MongoDB是一款由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储方式类似于JSON对象,它的字段值可以是其它文档或数组,但其数据类型只能是String文本型. 在使用之前我们要确保已经安装好了MongoDB并启动了该服务.此处主要用于Python数据的保存,我们要安装Python的PyMongo库,运行 ‘pip install pymongo’ 命令完成pymongo的安装.进入python工作模式,可以通过pymongo.version 查看pymo

1.下载MongoDB 官网下载:https://www.mongodb.com/download-center#community 上面这张图选择第二个按钮 上面这张图直接Next 把bin路径添加到path中,如下图: 在安装路径下自己创建一个文件mongo.conf,配置内容如下: #数据库路径dbpath=E:\mongodb\data#日志输出文件路径logpath=E:\mongodb\log\mongo.log#错误日志采用追加模式logappend=true#启用日志文件,默认启

多线程爬取二手房网页并将数据保存到mongodb的代码: import pymongo import threading import time from lxml import etree import requests from queue import Queue index_url='https://m.lianjia.com/gz/ershoufang/pg{}/' detail_url='https://m.lianjia.com{}' # 设置爬取主页的页数 INDEX_PAGE_

需要学习的地方,使用官方组件下载图片的用法,保存item到MySQL数据库 需要提前创建好MySQL数据库,根据item.py文件中的字段信息创建相应的数据表 1.items.py文件 from scrapy import Item,Field class Images360Item(Item): # MongoDB数据库的表名和MySQL数据库的表名 collection = table = 'images' id = Field() url = Field() title = Field()

本博文使用的数据库是MySQL和MongoDB数据库.安装MySQL可以参照我的这篇博文:https://www.cnblogs.com/tszr/p/12112777.html 其中操作Mysql使用到的python模块是pymysql,下面是有关这个模块的使用说明: 创建一个数据库test create DATABASE taobao; 下面将要安装一个navicat for mysql这样的软件,下载链接:https://www.pcsoft.com.cn/soft/20832.html?

目标url:https://book.douban.com/tag/?view=type&icn=index-sorttags-all 目的:抓取所有标签名称(tag_name),标签链接(tag_url),标签下的书籍数量(tag_book_num) 先创建一个config.py文件,设置mongpdb的一些配置信息: 抓取代码如下: 1 import requests 2 from requests.exceptions import RequestException 3 from bs4

前言 本次主题分两篇文章来介绍: 一.数据采集 二.数据分析 第一篇先来介绍数据采集,即用python爬取网站数据. 1 运行环境和python库 先说下运行环境: python3.5 windows 7, 64位系统 python库 本次智联招聘的网站爬取,主要涉及以下一些python库: requests BeautifulSoup multiprocessing pymongo itertools 2 爬取的主要步骤 根据关键字.城市.以及页面编号生成需要爬取的网页链接 用requests

把车站列表保存到数据库,并且从本地创建服务 node.js创建httpserver 1.搭建基于express的运行环境 全局安装express-gengerator cnpm install -g express-gengerator 2.创建express项目,创建了本地服务 express server 生成server目录,目录下的bin是可执行文件,运行bin下的www文件启动服务 node server/bin/www 启动成功打开浏览器localhost:3000 server下的

利用item pipeline可以实现将数据存入数据库的操作,可以创建一个关于数据库的item pipeline 需要在类属性中定义两个常量 DB_URL:数据库的URL地址 DB_NAME:数据库的名字 在Spider爬取的整个过程中,数据库的连接和关闭操作只需要进行一次就可以,应该在开始处理之前就要连接数据库,并在处理完所有数据之后就关闭数据库.所以需要在open_spider和close_spider中定义数据库的连接和关闭操作 在process_item中实现MongoDB的写入操作,使

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymongo from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobi

猫眼票房排行榜页面显示如下: 注意右边的票房数据显示,爬下来的数据是这样显示的: 网页源代码中是这样显示的: 这是因为网页中使用了某种字体的缘故,分析源代码可知: 亲测可行: 代码中获取的是国内票房榜,稍加修改也可适用于最受期待榜和北美票房榜 解决思路如下: 1.获取网页数据后,查找字体信息,获取到字体链接,下载字体保存到本地 2.使用fontTools读取字体中的字符集,并构造字典(依据基准字体) 3.根据字典,替换网页中的相关数据信息. 注意:如果使用BeautifulSoup一定要先使用字

除将爬取到的信息写入文件中之外,程序也可通过修改 Pipeline 文件将数据保存到数据库中.为了使用数据库来保存爬取到的信息,在 MySQL 的 python 数据库中执行如下 SQL 语句来创建 job_inf 数据表: CREATE TABLE job inf ( id INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR (255), salary VARCHAR (255), company VARCHAR (255),

从某些网站看小说的时候经常出现垃圾广告,一气之下写个爬虫,把小说链接抓取下来保存到txt,用requests_html全部搞定,代码简单,容易上手. 中间遇到最大的问题就是编码问题,第一抓取下来的小说内容保持到txt时出现乱码,第二url编码问题,第三UnicodeEncodeError 先贴源代码,后边再把思路还有遇到的问题详细说明. from requests_html import HTMLSession as hs def get_story(url): global f session

前言 上一篇介绍了双色球走势图是怎么实现的,这一篇介绍怎么实现爬虫所有的双色球历史数据,也可以同步分享怎么同步福彩3D数据.采用的C#来实现的. 同步双色球的地址:https://datachart.500.com/ssq/history/newinc/history.php?start={0}&end={1}  同步福彩3D的地址:https://datachart.500.com/sd/history/inc/history.php?start={0}&end={1} 上一篇介绍走势图

步骤一:安装必要模块 (1)cheerio模块 ,一个类似jQuery的选择器模块,分析HTML利器. (2)request模块,让http请求变的更加简单 (3)mysql模块,node连接mysql的模块 npm i cheerio request mysql -D 步骤二:分析爬取网址的内容 目标URL: http://zzk.cnblogs.com/s/blogpost?Keywords=%E6%B8%B8%E6%88%8F,游戏其实被编码成了%E6%B8%B8%E6%88%8F 分析:

scrapy 爬取到结果后,将结果保存到 sqlite3,有两种方式 item Pipeline Feed Exporter 方式一 使用 item Pipeline 有三个步骤 文件 pipelines.py 中,编写 Sqlite3Pipeline 类 文件 settings.py 中,添加 ITEM_PIPELINES 开始运行爬虫: scrapy crawl example 1. 文件 pipelines.py 说明: 参考了官网文档的 MongoDB 的例子 要求: 表格 SQLITE

python爬取当当网的书籍信息并保存到csv文件 依赖的库: requests #用来获取页面内容 BeautifulSoup #opython3不能安装BeautifulSoup,但可以安装BeautifulSoup4(pip install bs4) 此实验爬取了当当网中关于深度学习的书籍,内容包括书籍名称.作者.出版社.当前价钱.为方便,此实验只爬取搜索出来的一个页面的书籍.具体步骤如下: 1 打开当当网,搜索"深度学习",等待页面加载,获取当前网址 "http://

编写qsbk_spider.py爬虫文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from qsbk.items import QsbkItem from scrapy.http.response.html import HtmlResponse from scrapy.selector.unified import SelectorList class QsbkSpiderSpider(scrapy.Spider): name = 'qsbk_spider'

效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/25.htm 以下是源代码: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xht

二维数组保存到cookie后再读取 var heartsArray = [[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]]; //将二维数组编码 var hearts = escape(JSON.stringify(heartsArray)); //保存到cookie setHeartsToCookie(hearts); setTimeo