# -*- 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/

1.项目背景 随着科技的飞速发展,数据呈现爆发式的增长,任何人都摆脱不了与数据打交道,社会对于“数据”方面的人才需求也在不断增大.因此了解当下企业究竟需要招聘什么样的人才?需要什么样的技能?不管是对于在校生,还是对于求职者来说,都显得很有必要. 本文基于这个问题,针对51job招聘网站,爬取了全国范围内大数据.数据分析.数据挖掘.机器学习.人工智能等相关岗位的招聘信息.分析比较了不同岗位的薪资.学历要求:分析比较了不同区域.行业对相关人才的需求情况:分析比较了不同岗位的知识.技能要求等. 做完以

菜鸟一只,也是在尝试并学习和摸索爬虫相关知识. 1.首先分析要爬取页面结构.可以看到一列搜索的结果,现在需要得到每一个链接,然后才能爬取对应页面. 关键代码思路如下: html = getHtml("http://www.zhrczp.com/jobs/jobs_list/key/%E5%BB%BA%E6%98%8E%E9%95%87/page/1.html") soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') #声明BeautifulSoup对象 hrefbox

目录结构 BossFace.py文件中代码: # -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom ..items import BossfaceItemimport jsonclass BossfaceSpider(scrapy.Spider): name = 'BossFace' allowed_domains = ['www.zhipin.com/c101010100-p100109/?page=2'] start_urls = ['https://fe-api

pipelines代码 1 import json 2 3 class TencentJsonPipeline(object): 4 def __init__(self): 5 self.file = open('tencent.json','wb') 6 7 def process_item(self, item, spider): 8 content = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+"\n" 9 self.file.write

来源商业新知网,原标题::爬了招聘网站之后,给你几点学习Python的建议 Python语言相关的岗位非常多,有运维,有自动化测试,有后端开发,有机器学习,如果想要快速上手,并且有不错的就业,那就推荐数据分析. 用Python爬取了 深圳不同行业数据分析师的招聘需求 ,金融.电子商务.移动互联网这些热门行业对数据分析师的需求仍然很大. 从薪资来看,数据分析师确实是高薪职位,基本上是10k起步,能开30k的公司也不少 ,从数据本身来看,高层管理职位需求也是很多的,数据的价值越来越受到企业高层的重视

最近突然得知之后的工作有很多数据采集的任务,有朋友推荐webmagic这个项目,就上手玩了下.发现这个爬虫项目还是挺好用,爬取静态网站几乎不用自己写什么代码(当然是小型爬虫了~~|). 好了,废话少说,以此随笔记录一下渲染网页的爬取过程 首先找到一个js渲染的网站,这里直接拿了学习文档里面给的一个网址,http://angularjs.cn/ 打开网页是这样的 查看源码是这样的 源码这么少,不用说肯定是渲染出来的了,随便搜了一条记录,果然源码里面找不到结果 那就开始解析网址了,从浏览器开发者工具

书接上文,前文最后提到将爬取的电影信息写入数据库,以方便查看,今天就具体实现. 首先还是上代码: # -*- coding:utf-8 -*- import requests import re import mysql.connector #changepage用来产生不同页数的链接 def changepage(url,total_page): page_group = ['https://www.dygod.net/html/gndy/jddy/index.html'] for i in

前言:因为自己还是python世界的一名小学生,还有很多路要走,所以本文以目的为向导,达到目的即可,对于那些我自己都没弄懂的原理,不做去做过多解释,以免误人子弟,大家可以网上搜索. 友情提示:本代码用到的网址仅供交流学习使用,如有不妥,请联系删除. 背景:自己有台电脑要给老爸用,老爷子喜欢看一些大片,但是家里网络环境不好,就想批量下载一些存到电脑里.但是目前大部分的网站都是这样的, 需要一个个地点进去,才能看到下载地址 如果我要下载100部电影,那肯定手都要点断了,于是便想把这些地址给爬取出来,

Requests+Xpath 爬取租房网站信息 [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https://ww

爬取招聘网的招聘信息: import json import random import time import pymongo import re import pandas as pd import requests from lxml import etree import datetime # 设置cookie中可变的值 now = datetime.datetime.now() timeStamp = ) geshi = "%Y%m%d%H%M%S" time1 = date

python爬虫-基础入门-爬取整个网站<3> 描述: 前两章粗略的讲述了python2.python3爬取整个网站,这章节简单的记录一下python2.python3的区别 python2.x 使用类库: >> urllib 库 >> urllib2 库 python3.x 使用的类库: >> urllib 库 变化: -> 在python2.x中使用import urllib2 ----- 对应的,在python3.x 中会使用import url

python爬虫-基础入门-爬取整个网站<2> 描述: 开场白已在<python爬虫-基础入门-爬取整个网站<1>>中描述过了,这里不在描述,只附上 python3 的代码. python3 脚本代码: #-*- coding: utf-8 -*- import urllib.request def baiduNet() : response = urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com") netco

python爬虫-基础入门-爬取整个网站<1> 描述: 使用环境:python2.7.15 ,开发工具:pycharm,现爬取一个网站页面(http://www.baidu.com)所有数据. python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 def baiduNet() : request = urllib2.Request("http://www.baidu.com") response = urllib2.urlop

前面一篇文章主要讲述,如何通过Python爬取招聘信息,且爬取的日期为前一天的,同时将爬取的内容保存到数据库中:这篇文章主要讲述如何将python文件压缩成exe可执行文件,供后面的操作. 这系列文章主要是最近研究了数据库的定时计划备份,联系爬虫简单做的一个实验,但方法可以,尤其在Windows xp年代.整个系列主要分为五部分,共五篇文章: 1.Python爬取招聘信息,并且存储到MySQL数据库中: 2.调用pyinstaller包将py文件打包成exe可执行文件: 3.设置Windows系

网站站点的背景调研 1. 检查 robots.txt 网站都会定义robots.txt 文件,这个文件就是给 网络爬虫 来了解爬取该网站时存在哪些限制.当然了,这个限制仅仅只是一个建议,你可以遵守,也可以不遵守.但对于一个良好的网民来说,最好还是遵守robots.txt 文件里面的限制. Q: 如何查看这个 robots.txt 文件? A: 你只需要在 目标网站站点域名 后面加上 robots.txt 即可. 举例:目标网站站点域名:http://www.aobosir.com/ .目标网站站

python爬取某个网站的图片并保存到本地 #coding:utf- import urllib import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('gb2312') #获取整个页面的数据 def getHtml (url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html #保存图片到本地 def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.j

1. 什么是Requests? Requests是用Python语言编写的,基于urllib3来改写的,采用Apache2 Licensed 来源协议的HTTP库. 它比urllib更加方便,可以节约我们大量的工作,完全满足HTTP测试需求. 一句话---Python实现的简单易用的HTTP库. 2. 什么是Beausoup? Beautiful Soup提供一些简单的.python式的函数用来处理导航.搜索.修改分析树等功能.它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以

jsoup爬取某网站安全数据 package com.vfsd.net; import java.io.IOException; import java.sql.SQLException; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation.WebServlet; import javax.servlet.http.HttpServlet; import java

requests库是一个简介且简单的处理HTTP请求的第三方库 get()是获取网页最常用的方式,其基本使用方式如下 使用requests库获取HTML页面并将其转换成字符串后,需要进一步解析HTML页面格式,这里我们常用的就是beautifulsoup4库,用于解析和处理HTML和XML 下面这段代码便是爬取百度的信息并简单输出百度的界面信息 import requests from bs4 import BeautifulSoup r=requests.get('http://www.bai