前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 武汉地区,目前已经实现住院患者清零了,国内疫情已经稳定,然而中国以外新冠确诊病例达到2720458例.为了体现大国风范,今天带领大家用python实现绘制疫情地图 知识点 1. 爬虫基本流程 2. json 3. requests 4. pyecharts 开发环境 Python 3.6 Pycharm 思路 1.目标网址 2.模拟浏览器实现访问url 3.从网页源代码中

python爬取网页的通用代码框架: def getHTMLText(url):#参数code缺省值为‘utf-8’(编码方式) try: r=requests.get(url,timeout=30) r.raise_for_status() #如果状态不是200,也就是返回的内容不是正常的数据,引发HTTPError异常 r.encoding=r.apparent_encoding return r.text #返回网页的内容 except: return '产生异常' #如果网页有问题,则触

上一篇文章中,我们介绍了python爬虫利器--requests,并且拿HDU做了小测试. 这篇文章,我们来爬取一下自己AC的代码. 1 确定ac代码对应的页面 如下图所示,我们一般情况可以通过该顺序找到我们曾经AC过的代码 登陆hdu -> 点击自己的信息 -> 点击Last accepted submissions -> 在Code Len 处选择一个代码 -> 看到你AC的代码 我们可以看到,所有AC代码的页面都是 http://acm.hdu.edu.cn/viewcode

OJ升级,代码可能会丢失. 所以要事先备份. 一開始傻傻的复制粘贴, 后来实在不能忍, 得益于大潇的启示和聪神的原始代码, 网页爬虫走起! 已经有段时间没看Python, 这次网页爬虫的原始代码是 python2.7版本号, 试了一下改动到3.0版本号, 要做非常多包的更替,感觉比較烦,所以索性就在这个2.7版本号上完好了. 首先欣赏一下原始代码,我给加了一些凝视: # -*- coding: cp936 -*- import urllib2 import urllib import re im

    一. 爬取http://blog.jobbole.com/all-posts/中的所有文章     1. 编写jobbole.py简单代码 import scrapy from scrapy.http import Request from urllib import parse class JobboleSpider(scrapy.Spider): name = 'jobbole' allowed_domains = ['blog.jobbole.com'] start_urls =

目录 一:代码 二:结果如下(部分例子)   这里是爬取豆瓣视频信息,用pyquery库(jquery的python库). 一:代码 from urllib.request import quote from pyquery import PyQuery as pq import requests import pandas as pd def get_text_page(movie_name): ''' 函数功能:获得指定电影名的源代码 参数:电影名 返回值:电影名结果的源代码 ''' url

关键词:爬虫.python.request.接口.excel处理 思路: 1.首先准备好excel文档,把股票代码事先编辑进去. 2.脚本读取文档,依次读出股票代码到指定站点发起请求获取股票信息 3.将获取的股票信息简单处理,依次写入到指定的文档单元格中,完成整个实例过程 用到的python库:xlrd(读取excel).requests(获取网页数据).lxml(处理网页数据).openpyyxl(对excel进行写入编辑) 具体步骤: 一,导入相关库 import xlrd #引入读取exc

items的编写 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class AutopjtItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like:

还是设计模式的开卷考试,我想要多准备一点资料,于是写了个爬虫爬取代码与图片,有巧妙地进行格式化进一步处理,最终变为了markdown的格式 import requests from bs4 import BeautifulSoup 首先获得菜鸟教程-工厂模式这个页面的html,转为soup对象 r = requests.get("https://www.runoob.com/design-pattern/factory-pattern.html") #获取反馈信息 200为正常 r.s

在leetCode写了105道题高调膜科,考虑搬迁到自己的GitHub上,做成一个解题题库,面试的时候也可以秀一个 但是!但是! leetCode在线IDE的功能不要太舒服,我直接线上A了不少题,本地没有代码,除非有题调试半天A不来,本地才有存代码 于是我就考虑,直接用Python把leetCode上的AC代码爬下来,然后扔到本地github文件夹里,然后一个同步大法 大概涉及的知识: 0.cookie 1.网站的结构分析 2.脚本登陆 3.脚本爬站 ----------------------

这里是完整的工商信息采集代码,不过此程序需要配合代理ip软件使用.问题:1.网站对ip之前没做限制,但是采集了一段时间就被检测到设置了反爬,每个ip只能访问十多次左右就被限制访问.2.网站对请求头的检测识别解决:1.配合代理ip软件(风讯代理)设置自动切换ip时间,执行爬虫程序.2.中间件设置随机user-agent 采集结果:正常采集速度一天大概采集1万条数据左右.问题:切换ip会造成程序断网一些字段遗漏解决(设置的有唯一索引避免重复采集,多次执行爬虫)company_info.py # -*

先前参考了其他的代码,大多数是python2.7写的,而3.6用的类库以及规则有了很大的变动,所以自己写了一个这样的代码,供给大家参考. def get_station(i): station=[] bus_sto=urllib.parse.quote(u'公交站'.encode('utf-8')) city=urllib.parse.quote(u'南昌'.encode('utf-8')) url1="http://api.map.baidu.com/place/v2/search?ak=&a

from bs4 import BeautifulSoup import requests import os os.makedirs('./img/', exist_ok=True) URL = "http://www.nationalgeographic.com.cn/animals/" html = requests.get(URL).text soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') img_ul = soup.find_all('ul', {&qu

好,现在进入高阶代码篇. 目的: 爬取昆明市中学的兴趣点POI. 关键词:中学 已有ak:9s5GSYZsWbMaFU8Ps2V2VWvDlDlqGaaO 昆明市坐标范围: 左下角:24.390894,102.174112 右上角:26.548645,103.678942 URL模板: http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query=中学& bounds=24.390894,102.174112,26.548645,103.678942&pag

#爬取京东商品全代码 import requestsurl = "http://item.jd.com/2967929.html"try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() #在返回200不产生异常,否则会产生异常 r.encoding = r.apparent_encoding print(r.text[:10000])except: print("爬取失败") #爬取亚马逊商品全代码import request

from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from se

目录 0.前言 1.初始化 2.爬取数据 3.保存数据 4.数据可视化 5.大功告成 0.前言 最近,博主面临着选方向的困难(唉,选择困难症患者 >﹏<),所以希望了解一下目前不同岗位的就业前景 这时,就不妨写个小爬虫,爬取一下 拉勾网 的职位数据,并用图形化的方法展示出来,一目了然 整体的 思路 是采用 selenium 模拟浏览器的行为,具体的步骤如下: 初始化 爬取数据,这里分为两个部分:一是爬取网页数据,二是进行翻页操作 保存数据,将数据保存到文件中 数据可视化 整体的 代码结构 如下

# -*- coding: utf-8 -*- # 爬虫分析 from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree from selenium import webdriver import time from pymongo import MongoClient class WorkSpider: def __init__(self): self.client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/

因为工作的原因,近期笔者开始持续关注一些安全咨询网站,一来是多了解业界安全咨询提升自身安全知识,二来也是需要从各类安全网站上收集漏洞情报. 作为安全情报领域的新手,面对大量的安全咨询,多少还是会感觉无从下手力不从心.周末闲来无事,突发奇想,如果搞个爬虫,先把网络安全类文章爬下来,然后用机器学习先对文章进行分析,自动提取文章主成分关键词,然后再根据实际需求有选择的阅读相关文章,岂不是可以节省很多时间. 如果能提取文章的关键词,还可以根据近期文章的关键词汇总了解总体的安全态势和舆情,感觉挺靠谱. 整

爬取b站排行榜并存到mysql中 目的 b站是我平时看得最多的一个网站,最近接到了一个爬虫的课设.首先要选择一个网站,并对其进行爬取,最后将该网站的数据存储并使其可视化. 网站的结构 目标网站:bilibili排行榜 bilibili排行榜的地址 网页的层次 首先要确定要提取的信息,也就是标题.播放量.作者up主.评分.播放量和评论量 在网页源代码中找到要找的信息 每个网页中大概有多条这样的rank-item项目,要提取的信息就包含其中 <li class="rank-item"

最近我出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中用股票范例讲述Python爬虫.数据分析和机器学习的技术,大家看了我的书,不仅能很快用比较热门的案例学好Python,更能了解些股票知识,不至于一入市就拍脑袋买卖. 在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势. 1