前言 作为一只小白,刚进入Python爬虫领域,今天尝试一下爬取链家的二手房,之前已经爬取了房天下的了,看看链家有什么不同,马上开始. 一.分析观察爬取网站结构 这里以广州链家二手房为例:http://gz.lianjia.com/ershoufang/ 这是第一页,我们看看第二页的url会有什么变化发现多出来一个/g2,第三页/pg3,那么原始的是不是就是增加/pg1呢,我们测试一下http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/  ==  http://gz.lia

继续上一篇,这一次的爬取了小说内容 pipelines.py import csv class ScrapytestPipeline(object): # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item,就会运行一次 # 该方法为固定名称函数 def process_item(self, item, spider): # csv保存 with open(item['book_name'] + '.csv', "a", newline='', encoding='gb18030') a

Ajax Ajax,即异步的JaveScript和XML.它不是一门编程语言,而是利用JaveScript在保证页面不被刷新,页面链接不改变的情况下与服务器交换数据并更新部分网页的技术. 对于传统的网页,如果想要更新内容,那么必须要刷新整个页面,但有了Ajax,便可以在页面不被刷新的基础上更新其内容. 比如像微博有些网页就是采取的Ajax技术来进行部分网页内容的刷新. 接下来我们就通过Ajax来爬取某知名博主的全部微博内容,及其各条微博的点赞数,评论数等内容. from urllib.parse

在上一篇文章中主要写了关于爬虫过程的分析,下面是代码的实现,完整代码在:https://github.com/pythonsite/spider items中的代码主要是我们要爬取的字段的定义 class UserItem(scrapy.Item): id = Field() name = Field() account_status = Field() allow_message= Field() answer_count = Field() articles_count = Field()

作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3002 0.从新闻url获取点击次数,并整理成函数 newsUrl newsId(re.search()) clickUrl(str.format()) requests.get(clickUrl) re.search()/.split() str.lstrip(),str.rstrip() int 整理成函数 获取新闻发布时间及类型转换也整理成函数 import re u

更新.....这个动态网页其实直接抓取ajax请求就可以了,很简单,我之前想复杂了,虽然也实现了,但是效率极低,不过没关系,就当作是对Selenium的一次学习吧 1.最近在爬取一个动态网页,其中为了更新页面,需要选择不同的选项,即对下拉框进行处理,这里的下拉框是用input实现的假的下拉框,但是他后面又有一个隐藏的select,我原本想着是将隐藏的select使用js脚本进行修改变得可见,之后进行点击等操作,但是使用网上方法之后,发现select可见到是可见了,但是点击之后却没有任何效果,各方

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,

京东商品页面爬取 选择了一款荣耀手机的页面(给华为打广告了,荣耀play真心不错) import requests url = "https://item.jd.com/7479912.html" try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding print(r.text[:1000]) except: print("爬取失败") 这里给出更改发送信息的头

在上一篇文章中主要写了关于爬虫过程的分析,下面是代码的实现,完整代码在:https://github.com/pythonsite/spider items中的代码主要是我们要爬取的字段的定义 class UserItem(scrapy.Item): id = Field() name = Field() account_status = Field() allow_message= Field() answer_count = Field() articles_count = Field()

WebMagic学习 遇到的问题 Log4j错误 解决:在src目录下添加配置文件 log4j.properties log4j.rootLogger=INFO, stdout, file log4j.logger.org.quartz=WARN, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log

本次爬虫的目标是汽车之家的二手车销售信息,范围是全国,不过很可惜,汽车之家只显示100页信息,每页48条,也就是说最多只能够爬取4800条信息. 由于这次爬虫的主要目的是使用lxml解析器,所以在信息的查找上面完全只会涉及lxml中选择器的用法,虽然lxml可以同时使用CSS选择器和Xpath选择器,但是为了更加突出效果,暂且只使用Xpath. 爬虫老套路,分为3个步骤: 分析网页信息构成,找到切入点 获取网页,提取有效信息 储存信息 网页分析 网页结构分析的一般思路是先找到第一个需要爬取的链接

今日内容概要 使用requests爬取梨视频 requests+bs4爬取汽车之家 bs4遍历文档树 bs4搜索文档树 css选择器 内容详细 1.使用requests爬取梨视频 # 模拟发送http请求的库:requests--->只能发送http请求---->没有解析库-->re.bs4.lxml # requests-html:发送请求+解析xml # 视频m3u8格式,分段--->会员试看6分钟--->只加载了6分钟 # 收费视频:视频解析 ### 完整的视频文件保存

Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架,你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取.但是当我们要爬取的页面非常多的时候,单个主机的处理能力就不能满足我们的需求了(无论是处理速度还是网络请求的并发数),这时候分布式爬虫的优势就显现出来. 而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件.它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.scrapy-redi重写了scra

Sina爬虫教程   Scrapy环境搭建   环境:window10 + python2.7(包含scrapy)+ mongoDB 1.1 安装集成了python2.7的anaconda   anaconda下载链接:https://www.continuum.io/downloads 由于scrapy库目前只能在python2.7上使用,请务必确保版本正确,如果已经安装了python3.5,建议使用anaconda_2.7的版本,因为anaconda中集成了python2.7且使用anaco

/1 前言/ 前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据(上篇),木有赶上车的小伙伴,可以戳进去看看.今天小编带大家进行网页结构的分析以及网页数据的提取,具体步骤如下. /2 首页分析及提取/ 首先进入网站主页,如下图所示. 简单分析下页面,其中后面的 1 是页码的意思,分析后发现每一页有100 多条数据,然后网站底部总共有 2700+页 的链接,所以总共ip 代理加起来超过 27 万条数据,但是后面的数据大部分都是很多年前的数据了,比如 2012 年,大概就前 5000 多条是

最近有个爬取各国领导人信息的奇怪需求,要求百度和维基两种版本的数据,最要命的还要保持数据的结构不变.正好印象中隐约记得维基有专门的领导人列表页,不考虑爬取下来的格式不变的话应该很好爬的样子. 首先思路是通过列表页把每个领导人的信息页链接爬取下来,然后再逐个去解析信息页就OK了,思路很简单. 那么准备好爬取入口,在wiki上有一个各国领导人信息的列表页:https://zh.wikipedia.org/wiki/各国领导人列表 打开这个页面是这样的: 简直就是专为爬取设计的入口页,看了下页面代码结

事由:近期和朋友聊天,聊到黄山酒店事情,需要了解一下黄山的酒店情况,然后就想着用python 爬一些数据出来,做个参考 主要思路:通过查找,基本思路清晰,目标明确,仅仅爬取美团莫一地区的酒店信息,不过于复杂,先完成一个小目标 主要问题: 1. 在爬取美团黄山酒店第一页后,顺利拿到想要的信息,但在点击第二页后,chrome中检查信息能够看见想要的信息,但是查看源代码却没有,思考后,应该是Ajax动态获取的,然后查找办法,最终通过selenium模拟浏览器,然后进行爬取2. 标签查找,通过chrom

一:创建项目文件 1:首先在终端使用命令scrapy startproject huaerjieribao 创建项目 2:创建spider 首先cd进去刚刚创建的项目文件overseas 然后执行genspider,并写入爬虫名称和爬虫网站域名 命令如下: cd  overseas haiwaistudy theory.haiwainet.cn 3:此时会发现在spider文件中多了一个 haiwaistudy.py, 4:scrapy默认不能再IDE中调试的所以这里我们使用一个小技巧,我们再根

1 引言 过段时间要开始找新工作了,爬取一些岗位信息来分析一下吧.目前主流的招聘网站包括前程无忧.智联.BOSS直聘.拉勾等等.有段时间时间没爬取手机APP了,这次写一个爬虫爬取前程无忧手机APP岗位信息,其他招聘网站后续再更新补上…… 所用工具(技术): IDE:pycharm Database:MySQL 抓包工具:Fiddler 爬虫框架:scrapy==1.5.0 信息抓取:scrapy内置的Selector 2 APP抓包分析 我们先来感受一下前程无忧的APP,当我们在首页输入搜索关键

爬取目标 1.本次代码是在python2上运行通过的,python3的最需改2行代码,用到其它python模块 selenium 2.53.6 +firefox 44 BeautifulSoup requests 2.爬取目标网站,我的博客:https://home.cnblogs.com/u/yoyoketang 爬取内容:爬我的博客的所有粉丝的名称,并保存到txt 3.由于博客园的登录是需要人机验证的,所以是无法直接用账号密码登录,需借助selenium登录 selenium获取cookie

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