一 BeautifulSoup解析 1 环境安装 - 需要将pip源设置为国内源,阿里源.豆瓣源.网易源等 - windows (1)打开文件资源管理器(文件夹地址栏中) (2)地址栏上面输入 %appdata% (3)在这里面新建一个文件夹 pip (4)在pip文件夹里面新建一个文件叫做 pip.ini ,内容写如下即可 [global] timeout = 6000 index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ trusted-ho

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import requests url = 'https://c.y.qq.com/soso/fcgi-bin/client_search_cp' for x in range(5): headers = { 'origin':'https://y.qq.com', 'referer':'https://y.qq.com/portal/search.html#page=1&searchid=1&remoteplace=txt.yqq.top&t=lyric&w=%E5%91

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这些都是笔记,还缺少详细整理,后续会更新. 下面这种方式,属于入门阶段,手动成分比较多. 首先安装必要组件: pip3 install requests pip3 install beautifulsoup4 一.爬汽车之家 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup # 1.下载页面 ret = requests.get(url="https://www.autohome.

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QQ音乐爬虫(with scrapy)/QQ Music Spider UPDATE 2019.12.23 已实现对QQ音乐文件的下载,出于版权考虑,不对此部分代码进行公开.此项目仅作为学习交流使用,支持正版,人人有责 项目介绍 在写一个项目的时候需要用到一些音乐的信息,但是在网上找了许久也没找到满意的音乐语料,于是便用scrapy写了一个QQ音乐的爬虫 由于本人只需要用到中文歌曲,所以仅使用该爬虫爬取了QQ音乐中排名前6400名的内地和港台歌手的49万+的歌曲信息,该资源也分享到了百度云(该资

前言 不说话,先猛戳 Ranklist 看我排名. 这是用 node 自动刷题大概半天的 "战绩",本文就来为大家简单讲解下如何用 node 做一个 "自动AC机". 过程 先来扯扯 oj(online judge).计算机学院的同学应该对 ACM 都不会陌生,ACM 竞赛是拼算法以及数据结构的比赛,而 oj 正是练习 ACM 的 "场地".国内比较有名的 oj 有 poj.zoj 以及 hdoj 等等,这里我选了 hdoj (完全是因为本地上

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//需求:通过代码播放音乐 //1.读取文件 //2.将音乐文件放到播放代码中 //3.播放 public static void main(String[] args) throws MalformedURLException { Scanner input new Scanner(System.in); File sound1=new File("文件路径/音乐文件名.wav");//java只支持wav格式 AudionClip sound_choose=Applet.newAd

自己做的一个Java爬虫小程序 废话不多说.先上图. 目录命名是用标签缩写,假设大家看得不顺眼能够等完成下载后手动改一下,比方像有强迫症的我一样... 这是挂了一个晚上下载的总大小,只是还有非常多由于一些问题没有遍历下载到,并且会产生非常多空文件,最以下我附带了一个递归删除空目录的小程序代码. 接下来是目录内部~ 图片存放位置默觉得d:\picture.可在程序中更改,main函数的开头就是,有凝视.爬取的站点为http://www.mmonly.cc/.大家有更好的资源站点能够私我. 拿了资源

[BUG回顾] 在学习Python爬虫时,运Pycharm中的文件出现了这样的报错: bs4.FeatureNotFound: Couldn’t find a tree builder with the features you requested: lxml. 也就是说lxml用不了,因此使用Anaconda Prompt打算安装一下. 结果执行pip install lxml时告知已经安装过了,但是运行还是一样的报错. [解决方案] 原因是电脑安装了Anaconda3(python3.7),

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf- -*- from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'http://www.jd.com/' headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.

环境准备: bs4安装方法:https://blog.csdn.net/Bibabu135766/article/details/81662981 requests安装方法:https://blog.csdn.net/douguangyao/article/details/77922973 https://pypi.org/project/requests/#files 卸载pip:python -m pip uninstall pip 安装pip:https://pypi.python.org

. 问题描述 在做爬虫的时候,数据量很大,大约有五百百万条数据,假设有个字段是conmany_name(拍卖公司名称),我们现在需要从五百万条数据里面查找出来五十家拍卖公司, 并且要求字段 time(时间) 大于7月一号,小于10月31号. . 问题解决 我们首先想到的解决办法是添加索引,对拍卖公司字段添加索引,但是因为日期是大于7月1号,小于10月31号,在这里用索引的效率很低, 并且要重复的查询出来五十家公司,效率很低,有没有好的解决方案呢??? .解决问题思路 .查询五百条数据,我们会发现

1.常用的清洗方式 #coding=utf-8 import jieba import unicodedata import sys,re,collections,nltk from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer from nltk.tokenize import word_tokenize class rule: # 正则表达式过滤特殊符号用空格符占位,双引号.单引号.句点.逗号 pat_letter = re.compile(r'[^a

from bs4 import BeautifulSoupfrom urllib.request import urlopenimport re html = urlopen('http://****/').read().decode('utf-8')#print(html) soup = BeautifulSoup(html,features='lxml') #提示此行错误img_links = soup.find_all('img',{'src':re.compile('.*?\.jpg')

Beautiful Soup的使用 1.下载 pip install bs4 pip install lxml # 解析器 官方推荐 2.引用方法 from bs4 import BeautifulSoup # 引入我们的主题 3.解析原理 实例化一个BeautifulSoup的对象,并且将即将被解析的页面源码数据加载到该对象中 调用BeautifulSoup对象中的相关属性和方法进行标签定位和数据提取 4.使用方法 将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象,

Beautiful Soup 是一个HTML/XML的解析器,主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据. 一.安装 sudo pip3 install beautifulsoup4 二.使用 导入模块 from bs4 import BeautifulSoup 创建BeautifulSoup对象 In [1]: from bs4 import BeautifulSoup In [2]: text = ''' ...: <div> ...: <ul> ...: <l