利用python爬取58同城简历数据 利用python爬取58同城简历数据 最近接到一个工作,需要获取58同城上面的简历信息(http://gz.58.com/qzyewu/).最开始想到是用python里面的scrapy框架制作爬虫.但是在制作的时候,发现内容不能被存储在本地变量 response 中.当我通过shell载入网页后,虽然内容能被储存在response中,用xpath对我需要的数据进行获取时,返回的都是空值.考虑到数据都在源码中,于是我使用python里的beautifulSou

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 58到家架构师封宇的案例分享. 编辑:Cynthia 2017年11月9-12日北京国家会议中心第六届TOP100summit,留言评论有机会获得免费体验票. 封宇:58到家架构师.主要负责到家消息系统以及H5门户等公司战略级产品研发.在消息设计,流量增长等方面经验丰富. 导读:经历野蛮发展阶段后,58到家存在众多消息收发场景及不同技术.本案例总结多个业务场景下消息收发的难点与挑战,梳理各项技术的特点,结合实际业务及研发需求,构建了一套通用消息

从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题 一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q

1. 2015.4.15 到家服务的订单调度&数据分析技术 58到家· 黄海斌 @xemoaya 2.agenda • 58到家介绍 • 订单管理系统介绍 • 数据分析技术的应用 3.2015.4.15 58到家介绍 4.58到家简介 2014年11月20日,58到家服务平台在北京发布,以居家场景为切入点 提供家政.丽人.速运三大系列到家生活服务,并快速实施全国化布局 : 2015年3月,58到家三个自营品类做到全国第一,并已覆盖全国近30个 城市的渠道网络: 2015年4月21日, 58到家2

python爬虫之12306网站--火车票信息查询 思路: 1.火车票信息查询是基于车站信息查询,先完成车站信息查询,然后根据车站信息查询生成的url地址去查询当前已知出发站和目的站的所有车次车票信息 2.json文件存储当前从出发站到目的站的所有车次的详细信息 3.对json文件进行分析 4.分类查询车票(高铁.火车) 1.json文件:在12306页面选择"车票">"单程",打开"开发人员工具",然后输入出发地.目的地 对json文件进

之前在ququ的博客上看到说 python 中的BeautifulSoup 挺好玩的,今天下午果断下载下来,看了下api,挺好用的,完了2把,不错. 晚上写了一个使用python抓取58手机维修信息的精准的商家信息: 废话不多说了,直接上代码: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import urllib import os,datetime,string import sys from bs4 import BeautifulSoup relo

问:为什么会有本文? 答:上一篇文章<到底什么时候该使用MQ?>引起了广泛的讨论,有朋友回复说,MQ的还有一个典型应用场景是缓冲流量,削峰填谷,本文将简单介绍下,MQ要实现什么细节,才能缓冲流量,削峰填谷. 问:站点与服务,服务与服务上下游之间,一般如何通讯? 答:有两种常见的方式 一种是“直接调用”,通过RPC框架,上游直接调用下游. 在某些业务场景之下(具体哪些业务场景,见<到底什么时候该使用MQ?>),可以采用“MQ推送”,上游将消息发给MQ,MQ将消息推送给下游. 问:为什

最近在学Python的爬虫,顺便就练习了一下爬取淘宝上的淘女郎信息:手法简单,由于淘宝网站本上做了很多的防爬措施,应此效果不太好! 爬虫的入口:https://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?type=0&page=0 本人代码如下:请各位高人多指教,请留言,不胜感激!! #_*_coding:utf-8_*_ import unicodedata import urllib.request import re import os root_url

python 爬虫 爬取哈尔滨天气信息 - http://www.weather.com.cn/weather/101050101.shtml 环境: windows7 python3.4(pip install requests:pip install BeautifulSoup4) 代码:(亲测可以正确执行) # coding:utf-8 """ 总结一下,从网页上抓取内容大致分3步: 1.模拟浏览器访问,获取html源代码 2.通过正则匹配,获取指定标签中的内容 3.将

军规适用场景:并发量大.数据量大的互联网业务 军规:介绍内容 解读:讲解原因,解读比军规更重要 一.基础规范 (1)必须使用InnoDB存储引擎 解读:支持事务.行级锁.并发性能更好.CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高 (2)必须使用UTF8字符集 解读:万国码,无需转码,无乱码风险,节省空间 (3)数据表.数据字段必须加入中文注释 解读:N年后谁tm知道这个r1,r2,r3字段是干嘛的 (4)禁止使用存储过程.视图.触发器.Event 解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放

先上一个源代码吧. https://github.com/answershuto/Rental 欢迎指导交流. 效果图 搭建Node.js环境及启动服务 安装node以及npm,用express模块启动服务,加入自己所需要的中间件即可,这个不是本文所要讨论的重点,可以参考网上的一些教程搭建环境. 获取导航页URL以及数据 打开58同城主页,我主要针对杭州的二手房进行了爬取分析,所以进入杭州租房. [http://hz.58.com/chuzu/pn1/?key=%E6%9D%AD%E5%B7%9

1.用于爬取58上的租房信息,限成都,其他地方的,可以把网址改改: 2.这个爬虫有一点问题,就是没用多线程,因为我用了之后总是会报: 'module' object has no attribute '_strptime'这个奇怪的错误,挣扎了许久,放弃: 如有大神看到这篇帖子,希望可以指点一二,不胜感激,谢谢. 3.我本来打算做成EXE文件的,但是在中文处理方面总是乱码,需要进一步研究: 以下为代码: #!/usr/bin/python # -*- encoding:utf-8 -*- imp

代码: # coding=utf-8 import sys import csv import requests from bs4 import BeautifulSoup reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') # 请求头设置 def download(url): db_data = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(db_data.text, 'lxml') titles = soup.select(

--2013年10月10日23:54:43 今天需要获取机场信息,发现一个网站有数据,用爬虫趴下来了所有数据: 目标网址:http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=1 代码: #!/usr/bin/python #coding:gbk import urllib2 import re def op(page): url = "http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=%d" % page re_qb

简介 用node.js写了一个简单的小爬虫,用来爬取拉勾网上的招聘信息,共爬取了北京.上海.广州.深圳.杭州.西安.成都7个城市的数据,分别以前端.PHP.java.c++.python.Android.ios作为关键词进行爬取,爬到的数据以json格式储存到本地,为了方便观察,我将数据整理了一下供大家参考 数据结果 上述数据为3月13日22时爬取的数据,可大致反映各个城市对不同语言的需求量. 爬取过程展示 控制并发进行爬取 爬取到的数据文件 json数据文件 爬虫程序 实现思路 请求拉钩网的

python爬虫查询车站信息 目录: 1.找到要查询的url 2.对信息进行分析 3.对信息进行处理 python爬虫查询全拼相同的车站 目录: 1.找到要查询的url 2.对信息进行分析 3.对信息进行处理 1.找到车站信息的url 2.分析车站信息,发现每个车站信息以"@"分隔 车站信息查询 #车站信息查询 import requests #1.获得url(存取车站信息的url)并读取,根据获得信息的特点去掉无用的信息并转换存储到列表中 url="https://kyfw

最近要做个爬虫程序爬爬东西,先搞定登录授权这块,没得源代码,所以只能自行搞定了,按平时的直接发起HttpWebRequest(req)请求,带上用户名密码,好了,然后 HttpWebResponse rep = (HttpWebResponse)request.GetResponse()之后就可以获取cookie了,接着req.Headers里面就带上了我需要的cookie了,req.Headers["Cookie"], 卧槽……唉,没有,怎么回事,经查发现里面有个302跳转,坑了,查

爬虫目的: 随着近年互联网的发展,网络上的信息飞速数量增长.在庞大的数据面前想要获得期望的信息往往如同大海捞针.通过合理的筛选,在百万甚至数亿计的数据中找到所需信息,无疑有着非常大的意义. 在豆瓣网下,有很多与日常生活相关的模块网站 内置的评分评价功能可以为用户提供很大选择空间,以豆瓣读书为例: 其中包含六个大型模块(文学,流行,文化,生活,经管,科技),内部细分了145个小型模块. 在以数十万计的图书信息中,找到各模块中热门好评图书,对于读者或是书商都是很重要的. 爬虫代码概述 一.数据存储

为了学习机器学习深度学习和文本挖掘方面的知识,需要获取一定的数据,新浪微博的大量数据可以作为此次研究历程的对象 一.环境准备   python 2.7  scrapy框架的部署(可以查看上一篇博客的简要操作,传送门:点击打开链接) mysql的部署(需要的资源百度网盘链接:点击打开链接) heidiSQL数据库可视化   本人的系统环境是 win 64位的 所以以上环境都是需要兼容64位的     二.scrapy组件和数据流介绍 1.Scrapy architecture 组件Scrapy E

B站算是对爬虫非常非常友好的网站啦! 修改转载已取得腾讯云授权 在以上两篇文章中我们已经在腾讯云服务器上搭建好了 Python 爬虫环境了,下一步就是在云服务器上爬上我们的爬虫,抓取我们想要的数据: [腾讯云的 1001 种玩法] 云服务器搭建 Python 环境 [腾讯云的 1001 种玩法] 云服务器搭建 Python 爬虫环境 今天我们要抓去的目标网站是,国内最大的年轻人潮流文化娱乐社区:哔哩哔哩 - ( ゜- ゜)つロ 干杯~ - bilibili B 站自建站以来已经收纳了大约六百多万

环境: windows,python3.4 参考链接: https://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78156605 代码:(亲测可以运行) import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import random import time # 爬虫主函数 def mm(url): # 设置目标url,使用requests创建请求 header = { "User-Ag