我是把数据放在 mongodb ,然后单独一个脚本作分析,导出 json ,用 c3.js 画图,然后随便写个很简单的页面就好了. 展示在这里: http://107.170.207.236/job_analysis 代码在这里: https://github.com/namco1992/job_analysis

今天尝试使用python,爬取网页数据.因为python是新安装好的,所以要正常运行爬取数据的代码需要提前安装插件.分别为requests    Beautifulsoup4   lxml  三个插件. 因为配置了环境变量,可以cmd命令直接安装.假如电脑上有两个版本的python,建议进入到目录安装. 安装的命令为 pip install requests(Beautifulsoup4   /lxml  ) 三条分别执行. 安装结束,可以尝试网上一些简单的例子,明白了解 Beautifulso

1.网络爬虫的基本概念 网络爬虫(又称网络蜘蛛,机器人),就是模拟客户端发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序.只要浏览器能够做的事情,原则上,爬虫都能够做到. 2.网络爬虫的功能   图2 网络爬虫可以代替手工做很多事情,比如可以用于做搜索引擎,也可以爬取网站上面的图片,比如有些朋友将某些网站上的图片全部爬取下来,集中进行浏览,同时,网络爬虫也可以用于金融投资领域,比如可以自动爬取一些金融信息,并进行投资分析等. 有时,我们比较喜欢的新闻网站可能有几个,每次

urilib是python的标准库,当我们使用Python爬取网页数据时,往往用的是urllib模块,通过调用urllib模块的urlopen(url)方法返回网页对象,并使用read()方法获得url的html内容,然后使用BeautifulSoup抓取某个标签内容,结合正则表达式过滤.但是,用urllib.urlopen(url).read()获取的只是网页的静态html内容,很多动态数据(比如网站访问人数.当前在线人数.微博的点赞数等等)是不包含在静态html里面的,例如我要抓取这个bbs

写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来

前言 使用python进行网页数据的爬取现在已经很常见了,而对天气数据的爬取更是入门级的新手操作,很多人学习爬虫都从天气开始,本文便是介绍了从中国天气网爬取天气数据,能够实现输入想要查询的城市,返回该城市未来一周的天气情况,保存为csv文件,并对数据图形化展示分析.最后附完整代码. 1.使用模块 Python3.主要使用到了csv.sys.urllib.request和BeautifulSoup4模块,其中csv模块是为了对csv文件的处理,urllib.request可以构造http请求,Be

1. 使用 urllib.request 获取网页 urllib 是 Python 內建的 HTTP 库, 使用 urllib 可以只需要很简单的步骤就能高效采集数据; 配合 Beautiful 等 HTML 解析库, 可以编写出用于采集网络数据的大型爬虫; 注: 示例代码使用Python3编写; urllib 是 Python2 中 urllib 和 urllib2 两个库合并而来, Python2 中的 urllib2 对应 Python3中的 urllib.request 简单的示例:  

*解析网页数据的仓库 用Beatifulsoup基于lxml包lxml包基于html和xml的标记语言的解析包.可以去解析网页的内容,把我们想要的提取出来. 第一步.导入两个包,项目中必须包含beautifulsoup4和lxml 第二步.先去获取网页的数据 def get_html(): url="http://www.scetc.net" response=request.get(url) response.encoding="UTF-8" return res

前言: 编写一个爬虫脚本,用于爬取东方财富网的上海股票代码,并通过爬取百度股票的单个股票数据,将所有上海股票数据爬取下来并保存到本地文件中 系统环境: 64位win10系统,64位python3.6,IDE位pycharm 预备知识: BeautifulSoup的基本知识,re正则表达式的基本知识 代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import re def getHTMLText(url): t

1.1 爬虫相关模块命令回顾 1.requests模块 1. pip install requests 2. response = requests.get('http://www.baidu.com/ ')            #获取指定url的网页内容 3. response.text                                                                                #获取文本文件 4. response.cont

简介 有时候,我们天真无邪的使用urllib库或Scrapy下载HTML网页时会发现,我们要提取的网页元素并不在我们下载到的HTML之中,尽管它们在浏览器里看起来唾手可得. 这说明我们想要的元素是在我们的某些操作下通过js事件动态生成的.举个例子,我们在刷QQ空间或者微博评论的时候,一直往下刷,网页越来越长,内容越来越多,就是这个让人又爱又恨的动态加载. 爬取动态页面目前来说有两种方法 分析页面请求 selenium模拟浏览器行为 1.分析页面请求 键盘F12打开开发者工具,选择Network选

1 python环境的配置 1.1 安装python文件包,放到可以找到的位置 1.2 右键计算机->属性->高级环境设置->系统变量->Path->编辑->复制python路径位置 1.3 管理员身份打开cmd,输入python,测试环境是否安装成功 2 安装pycharm 2.1 安装pycharm文件包,放到可以找到的位置 2.2 新建文件夹,需要设置环境 2.3 File->Setting->project ...->add->找到pyt

我们以我的博客为例,来爬取我所有写过的博客的标题. 首先,打开我的博客页面,右键“检查”开始进行网页分析.我们选中博客标题,再次右键“检查”即可找到标题相应的位置,我们继续点击右键,选择Copy,再点击Copy XPath,即可获得对应的XPath编码,我们可以先将它保存在一个文本文档中. 我们再多次对各个标题重复以上操作,即可得到关于标题的XPath编码的规律.我们不难看出,对于我的博客的标题的XPath编码格式为“//*[@id="mainContent"]/div/div[n]/

当需要的信息要经过两个链接才能打开的时候,就需要用到嵌套爬取. 比如要爬取起点中文网排行榜的小说简介,找到榜单网址:https://www.qidian.com/all?orderId=&style=1&pageSize=20&siteid=1&pubflag=0&hiddenField=0&page=1 将榜单上的小说链接爬出来,在从小说链接里面爬小说简介 import pymysql import requests from hashlib import

基本环境配置 版本:Python3 系统:Windows 需要安装: 1.JDK - Download JDK,Appium要求用户必须配置JAVA环境, 否则启动Seesion报错. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 2.Appium - Do

1.项目需求描述 通过订单号获取某系统内订单的详细数据,不需要账号密码的登录验证,但有图片验证码的动态识别,将获取到的数据存到数据库. 2.整体思路 1.通过Selenium技术,无窗口模式打开浏览器 2.在输入框中动态输入订单号 3.将图片验证码截图保存到本地 4.通过Tesseract-OCR技术去本地识别验证码转化为文字 5.将获取的验证码输入输入框 6.点击查询获取列表数据 3.功能实现 1.下载并安装Google浏览器,安装Google驱动chromedriver.exe,获取安装路径

简单介绍Puppeteer Puppeteer是一个Node库,它通过DevTools协议提供高级API来控制Chrome或Chromium.Puppeteer默认以无头方式运行,但可以配置为有头方式运行.Puppeteer中文”木偶”,很贴切,它可以使用node程序来模拟人操作浏览器的行为,比如点击某个按钮等. Puppeteer可以做什么 在浏览器中手动执行的大多数操作都可以使用Puppeteer完成!例如: 生成页面的屏幕截图和PDF. 抓取SPA(单页面应用程序)并生成预渲染内容(即“S

业务需求:爬取阿里品牌数据银行的自定义模块==>>>人群透视==>>>查看报告==>>数据 发现:数据通过websocket接口传递,此类型接口的详细理解大家可以参考:https://segmentfault.com/a/1190000013149749 最终获取页面: 页面获取情况如下: 绿色的就是我们需要模拟的请求,红色朝下的就是请求对应的数据,通过rid参数来找寻对应请求和数据,这个rid和时间戳很类似,没错这就是一个13位的时间戳,和随机数组合而成的

TFhpple是一个用于解析html数据的第三方库,本人感觉功能还算可以,只不过在使用前必须配置项目. 配置 1.导入libxml2.tbd 2.设置编译路径 使用 这里使用一个例子来说明 http://so.gushiwen.org/guwen/book_2.aspx 1.创建TFHpple对象,data为网站返回的数据 TFHpple *htmlParser = [[TFHpple alloc] initWithHTMLData:data]; 2.使用searchWithXPathQuery

一.利用webbrowser.open()打开一个网站: ? 1 2 3 >>> import webbrowser >>> webbrowser.open('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') True 实例:使用脚本打开一个网页. 所有Python程序的第一行都应以#!python开头,它告诉计算机想让Python来执行这个程序.(我没带这行试了试,也可以,可能这是一种规范吧) 1.从sys.argv读取命令行参数

"""#最基本,请求地址无参数# response=urllib.request.urlopen("https://www.scetc.edu.cn")## html=response.read().decode("utf-8")## print(html) #第二种,传参数的情况#参数的转换 参数的原始数据# key_value={'kw' : '胡歌'}# #要使用urllib.parse模块下的urllencode对原始数据进行转