JAVA 爬虫工具有挺多的,但是Gecco是一个挺轻量方便的工具. 先上项目结构图. 这是一个 JAVASE的 MAVEN 项目,要添加包依赖,其他就四个文件.log4j.properties 加上三个java类. 1.先配置log4j.properties log4j.rootLogger=INFO,Console,File log4j.appender.Console=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.Console.Target

python实现一个栏目的分页抓取列表页抓取 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysql import sys, io sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8') # Change default encoding to utf8 print('连接到mysql

抓取列表页链接 由于测试站没有jquery所以,我用了原生的js var obj = document.getElementsByClassName('class1'); for(let i = 0;i<obj.length;i++){ console.log(obj[i].href);} 应用场景,抓取网页列表内的数据,可用于提交链接,比如熊掌号 字符串替换,有时看到一篇文章,但是有些敏感关键字被替换成了**,这里可以在控制台执行js,将文本再替换回来 这个是有jquery的 var str

gecco爬虫 如果对gecco还没有了解可以参看一下gecco的github首页.gecco爬虫十分的简单易用,JD全部商品信息的抓取9个类就能搞定. JD网站的分析 要抓取JD网站的全部商品信息,我们要先分析一下网站,京东网站可以大体分为三级,首页上通过分类跳转到商品列表页,商品列表页对每个商品有详情页.那么我们通过找到所有分类就能逐个分类抓取商品信息. 入口地址 http://www.jd.com/allSort.aspx,这个地址是JD全部商品的分类列表,我们以该页面作为开始页面,抓取J

素闻BeautifulSoup提取效率低,艾玛,第一印象果然是很要命的,反正比Re 和 Lxml 是要慢的,不过就无奈Re的正则折腾来折腾去,没写出来,Lxml 的 Xpath 又用得不好. 不过就这三个模版来看,BeautifulSoup的表现还是不错的,够简单,顺便测试了一下时间,抓10个列表页花不了1分钟,当然我是菜鸟,没事不会纠结终结速度. 核心就是这部分,用 Find_all 和 Find 都搞了半天不成功,最后用CSS提取搞定,也怪我太着急. 用Find比较麻烦,一层层的Class找

写在前面 最近看到Gecoo爬虫工具,感觉比较简单好用,所有写个DEMO测试一下,抓取网站 http://zj.zjol.com.cn/home.html,主要抓取新闻的标题和发布时间做为抓取测试对象.抓取HTML节点通过像Jquery选择器一样选择节点,非常方便,Gecco代码主要利用注解实现来实现URL匹配,看起来比较简洁美观. Gecoo GitHub地址 https://github.com/xtuhcy/gecco Gecoo 作者博客 http://my.oschina.net/u/

爬虫系统升级改造正式启动: 在第一篇文章,博主主要介绍了本次改造的爬虫系统的业务背景与全局规划构思: 未来Support云系统,不仅仅是爬虫系统,是集爬取数据.数据建模处理统计分析.支持全文检索资源库.其他业务部门和公司资讯系统重要数据来源.辅助决策等功能于一身的企业级Support系统. 介于好多园友对博主的任务排期表感兴趣,便介绍一下博主当时针对这个系统做的工作任务排期概要(排期表就是更加详细细分外加估算工时的一份excel表格,就不贴出来了): 1.总分四大阶段,逐步上线,最终达到预期规划

Hawk-数据抓取工具:简明教程 标签(空格分隔): Hawk Hawk: Advanced Crawler& ETL tool written in C#/WPF 1.软件介绍 HAWK是一种数据采集和清洗工具,依据GPL协议开源,能够灵活,有效地采集来自网页,数据库,文件, 并通过可视化地拖拽, 快速地进行生成,过滤,转换等操作.其功能最适合的领域,是爬虫和数据清洗. Hawk的含义为"鹰",能够高效,准确地捕杀猎物. HAWK使用C# 编写,其前端界面使用WPF开发,支持

1.软件介绍 HAWK是一种数据采集和清洗工具,依据GPL协议开源,能够灵活,有效地采集来自网页,数据库,文件, 并通过可视化地拖拽, 快速地进行生成,过滤,转换等操作.其功能最适合的领域,是爬虫和数据清洗. Hawk的含义为“鹰”,能够高效,准确地捕杀猎物. HAWK使用C# 编写,其前端界面使用WPF开发,支持插件扩展.通过图形化操作,能够快速建立解决方案. GitHub地址:https://github.com/ferventdesert/Hawk 其Python等价的实现是etlpy:

Hawk-数据抓取工具:简明教程   Hawk: Advanced Crawler& ETL tool written in C#/WPF 1.软件介绍 HAWK是一种数据采集和清洗工具,依据GPL协议开源,能够灵活,有效地采集来自网页,数据库,文件, 并通过可视化地拖拽,快速地进行生成,过滤,转换等操作.其功能最适合的领域,是爬虫和数据清洗. Hawk的含义为“鹰”,能够高效,准确地捕杀猎物. HAWK使用C# 编写,其前端界面使用WPF开发,支持插件扩展.通过图形化操作,能够快速建立解决方案

本程序使用Python 2.7.6编写,扩展了Python自带的HTMLParser,自己主动依据预设的股票代码列表,从Yahoo Finance抓取列表中的数据日期.股票名称.实时报价.当日变化率.当日最低价.当日最高价. 因为Yahoo Finance的股票页面中的数值都有对应id. 比如纳斯达克100指数ETF(QQQ)http://finance.yahoo.com/q?s=qqq 当中实时报价的HTML标记为 <span id="yfs_l84_qqq">87.4

本篇文章是使用python抓取数据的第一篇,使用requests+BeautifulSoup的方法对页面进行抓取和数据提取.通过使用requests库对链家网二手房列表页进行抓取,通过BeautifulSoup对页面进行解析,并从中获取房源价格,面积,户型和关注度的数据. 准备工作 首先是开始抓取前准备工作,导入需要使用的库文件,这里主要使用的是requests和BeautifulSoup两个.Time库负责设置每次抓取的休息时间.这里并非全部,后续还会在过程中导入新的库. 抓取列表页 开始抓取

在上篇学习笔记中http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3464371.html 主要记录Nutch安装及简单运行的过程. 笔记中 通过配置抓取地址http://blog.tianya.cn并执行抓取命令 nohup ./bin/nutch crawl urls -dir data -threads 100 -depth 3 & 进行了抓取.本次笔记主要对抓取的过程进行说明. 首先这里简要列下抓取命令常用参数: 参数: -dir dir 指定用于存放抓取文件的

这里做得比较暴力,没有分页取出数据解析,O(∩_∩)O哈哈~,居然没有被挂机.不过解析的坑特别多...不过大部分我想要的数据都拿到了. //解析列表数据 var http = require("http"), cheerio = require("cheerio"), mongoose = require('mongoose'), db = mongoose.createConnection('mongodb://127.0.0.1:27017/crawl58');

打算做个自己在博客园的博客APP,首先要能访问首页获取数据获取首页的文章列表,第一步抓取博客首页文章列表内容的功能已实现,在小米2S上的效果图如下: 思路是:通过编写的工具类访问网页,获取页面源代码,通过正则表达式得到匹配的数据进行处理显示到ListView上 简单说明下要点:1. 使用Apache HttpClient库实现GET请求.2. 异步请求处理.3. 正则表达式抓取自己需要的数据. 使用Apache HttpClient库实现GET请求. 使用Apache只需简单三步 HttpCli

新手练习,尝试使用angularjs2 [angularjs2 数据绑定,监听数据变化自动修改相应dom值,非常方便好用,但与传统js(jquery)的使用方法会很不同,Dom操作也不太习惯] 应用效果图: 转载请标明出处:cnblogs.com/wangxinsheng@望星辰 ----- 具体步骤如下: 1.通过应用生成器工具 express 可以快速创建一个应用的骨架 全局安装 应用生成器工具:$ npm install express-generator -g 在当前工作目录下创建一个命

纯属初学...有很多需要改进的地方,请多多指点... 目标是抓取58同城 这个大分类下的列表数据: http://cd.58.com/caishui/?PGTID=14397169455980.9244072034489363&ClickID=1 简单分析: 1. 按照以下二级分类来获取每个列表的数据, 2. 主要分页: 可以看出,其分页是pn5 这里设置的,那么这个5就是页码了. http://cd.58.com/dailijizh/pn5/?PGTID=1177429071887065549

抓取时光网的电影列表并生成网页 源码 https://github.com/YouXianMing/BeautifulSoup4-WebCralwer 分析 利用BeautifulSoup进行分析网页并抓取数据,并利用正则表达式替换模板生成网页. 效果

python实现列表页数据的批量抓取,练手的,下回带分页的 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysql import sys, io sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8') # Change default encoding to utf8 print('连

1.使用工具: Python3.5 BeautifulSoup 2.抓取网站: csdn首页文章列表 http://blog.csdn.net/ 3.分析网站文章列表代码: 4.实现抓取代码: __author__ = 'Administrator' import urllib.request import re from bs4 import BeautifulSoup ######################################################## # # 抓