开发环境:(Windows)eclipse+pydev+MongoDB 豆瓣TOP网址:传送门 一.连接数据库   打开MongoDBx下载路径,新建名为data的文件夹,在此新建名为db的文件夹,db文件夹即用于存储数据   在bin路径下输入配置信息-->mongod --dbpath D:\MongoDB\data\db (此处为存储文件路径) 再打开新的命令行窗口,输入-->mongo 注意:启动服务的命令行窗口不要关闭 打开可视化管理工具Robomongo,点击Connections

刷知乎时刷到一篇爬取豆瓣音乐top250的,然后看了看,感觉自己的爬虫又更上一层楼了哈啊哈哈,尤其是发现xpath这么好用的东西. 不过也有一个感慨,就是有很多种方式都可以获得想要的数据,对于入门的新人来说着实有些不友好,明确不了方向 话不多说,先贴网站https://music.douban.com/top250 我们这时候看到的网页应该是这样的,以防以后发生变化 看了豆瓣那篇文章之后给我的一个启示就是先爬到一个自己需要的资源,如果成功了,然后就批量爬取剩下的资源. 这里我们就简单的爬取一下标

  抓取目标: 豆瓣音乐top250的歌名.作者(专辑).评分和歌曲链接 使用工具: requests + lxml + xpath. 我认为这种工具组合是最适合初学者的,requests比python自带的urllib库好用,功能更强大.关于requests的使用方法,建议看它的官方文档: http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html 使用lxml来解析网页,速度是最快的,至少比BeatifulSoup快.关

1.分析 <li><div class="item">电影信息</div></li> 每个电影信息都是同样的格式,毕竟在服务器端是用循环生成的html,这样解析出电影的信息就很简单了 豆瓣电影top250的翻页也很简单,直接就在url上修改一个start就行了,start代表这一页从start+1开始 比如 https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=, 就是top1到top25,

参考网址:https://music.douban.com/top250 因为详细页的信息更丰富,本次爬虫在详细页中进行,因此先爬取进入详细页的网址链接,进而爬取数据. 需要爬取的信息有:歌曲名.表演者.流派.发行时间.出版者和评分等. 将数据分别使用TXT.JSON.CSV存储. import re import csv import time import json import requests from bs4 import BeautifulSoup from requests imp

一个爬虫 这是我第一次接触爬虫,写的第一个爬虫实例. https://movie.douban.com/top250 模块 import requests #用于发送请求 import re #使用正则表达式,用于匹配处理文本 import os #用于创建文件夹 from lxml import etree #这里我使用了Xpath表达式用于数据解析,我觉得这个模块比BeautifulSoup好用,强烈推荐 from fake_useragent import UserAgent #反爬虫,随

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import traceback def GetHtmlText(url): for i in range(0,1): #尝试两次 try: r=requests.get(url) r.encoding = 'utf-8' r.raise_for_status(); return r.text; except: traceback.print_exc() continue return

练习:一只豆瓣电影TOP250爬虫 练习:一只豆瓣电影TOP250爬虫 ①创建project ②编辑items.py import scrapyclass DoubanmovieItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() rank = scrapy.Field() title = scrapy.Field() link = scrapy.Field() rate =

学习一门技术最快的方式是做项目,在做项目的过程中对相关的技术查漏补缺. 本文通过爬取豆瓣top250电影学习python requests的使用. 1.准备工作 在pycharm中安装request库 请看上图,在pycharm中依次点击:File->Settings.然后会弹出下图的界面: 点击2中左上角的"+"按钮,弹出下图的界面: 在右上角的查询框输入requests,然后点击"Install Package"按钮安装requests插件. 2.目标 抓

爬虫的抓取方式有好几种,正则表达式,Lxml(xpath)与BeautifulSoup,我在网上查了一下资料,了解到三者之间的使用难度与性能 三种爬虫方式的对比. 这样一比较我我选择了Lxml(xpath)的方式了,虽然有三种方式,但肯定是要选择最好的方式来爬虫,这个道理大家都懂,另外有兴趣的朋友也可以去了解另外两种爬虫方式! 好了现在来讲讲xpath 由于Xpath属于lxml模块,所以首先需要安装lxml库,老办法直接在file-->setting---project interpreter

基于上两篇文章的工作 [Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 [Python数据分析]Python3操作Excel(二) 一些问题的解决与优化 已经正确地实现豆瓣图书Top250的抓取工作,并存入excel中,但是很不幸,由于采用的串行爬取方式,每次爬完250页都需要花费7到8分钟,显然让人受不了,所以必须在效率上有所提升才行. 仔细想想就可以发现,其实爬10页(每页25本),这10页爬的先后关系是无所谓的,因为写入的时候没有依赖关系,各写各的,所以用串

scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明

  在用Python的urllib和BeautifulSoup写过了很多爬虫之后,本人决定尝试著名的Python爬虫框架--Scrapy.   本次分享将详细讲述如何利用Scrapy来下载豆瓣电影Top250, 主要解决的问题有: 如何利用ImagesPipeline来下载图片 如何对下载后的图片重命名,这是因为Scrapy默认用Hash值来保存文件,这并不是我们想要的   首先我们要爬取的豆瓣电影Top250网页截图如下:   网页的结构并不复杂,所以,我们决定把所有的250部电影的图片都下载

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 豆瓣电影前250 https://movie.douban.com/top250 记得要用WPS打开这个CVS文件,用EXCEL打开会因为有中文而显示不

有了上次利用python爬虫抓取糗事百科的经验,这次自己动手写了个爬虫抓取豆瓣电影Top250的简要信息. 1.观察url 首先观察一下网址的结构 http://movie.douban.com/top250?start=0&filter=&type= : 可以看到,问号?后有三个参数 start.filter.type,其中start代表页码,每页展示25部电影,0代表第一页,以此类推25代表第二页,50代表第三页... filter顾名思义,是过滤已经看过的电影,filter和type

一个很简单的爬虫. 从这里学习的,解释的挺好的:https://xlzd.me/2015/12/16/python-crawler-03 分享写这个代码用到了的学习的链接: BeautifulSoup官方文档 requests文档 codecs with……as……的解释 .join函数 .format函数 其他的一些东西在代码里面有详细注释. # encoding = utf-8 import codecs import requests from bs4 import BeautifulSo

豆瓣电影 TOP250 和书籍 TOP250 爬虫 最近开始玩 Python , 学习爬虫相关知识的时候,心血来潮,爬取了豆瓣电影TOP250 和书籍TOP250, 这里记录一下自己玩的过程. 电影 TOP250 爬虫 import requests from bs4 import BeautifulSoup import time def getlist(list_url): time.sleep(2) res = requests.get(list_url) soup = Beautiful

豆瓣网站很人性化,对于新手爬虫比较友好,没有如果调低爬取频率,不用担心会被封 IP.但也不要太频繁爬取. 涉及知识点:requests.html.xpath.csv 一.准备工作 需要安装requests.lxml.csv库 爬取目标:https://book.douban.com/top250 二.分析页面源码 打开网址,按下F12,然后查找书名,右键弹出菜单栏 Copy==> Copy Xpath 以书名“追风筝的人” 获取书名的xpath是://*[@id="content"

在本篇博文当中,将会教会大家如何使用高性能爬虫,快速爬取并解析页面当中的信息.一般情况下,如果我们请求网页的次数太多,每次都要发出一次请求,进行串行执行的话,那么请求将会占用我们大量的时间,这样得不偿失.因此我们可以i使用高性能爬虫,也就是采用多进程,异步的方式对数据进行爬取和解析,这样就可以在更快的时间内得到我们想要的结果.本篇博文给出有关爬取豆瓣电影的例子,以此来教会大家如何使用高性能爬虫. 一.网页分析 首先我们来分析豆瓣电影的网页代码,在本次的案例当中.我们需要爬取豆瓣电影top250当

python抓取豆瓣电影Top250数据 1.豆瓣地址:https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 2.主要流程是抓取该网址下的Top250的数据,存入本地的txt文件中,并将数据持久化写入数据库中 环境准备: 1.本地安装mysql数据库,具体下载以及安装参照:https://blog.csdn.net/chic_data/article/details/72286329 2.安装好数据后创建database和table,并创建字段 如:我