抓取目标: 豆瓣音乐top250的歌名.作者(专辑).评分和歌曲链接 使用工具: requests + lxml + xpath. 我认为这种工具组合是最适合初学者的,requests比python自带的urllib库好用,功能更强大.关于requests的使用方法,建议看它的官方文档: http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html 使用lxml来解析网页,速度是最快的,至少比BeatifulSoup快.关

爬取豆瓣电影top250from urllib.request import * #导入所有的request,urllib相当于一个文件夹,用到它里面的方法requestfrom lxml import etree #调用包import pickle #import timearr = [] #定义一个空数组,用来添加爬出的数据url = "https://movie.douban.com/top250?start=" #豆瓣top250网址urls = [ url+str(i) fo

第一次爬取的网站就是豆瓣电影 Top 250,网址是:https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 分析网址'?'符号后的参数,第一个参数'start=0',这个代表页数,'=0'时代表第一页,'=25'代表第二页...以此类推 一.分析网页: 网页图片 明确要爬取的元素 :排名.名字.导演.评语.评分,在这里利用Chrome浏览器,查看元素的所在位置 每一部电影信息都在<li></li>当中 爬取元素的所在位置 分析完要爬

豆瓣网站很人性化,对于新手爬虫比较友好,没有如果调低爬取频率,不用担心会被封 IP.但也不要太频繁爬取. 涉及知识点:requests.html.xpath.csv 一.准备工作 需要安装requests.lxml.csv库 爬取目标:https://book.douban.com/top250 二.分析页面源码 打开网址,按下F12,然后查找书名,右键弹出菜单栏 Copy==> Copy Xpath 以书名“追风筝的人” 获取书名的xpath是://*[@id="content"

开发环境:(Windows)eclipse+pydev+MongoDB 豆瓣TOP网址:传送门 一.连接数据库   打开MongoDBx下载路径,新建名为data的文件夹,在此新建名为db的文件夹,db文件夹即用于存储数据   在bin路径下输入配置信息-->mongod --dbpath D:\MongoDB\data\db (此处为存储文件路径) 再打开新的命令行窗口,输入-->mongo 注意:启动服务的命令行窗口不要关闭 打开可视化管理工具Robomongo,点击Connections

参考网址:https://music.douban.com/top250 因为详细页的信息更丰富,本次爬虫在详细页中进行,因此先爬取进入详细页的网址链接,进而爬取数据. 需要爬取的信息有:歌曲名.表演者.流派.发行时间.出版者和评分等. 将数据分别使用TXT.JSON.CSV存储. import re import csv import time import json import requests from bs4 import BeautifulSoup from requests imp

#!usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8-*- import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import csv header = { 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',

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

爬虫的抓取方式有好几种,正则表达式,Lxml(xpath)与BeautifulSoup,我在网上查了一下资料,了解到三者之间的使用难度与性能 三种爬虫方式的对比. 这样一比较我我选择了Lxml(xpath)的方式了,虽然有三种方式,但肯定是要选择最好的方式来爬虫,这个道理大家都懂,另外有兴趣的朋友也可以去了解另外两种爬虫方式! 好了现在来讲讲xpath 由于Xpath属于lxml模块,所以首先需要安装lxml库,老办法直接在file-->setting---project interpreter

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

一个很简单的爬虫. 从这里学习的,解释的挺好的:https://xlzd.me/2015/12/16/python-crawler-03 分享写这个代码用到了的学习的链接: BeautifulSoup官方文档 requests文档 codecs with……as……的解释 .join函数 .format函数 其他的一些东西在代码里面有详细注释. # encoding = utf-8 import codecs import requests from bs4 import BeautifulSo

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

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 豆瓣电影前250 https://movie.douban.com/top250 记得要用WPS打开这个CVS文件,用EXCEL打开会因为有中文而显示不

好吧,我又开始折腾豆瓣电影top250了,只是想试试各种方法,看看哪一种的方法效率是最好的,一直进行到这一步才知道 scrapy的强大,尤其是和selector结合之后,速度飞起.... 下面我就采用scrapy爬取豆瓣电影top250的方法记录一下,里面采用了selector的xpath和css两种各实现了一遍,其中xpath的选取路径较为清晰以及能够直接选到标签属性,css则较为有点小抽象,没有xpath直观,优点是结构简单,书写方便.于是我都实现了一遍,汗哒哒... 步骤一:生成项目名称

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>'

# -*- 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

一.爬取网页,获取需要内容 我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示: 我们需要的是里面的电影分类,通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西.直接进入主题吧! 知道我们需要的内容在哪里了,接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧!获取内容后,再使用一个好用的lxml库来分析网页内容,然后获取我们的内容就可以做下一步操作了.先贴出使用request库和lxml分析的代码 def get_page(i): url = 'https://movie.douba

有了上次利用python爬虫抓取糗事百科的经验,这次自己动手写了个爬虫抓取豆瓣电影Top250的简要信息. 1.观察url 首先观察一下网址的结构 http://movie.douban.com/top250?start=0&filter=&type= : 可以看到,问号?后有三个参数 start.filter.type,其中start代表页码,每页展示25部电影,0代表第一页,以此类推25代表第二页,50代表第三页... filter顾名思义,是过滤已经看过的电影,filter和type

大年初二,忙完家里一些事,顺带有人交流爬取豆瓣图书top250 1.构造urls列表 urls=['https://book.douban.com/top250?start={}'.format(str(i) for i in range(0, 226, 25))] 2.模块 requests获取网页源代码 lxml 解析网页 xpath提取 3.提取信息 4.可以封装成函数 此处没有封装调用 python代码: #coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.