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

# -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import re import time import jieba url="http://www.baidu.com" html=urllib2.urlopen(url).read() html=unicode(html,'utf-8') word=re.findall(ur"[\u4e00-\u9fa5]+",html) s="" for w in word: s

#!/usr/bin/pythonimport reimport urllib def getHtml(url):    page=urllib.urlopen(url)    html=page.read()    #print html    return html def getImg(html):    reg =r'(/.*?(jpg|gif|png|bmp))'    imgre=re.compile(reg)    imglist=re.findall(imgre,html)   

#!/usr/bin/python import sys,httplibfrom optparse import OptionParserusageString = "Usage: %prog [options] hostname"parser = OptionParser(usage=usageString)(opts,args) = parser.parse_args()if len(args) < 1: parser.error("www.baidu.com&qu

from html_table_parser import HTMLTableParser def tableParse(value): p = HTMLTableParser() p.feed(value) print(p.tables) import pandas as pd def framParse(value): soup=BeautifulSoup(value, 'html.parser') tables = soup.select('table') print(tables) df

Python爬虫基础 1.获取网页文本 通过urllib2包,根据url获取网页的html文本内容并返回 #coding:utf-8 import requests, json, time, re, os, sys, time import urllib2 #设置为utf-8模式 reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) def getHtml(url): response = urllib2.urlopen(url) html = r

Python NLTK 获取文本语料和词汇资源 作者:白宁超 2016年11月7日13:15:24 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Na

偶然的机会,在知乎上看到一个有关爬虫的话题<利用爬虫技术能做到哪些很酷很有趣很有用的事情?>,因为强烈的好奇心和觉得会写爬虫是一件高大上的事情,所以就对爬虫产生了兴趣. 关于网络爬虫的定义就不多说了,不知道的请自行点击查看 =>百度百科 网络爬虫,维基百科 网络爬虫 有很多编程语言都可以编写网络爬虫,只不过各有各的优缺点,这里我选择用Python语言编写爬虫,因为Python是一门非常适合用来编写爬虫的语言,用它实现爬虫的代码量相对其他语言要少很多,并且python语言对网络编程这类模块

Python用做数据处理还是相当不错的,如果你想要做爬虫,Python是很好的选择,它有很多已经写好的类包,只要调用,即可完成很多复杂的功能,此文中所有的功能都是基于BeautifulSoup这个包. 1 Pyhton获取网页的内容(也就是源代码) page = urllib2.urlopen(url) contents = page.read() #获得了整个网页的内容也就是源代码 print(contents) url代表网址,contents代表网址所对应的源代码,urllib2是需要用到

Jsoup爬虫学习--获取网页所有的图片,链接和其他信息,并检查url和文本信息 此例将页面图片和url全部输出,重点不太明确,可根据自己的需要输出和截取: import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.helper.Validate; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.nodes.Element; import org.jsoup.select.Elements; import java.io

从网页爬取文本信息: eg:从http://computer.swu.edu.cn/s/computer/kxyj2xsky/中爬取讲座信息(讲座时间和讲座名称) 注:如果要爬取的内容是多页的话,网址一定要从第二页开始,因为有的首页和其他页的网址有些区别 代码 import pymysql import requests #需要导入模块 db = pymysql.connect('localhost', 'root', '*********', 'mysql')#第三个是数据库密码,第四个是数据

在requests获取网页的编码格式时,有两种方式,而结果也不同,通常用apparent_encoding更合适 注:推荐一个大佬写的关于获取网页编码格式以及requests中text()和content()的区别,以及转码的一些问题 http://xiaorui.cc/2016/02/19/代码分析python-requests库中文编码问题/

#闭包:嵌套函数,内部函数调用外部函数的变量 # def outer(): # a = 1 # def inner(): # print(a) # inner() # outer() def outer(): a = 1 def inner(): print(a) return inner inn = outer() inn() # import urllib #模块 from urllib.request import urlopen # ret = urlopen('http://www.x

获取网页html代码: import requests res = requests.get('https://www.cnblogs.com/easyidea/p/10214559.html') res.encoding = 'utf-8' print(res.text) 如果不能正常获取说明你还没有安装 requests库,安装requests方法很简单,Windows电脑打开cmd 输入 pip install requests 回车即可,Macos(苹果电脑)打开终端输入 pip ins

该文章主要是通过C#网络编程的webBrowser获取网页中的url并简单的尝试瞎子啊网页中的图片,主要是为以后网络开发的基础学习.其中主要的通过应用程序结合网页知识.正则表达式实现浏览.获取url.下载图片三个功能.而且很清晰的解析了每一步都是以前一步为基础实现的. 一.界面设计 界面设计如下图所示,添加控件如图,设置webBrowser1其Anchor属性为Top.Bottom.Left.Right,实现对话框缩放;设置groupBox1其Dock(定义要绑到容器控件的边框)为Buttom,

用Python写爬虫工具在现在是一种司空见惯的事情,每个人都希望能够写一段程序去互联网上扒一点资料下来,用于数据分析或者干点别的事情. ​ 我们知道,爬虫的原理无非是把目标网址的内容下载下来存储到内存中,这个时候它的内容其实是一堆HTML,然后再对这些HTML内容进行解析,按照自己的想法提取出想要的数据,所以今天我们主要来讲四种在Python中解析网页HTML内容的方法,各有千秋,适合在不同的场合下使用. 首先我们随意找到一个网址,这时我脑子里闪过了豆瓣这个网站.嗯,毕竟是用Python构建的网

常用的提取网页数据的工具有三种xpath.css选择器.正则表达式 1.xpath 1.1在python中使用xpath必须要下载lxml模块: lxml官方文档 :https://lxml.de/index.html pip install lxml 然后导入: from lxml import etree 使用: selector = etree.HTML(html_str) selector.xpath("xpath语法") 1.2xpath语法 w3c xpath语法:http

由于需要学习机器学习的内容,了解到python在机器学习中使用很方便,开始学习之,机器学习目前主要在学<机器学习实战>这本书.python是在MOOC中学习<用python玩转数据>这门公开课.以后可以将课程的作业解答的答案放上来. 用python获取网页数据,题目要求如下: 我使用的是spyder开发环境,python的版本是3.5.代码如下: import urllib.request #python 3.5 for i in range(10): response = url

现在很多SEO好友不断在讨论,在SEO优化中,到底是锚文本有效,还是纯文本有效呢? 在这里给大家举一下列子:如“张家口人才网”这样的就叫做锚文本,意思是在原有的文本中加上超级链接,指向到优化的网页上面. 而纯文本的例子为:http://www.zocchi.cn 这样的情况.直接写上地址,无超级链接. 从SEO优化中,锚文本的作用要比纯文本的作用要大的多.在做链接的时候,实在不行再使用纯文本的!

写爬虫也许你用的是python,类似urlopen(url).read()即可获得普通的网页的源码,或者用的java的网络库加上流操作,或者其他高级语言.但你有没有想过使用C语言来实现呢?我曾经以为用c来实现获取网页源码是很复杂的,要自己按照http等协议来构造包,再解析接受到的包,还要考虑三次握手.现在想来当时的想法真可怕啊!一个人最崇敬科技,最害怕科学的时候是期是何时呢?是当他懂了一些东西,但还有一大堆东西不懂的时候.也许脑筋转一个弯,他学的就快了.好了,下面进入正题: 通过socket与远

python爬虫抓网页的总结 更多 python 爬虫   学用python也有3个多月了,用得最多的还是各类爬虫脚本:写过抓代理本机验证的脚本,写过在discuz论坛中自动登录自动发贴的脚本,写过自动收邮件的脚本,写过简单的验证码识别的脚本,本来想写google music的抓取脚本的,结果有了强大的gmbox,也就不用写了. 这些脚本有一个共性,都是和web相关的,总要用到获取链接的一些方法,再加上simplecd这个半爬虫半网站的项目,累积不少爬虫抓站的经验,在此总结一下,那么以后做东西也