自打入门量化分析起,就有相当部分的时间在与数据打交道,从数据的获取.清洗到使用,对分析而言既是繁琐的,也是必须的.有大牛曾经说,量化分析有8成的开发时间都在处理数据. 为了节省时间,将更多精力投入到策略的开发,数据的来源和初始的质量就尤为重要. 方便的数据渠道和整洁的数据编排,可以节省大量时间. 这里我们以大A股为例,分享3种获取行情交易数据的方法,推荐程度为由低到高. 一.从行情软件手动搬运 通达信.大智慧.同花顺等行情软件都会将数据储存在本地. 1.一些比较基本的数据(如日线.分钟线等)通常

mmtao Ajax数据的爬取(淘女郎为例) 如有疑问,转到 Wiki 淘女郎模特抓取教程 网址:https://0x9.me/xrh6z 判断一个页面是不是 Ajax 加载的方法: 查看网页源代码,查找网页中加载的数据信息,如果源代码中不显示,证明是 Ajax 加载. 如果是网站源代码中就包含要爬取的信息,那么就直接只用正则拿数据出来就行了 但是如果网页源码中没有,那么就是 Ajax 了,可以进行抓包找到获取数据的相关接口,操作如下(以爬取淘女郎美女信息为例): 一.初级 寻找 API 接口:

web scraper 下载:Web-Scraper_v0.2.0.10 使用 Chrome 浏览器插件 Web Scraper 可以轻松实现网页数据的爬取,不写代码,鼠标操作,点哪爬哪,还不用考虑爬虫中的登陆.验证码.异步加载等复杂问题. Web Scraper插件 Web Scraper 官网中的简介: Web Scraper Extension (Free!)Using our extension you can create a plan (sitemap) how a web site

记一次网站数据定向爬取实现 by:授客 QQ:1033553122 测试环境: Python版本:Python 3.4 Win7 请勿用于商业及非法用途,仅供学习研究用,否则后果自负 数据爬取场景 如下,打开网站查询页面,输入关键字,点击查询 如上图,如果记录数比较多,还会有翻页按钮出现 如上图,右侧还有个最新资助列表,和左侧记录是同一个性质 如下图,点击列表记录,打开以下界面 数据爬取需求:获取上述红色选框部分的数据,因为记录检索可能比较多,可能有几百页,所以还要求可以只获取指定翻页数量 程序

1.谷歌浏览器的使用 下载谷歌浏览器 安装谷歌访问助手 终于用上谷歌浏览器了.....激动 问题:处理页面动态加载数据的爬取 -1.selenium -2.phantomJs 1.selenium 二.selenium 什么是selenium? 是Python的一个第三方库,对外提供的接口可以操作浏览器,然后让浏览器完成自动化的操作. 环境搭建 安装selenum:pip install selenium 获取某一款浏览器的驱动程序(以谷歌浏览器为例) 谷歌浏览器驱动下载地址:http://ch

selenuim和phantonJs处理网页动态加载数据的爬取阅读量: 1203 动态数据加载处理 一.图片懒加载 什么是图片懒加载? 案例分析:抓取站长素材http://sc.chinaz.com/中的图片数据 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests from lxml import etree if __name__ == "__main__": url = 'http://sc.chinaz.com

CrawlSpider实现的全站数据的爬取 新建一个工程 cd 工程 创建爬虫文件:scrapy genspider -t crawl spiderName www.xxx.com 连接提取器LinkExtractor 可以根据指定的规则对指定的连接进行提取 提取的规则就是构造方法中的allow('正则表达式')参数决定 规则解析器Rule 可以将将连接提取器提取到的连接进行请求发送,可以根据指定的规则(callback)对请求到的数据进行解析 follow=True:将连接提取器 继续作用到

selenuim和phantonJs处理网页动态加载数据的爬取 一 图片懒加载 自己理解------就是在打开一个页面的时候,图片数量特别多,图片加载会增加服务器的压力,所以我们在这个时候,就会用到---懒加载,,网页解析是从上往下的.在解析的过程里,如果遇见资源了,浏览器会再次请求的.但是一个网页可能存在很多请求的资源. 图片懒加载是一种网页优化技术.图片作为一种网络资源,在被请求时也与普通静态资源一样,将占用网络资源,而一次性将整个页面的所有图片加载完,将大大增加页面的首屏加载时间.为了解决

前言 App 的爬取相比 Web 端爬取更加容易,反爬虫能力没有那么强,而且数据大多是以 JSON形式传 输的,解析更加简单.在 Web 端,我们可以通过浏览器的开发者工具监听到各个网络请求和响应过程, 在 App 端如果想要查看这些内容就需要借助抓包软件.常用的抓包软件有 WireShark.Filddler.Charles. mitmproxy. AnyProxy 等,它们的原理基本是相同的. 我们可以通过设置代理的方式将手机处于抓包 软件的监昕之下,这样便可以看到 App 在运行过程中发生

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实验网站:虾米音乐排行榜 网站地址:http://www.xiami.com/chart  难度系数:★☆☆☆☆ 依赖库:request.lxml的etree (安装lxml:pip install lxml) IDEA开发工具:PyCharm_2017.3 Python版本:Python3 期望结果:爬取出排行版歌名以及对应歌手 运行效果图: 音乐排行榜:   爬取数据结果图:     像这种简单的爬取就没必要使用Scrapy框架进行处理,是在有点大材小用,不过如果你刚开始学Scrapy的话,

原文地址http://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/52203722 本文为原创博客,仅供技术学习使用.未经允许,禁止将其复制下来上传到百度文库等平台. 目录 网络爬虫框架 网络爬虫的逻辑顺序 网络爬虫实例教学 model main util parse db 再看main方法 爬虫效果展示 网络爬虫框架 写网络爬虫,一个要有一个逻辑顺序.本文主要讲解我自己经常使用的一个顺序,并且本人经常使用这个框架来写一些简单的爬虫,复杂的爬虫,也是在这个基

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// 引入https模块,由于我们爬取的网站采用的是https协议 const https = require('https'); // 引入cheerio模块,使用这个模块可以将爬取的网页源代码进行装载,然后使用类似jquery的语法去操作这些元素 // 在cheerio不是内置模块,需要使用包管理器下载安装 const cheerio = require('cheerio'); // 这里以爬取拉钩网为例 var url = "https://www.lagou.com/"; //

1.   什么是网络爬虫? 在大数据时代,信息的采集是一项重要的工作,而互联网中的数据是海量的,如果单纯靠人力进行信息采集,不仅低效繁琐,搜集的成本也会提高.如何自动高效地获取互联网中我们感兴趣的信息并为我们所用是一个重要的问题,而爬虫技术就是为了解决这些问题而生的. 网络爬虫(Web crawler)也叫做网络机器人,可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理.它是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本,可以自动采集所有其能够访问到的页面内容,以获取相关数据. 从功能

用Python进行数据爬取并存储到数据库,3.15学习总结(Python爬取网站数据并存入数据库) - 天岁 - 博客园 (cnblogs.com) 通过echarts+flask实现数据的可视化展示,效果图: 代码: 大家有需要的话评论区评论我直接发到邮箱里面去(呲牙笑).

import requestsfrom pyquery import PyQuery as pq url = 'https://www.zhihu.com/explore'headers = { 'user-agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36"} # 为了让网页能模拟浏览器的操

mitmproxy是一个支持HTTP和HTTPS的抓包程序,类似Fiddler.Charles的功能,只不过它通过控制台的形式操作. 此外,mitmproxy还有两个关联组件,一个是mitmdump,它是mitmproxy的命令行接口,利用它可以对接Python脚本,实现监听后的处理:另一个是mitmweb,它是一个Web程序,通过它以清楚地观察到mitmproxy捕获的请求. 本节中,我们就来了解一下mitmproxy.mitmdump和mitmweb的安装方式. 1. 相关链接 GitHub

引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests if __name__ == "__main__": #张三人人网个人信息页面的url url = 'http://www.renren.com/289676607/profile' #伪装

近年来,大数据盛行,有关爬虫的教程层次不穷.那么,爬虫到底是什么呢? 什么是爬虫? 百度百科是这样定义的: 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫.更多解释 就我个人理解,所谓的爬虫,就是代替人工复制粘贴去获取网络资源.平常我们需要批量下载图片.下载表格数据时,在没有爬虫的帮助下,只能借助CTRL+C .CTRL+V 了,非常的繁琐,

上学期参加了一个大数据比赛,需要抓取大量数据,于是我从新浪微博下手,本来准备使用新浪的API的,无奈新浪并没有开放关键字搜索的API,所以只能用爬虫来获取了.幸运的是,新浪提供了一个高级搜索功能,为我们爬取数据提供了一个很好的切入点. 在查阅了一些资料,参考了一些爬虫的例子后,得到大体思路:构造URL,爬取网页,然后解析网页 具体往下看~ 登陆新浪微博,进入高级搜索,如图输入,之后发送请求会发现地址栏变为如下:    http://s.weibo.com/weibo/%25E4%25B8%25A