PS重点:我回来了-----我回来了-----我回来了 1. 基础需要: python3 基础 html5 CS3 基础 2.库的选择: 原始库  urllib2  (这个库早些年的用过,后来淡忘了) 进阶库  requests + BeautifulSop Xpth 方法 -库lxml 组合版: requests_html  (requests 作者) 存储:         csv 正则:          re PS:那个方便用那个. |-1 PS: 智联的网页ip复制到本地text,中文

上学期在实验室发表时写了一个爬取智联招牌信息的爬虫. 操作流程大致分为:信息爬取——数据结构化——存入数据库——所需技能等分词统计——数据可视化 1.数据爬取 job = "通信工程师" #以爬取通信工程师职业为例 leibie = ' url_job = [] for page in range(99): x = str(page) #爬取的页码 p = str(page+1) print("正在抓取第一"+p+"页...\n") #提示 ur

测试了下,采用单进程爬取5000条数据大概需要22分钟,速度太慢了点.我们把脚本改进下,采用多进程. 首先获取所有要爬取的URL,在这里不建议使用集合,字典或列表的数据类型来保存这些URL,因为数据量太大,太消耗内存,这里,python的生成器就发挥作用了. def get_urls(total_page,cityname,jobname): ''' 获取需要爬取的URL以及部分职位信息 :param start: 开始的工作条数 :param cityname: 城市名 :param jobn

我们先通过百度搜索智联招聘,进入智联招聘官网,一看,傻眼了,需要登录才能查看招聘信息 没办法,用账号登录进去,登录后的网页如下: 输入职位名称点击搜索,显示如下网页: 把这个URL:https://sou.zhaopin.com/?jl=765&kw=软件测试&kt=3   拷贝下来,退出登录,再在浏览器地址栏输入复制下来的URL 哈哈,居然不用登录,也可以显示搜索的职位信息.好了,到这一步,目的达成. 接下来,我们来分析下页面,打开浏览器的开发者工具,选择Network,查看XHR,重新

用python抓取智联招聘信息并存入excel tags:python 智联招聘导出excel 引言:前一阵子是人们俗称的金三银四,跳槽的小朋友很多,我觉得每个人都应该给自己做一下规划,根据自己的进步作出调整.建议不要看到身边的人涨了工资就盲目的心动.一般来说跳槽后要熟悉新的环境会浪费不少时间,如果现在的工作在氛围和自身进步上还可以接受,其他比如待遇方面可以和公司协调解决. 本文参考了yaoyefengchen的博客:文章链接,并进行了地域搜索优化和将存储方式由cvs改成大家常用的excel.下

1.python爬取招聘信息 简单爬取智联招聘职位信息 # !/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8-*- """ @Author  : xiaofeng @Time    : 2018/12/18 16:31 @Desc : Less interests,More interest. (爬取智联招聘职位数据) @Project : python_appliction @FileName: zhilianzhaopin.py @Softwa

使用python爬取medsci上的期刊信息,通过设定条件,然后获取相应的期刊的的影响因子排名,期刊名称,英文全称和影响因子.主要过程如下: 首先,通过分析网站http://www.medsci.cn/sci的交互过程.可以使用谷歌或火狐浏览器的“审查元素-->Network”,然后就可以看到操作页面就可以看到网站的交互信息.当在网页上点击“我要查询”时,网页会发送一个POST消息给服务器,然后,服务器返回查询结果 然后,将查询到的结果使用正则表达式提取出需要的数据. 最后将提取出的数据输出到文

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://

爬取python岗位智联招聘 这里爬取北京地区岗位招聘python岗位,并存入EXECEL文件内,代码如下: import json import xlwt import requests from queue import Queue from threading import Thread def producer(q,path): res1 = requests.get(path, headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;

今天利用xpath写了一个小爬虫,比较适合一些爬虫新手来学习.话不多说,开始今天的正题,我会利用一个案例来介绍下xpath如何对网页进行解析的,以及如何对信息进行提取的. python环境:python3.5 先看看网页的样子 豆瓣电影网站链接 我们下面将要对电影的名字.链接.评分.评价人数和一句话描述这些信息进行提取1.检查并复制电影名字的xPath信息 电影<肖申克的救赎>的xPath信息如下://*[@id=”content”]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2

整个爬虫是基于selenium和Python来运行的,运行需要的包 mysql,matplotlib,selenium 需要安装selenium火狐浏览器驱动,百度的搜寻. 整个爬虫是模块化组织的,不同功能的函数和类放在不同文件中,最后将需要配置的常量放在constant.py中 项目地址:github(点击直达) 整个爬虫的主线程是Main.py文件,在设置好constant.py后就可以直接运行Main.py 从主线分析 Main.py # /bin/python # author:leoz

爬取字段,公司名称,职位名称,公司详情的链接,薪资待遇,要求的工作经验年限 1,items中定义爬取字段 import scrapy class ZhilianzhaopinItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() company_name = scrapy.Field() jobName = scrapy.Field() company_url = scrapy

写在前面的话, .......写个P,直接上效果图.附上源码地址  github/lonhon ok,正文开始,先列出用到的和require的东西: node.js,这个是必须的 request,然发送网络请求更方便 bluebird,让Promise更优雅.搞笑 cheerio,像jQuery一样解析页面 fs,读写本地文件 之前写的代理ip的爬取结果 由于自己的比较偏好数据方面,之前一直就想用python做一些爬虫的东西,奈何一直纠结2.7还是3.x(逃... 上周在看慕课网上的node教程

---恢复内容开始--- 今天我们来爬取一下智联招聘上金融行业薪酬在50-100万的职位. 第一步:解析解析网页 当我们依次点击下边的索引页面是,发现url的规律如下: 第1页:http://www.highpin.cn/zhiwei/ci_180000_180100_as_50_100.html 第2页:http://www.highpin.cn/zhiwei/ci_180000_180100_as_50_100_p_2.html 第3页:http://www.highpin.cn/zhiwe

结论 国际惯例,先上结论. Java 类职位招聘,不论是需求量(工作机会),还是工资平均水平,都是帝都北京最好. 北京和上海的平均工资差距不大(不超过200/月),但上海的需求量是北京的一半,机会更少. 广州和深圳的工作机会几乎一样,平均工资也相差不大. 本数据取自 2017 年 4 月 29 号 19 点智联招聘北上广深 90 页招聘数据.收智联排序影响, 可能会有偏差(估计不大). 本数据进攻个人学习只用,如有冒犯,告知立删. excel文件下载地址http://pan.baidu.com/

准备工作 1. scrapy startproject Jobs 2. cd Jobs 3. scrapy genspider ZhaopinSpider www.zhaopin.com 4. scrapy crawl ZhaopinSpider 5. pip install diskcache 6. pip install tinydb 7. scrapy crawl ZhaopinSpider -o chongqing.json ZhaopinSpider # -*- coding: utf

买了本书<精通Python网络爬虫>,看完了第6章,我感觉我好像可以干点什么:学的不多,其中的笔记我放到了GitHub上:https://github.com/NSGUF/PythonLeaning/blob/master/examle-urllib.py,因为我用的python3.0,所以,在爬取数据的时候只用到了一个包:urllib.该博文的源码:https://github.com/NSGUF/PythonLeaning/blob/master/APPInfo.py 思路:首先,如果进入

网易商品评论爬取 分析网页 评论分析 进入到网易精选官网,搜索“文胸”后,先随便点进一个商品. 在商品页面,打开 Chrome 的控制台,切换至 Network 页,再把商品页Python入门到精通学习教程请加群,面切换到评价标签下,选择一个评论文字,如“薄款.穿着舒适.满意”,在 Network 中搜索.219539519零基础,进阶欢迎加入 可以发现,评论文字是通过 listByItemByTag.json 传递过来的,点击进入该请求,并拷贝出该请求的 URL: 将该 URL 放入 Post

''' 爬取所有T信好友的信息 ''' import itchat from pandas import DataFrame itchat.login() friends=itchat.get_friends(update=True)[0:] def get_var(var): variable=[] for i in friends: value=i[var] variable.append(value) return variable NickName=get_var('NickName')

获取B站视频弹幕,相对来说很简单,需要用到的知识点有requests.re两个库.requests用来获得网页信息,re正则匹配获取你需要的信息,当然还有其他的方法,例如Xpath.进入你所观看的视频的页面,F12进入开发者工具,选择网络.查找我们需要的信息,发现域名那列有comment.bilibili.com 格式为xml ,文件名即为cid号.点击它后,在右边的消息头中复制请求网址,在浏览器中打开,即可获得视频全部弹幕信息.    代码如下: import requests import