获取canvas图片的对应base64的uri(echart图.v-chart图 canvas元素.toDataURL()获取对应canvas的base64 uri的链接 前端处理生成的uri,可以生成一张图片 <img src="base64uri"/> python处理canvas生成的base64 uri def generate_img(self, img_path, img_uri): """ 根据base64生成图片 :param:

#coding=utf-8 import urllib import re import MySQLdb dbnumber = MySQLdb.connect('localhost', 'root', '*******', 'dbname') #连接本地数据库 cursor = dbnumber.cursor() def getHtml(url): page=urllib.urlopen(url) html=page.read() return html def getnumber(html):

'use strict'; let request = require('request') let cheerio = require('cheerio'); //爬虫 let iconv = require('iconv-lite'); //处理gbk编码的网页 let Entities = require('html-entities').XmlEntities; let entities = new Entities(); const fs = require('fs') const p

由于一直使用python3进行编码,在使用Python2时,将爬虫数据连接数据库进行存储时,出现如上的报错,经查资料 是数据库编码问题. 如下转自:http://www.cnblogs.com/liuzhixin/p/6274821.html 的博客,在此感谢博主的慷慨分享之情. 错误原因:我们可以看到错误提示中的字符0xF0 0x9F 0x98 0x84 ,这对应UTF-8编码格式中的4字节编码(UTF-8编码规范).正常的汉字一般不会超过3个字节,为什么为出现4个字节呢?实际上是它对应的是智

!/usr/bin/python #encoding=utf-8 #Author:Ruiy #//////////////////////////////////////////////////// #python-bs4 #ilio #/////////////////////////////////////////////////// import sys import datetime nowTime="\"" + datetime.datetime.now().str

https://blog.csdn.net/hj_xy_0705/article/details/85011072

1. 多进程爬虫 对于数据量较大的爬虫,对数据的处理要求较高时,可以采用python多进程或多线程的机制完成,多进程是指分配多个CPU处理程序,同一时刻只有一个CPU在工作,多线程是指进程内部有多个类似"子进程"同时在协同工作.python中有多种多个模块可完成多进程和多线程的工作,此处此用multiprocessing模块完成多线程爬虫,测试过程中发现,由于站点具有反爬虫机制,当url地址和进程数目较多时,爬虫会报错. 2. 代码内容 #!/usr/bin/python #_*_ c

Golang 网络爬虫框架gocolly/colly 五 获取动态数据 gcocolly+goquery可以非常好地抓取HTML页面中的数据,但碰到页面是由Javascript动态生成时,用goquery就显得捉襟见肘了.解决方法有很多种,一,最笨拙但有效的方法是字符串处理,go语言string底层对应字节数组,复制任何长度的字符串的开销都很低廉,搜索性能比较高:二,利用正则表达式,要提取的数据往往有明显的特征,所以正则表达式写起来比较简单,不必非常严谨:三,使用浏览器控件,比如webloop:

昨天晚上无聊时,想着练习一下Python所以写了一个小爬虫获取小刀娱乐网里的更新数据 #!/usr/bin/python # coding: utf-8 import urllib.request import re #定义一个获取网页源码的子程序 head = "www.xiaodao.la" def get(): data = urllib.request.urlopen('http://www.xiaodao.la').read() #解码并去除无用文字 str = data.d

本人刚才开始学习爬虫,从网上查询资料,写了一个利用Selenium+Phantomjs动态获取网站数据信息的例子,当然首先要安装Selenium+Phantomjs,具体的看 http://www.cnblogs.com/shaosks/p/6526817.html  Selenium下载: https://pypi.python.org/pypi/selenium/ phantomjs使用参考:http://javascript.ruanyifeng.com/tool/phantomjs.ht

通过查看数据可知,直辖市或者某些三级行政区域没有对应的二级区域,为方便后续的地址使用,可自定义缺失的二级地址. 如下示例自定义的二级行政区域的名称为一级区域的名称,对应的源码如下所示: 将此段源码添加的上篇博客文章 Java学习-057-Jsoup爬虫获取中国所有的三级行政区划数据(二),并生成数据库 SQL 脚本插入语句 中对应输出总数之前,应该就可以使用了.

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流. 实时股票数据的重要性 对于四大可交易资产:股票.期货.期权.数字货币来说,期货.期权.数字货币,可以从交易所提供的api收到实时行情数据,而股票由于量化交易接口不面向普通人开放,导致大家想要获取到股票的实时数据,十分困难.而与此同时,股票实时数据,又是极其重要的场内交易数据. 对于手动交易者而言,实时数据一方面可以辅助盯盘,另一方面,可以用程序简单开发到价提醒,到某个价位,进行入场和出场的交易. 对于

本来是想抓取博客园的博客推荐的页面的,但由于一些博客进去的页面格式都不太相同,一时不想花时间去寻找规律,发现CSDN上面的格式较为单一,就决定以CSDN推荐专家的个人博客信息作为爬虫抓取的目标. [首先,查看一下CSDN的推荐专家的页面] [然后再查看一下主页面] 准备用爬虫获取一下几个变量 1.姓名 2.访问量 3.积分 4.等级 5.排名 6.原创 7.转载 8.译文 9.评论 10.链接 11.照片 [工程截图]因为主要用到WebMagic,所有的jar包在WebMagic的git地址,自

引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析

一.数据类型及解析方式 一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据 不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理 文本.电话号码.邮箱地址 用:正则表达式 html文件 用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件 用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(

目录 爬虫-ajax数据爬取 1. ajax数据 2. selenium+chromedriver知识准备 3. selenium+chromedriver实战拉勾网爬虫代码 爬虫-ajax数据爬取 1. ajax数据 ajax (异步JavaScript 和 XML)(读作阿贾克斯),ajax可以时网页实现异步更新,一般使用的json数据交互,即在不重新加载整个页面也可以对网页的部分进行更新,ajax技术加载的数据在网页源代码中是看不到的,只能看到url加载的html部分 获取ajax数据的两

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...... 1.在项目文件夹安装两个必须的依赖包 npm install superagent --save-dev superagent 是一个轻量的,渐进式的ajax api,可读性好,学习曲线低,内部依赖nodejs原生的请求api,适用于nodejs环境下 npm install cheerio --save-dev cheerio是nodejs的抓取页面模块,为服务器特别定制的,快速.灵活.实施的jQu

一.引入 二.回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数

回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析 进行持

引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析

1.  canvas生成base64数据 canvas.toDataURL()生成的数据可以直接给image对象使用作为<img>显示在前端,也可以传给后台生成图片保存.前端生成保存图片的好像也有,但是比较麻烦,而且不兼容.我记得zip.js就可以在前端打包图片生成压缩包,不过我现在用不到,哪天想到了再整理整理. var contain = document.getElementById('contain'); var c=document.getElementById("myCan