider tips: 1.xpath的语法比较坑,但是你可以在chrome上装一个xpath helper,轻松帮你搞定xpath正则表达式 2.动态内容,比如价格等是不能爬取到的 3.如本代码中,评论爬取部分代码涉及xpath对象的链式调用,可以参考 # -*- coding: utf-8 -*- # import scrapy # 可以用这句代替下面三句

1.创建scrapy项目 dos窗口输入: scrapy startproject images360 cd images360 2.编写item.py文件(相当于编写模板,需要爬取的数据在这里定义) import scrapy class Images360Item(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: #图片ID image_id = scrapy.Field() #链接 url = scrapy.Field()

Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫.学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得简单.容易上手. 利用爬虫我们可以获取大量的价值数据,从而获得感性认识中不能得到的信息,比如: 知乎:爬取优质答案,为你筛选出各话题下最优质的内容. 淘宝.京东:抓取商品.评论及销量数据,对各种商品及用户的消费场景进行分析. 安居客.链家:抓取房产买卖及租售信息,分析房价变化趋势.做不同区域的房价分

爬虫: 网络爬虫是捜索引擎抓取系统(Baidu.Google等)的重要组成部分.主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内容的镜像备份. 步骤: 第一步:获取网页链接 1.观察需要爬取的多网页的变化规律,基本上都是只有小部分有所变化,如:有的网页只有网址最后的数字在变化,则这种就可以通过变化数字将多个网页链接获取: 2.把获取得到的多个网页链接存入字典,充当一个临时数据库,在需要用时直接通过函数调用即可获得: 3.需要注意的是我们的爬取并不是随便什么网址都可以爬的,我们需要遵守我们的

一.创建项目 scrapy startproject putu 二.创建spider文件 scrapy genspider  patubole patubole.com   三.利用chrome浏览器分析出房价和标题的两个字段的xpath表达式,开始编写patubole.py文件.网络的爬取是通过这个文件进行的 以下代码是最终的代码 所建的patubole.py文件必须实现name,parse函数,start_url这三个属性   四.将爬取的数据保存到数据库sufang中. (1)在pycha