Python:将爬取的网页数据写入Excel文件中 通过网络爬虫爬取信息后,我们一般是将内容存入txt文件或者数据库中,也可以写入Excel文件中,这里介绍关于使用Excel文件保存爬取到的网页数据的简单实现方法. 必要的第三方库:requests.beautifulsoup4.xlwt. 先来看看通过使用Excel文件保存数据的一个简单实例. #导入xlwt模块 import xlwt #创建一个Workbook对象,即创建一个Excel工作簿 f = xlwt.Workbook() #创建学

import requestsimport datetimefrom random import choicefrom time import timefrom openpyxl import load_workbookfrom openpyxl.utils import get_column_letterfrom bs4 import BeautifulSoupimport reurl='http://www.bazhou.gov.cn/xwzx/bzdt'strhtml=requests.g

1. Scrapy框架 Scrapy是python下实现爬虫功能的框架,能够将数据解析.数据处理.数据存储合为一体功能的爬虫框架. 2. Scrapy安装 1. 安装依赖包 yum install gcc libffi-devel python-devel openssl-devel -y yum install libxslt-devel -y 2. 安装scrapy pip install scrapypip install twisted==13.1.0 注意事项:scrapy和twist

# -*- conding:utf-8 -*- # 1.两页的内容 # 2.抓取每页title和URL # 3.根据title创建文件,发送URL请求,提取数据 import requests from lxml import etree import time, random, xlwt # 专家委员会成员的xpath(‘//tbody//tr[@height='29']’) class Doc_spider(object): def __init__(self): self.base_url

1 爬取https的网站或是接口的时候,如果是不受信用的SSL证书,会报错,需要添加如下代码,如下代码可以保证当前代码块内所有的请求都自动屏蔽ssl证书问题: import ssl # 这个是爬取https的链接需要的,以及下面一行代码 ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 2 爬取jsonp的接口,返回的数据需要删除callback名字和最外层括号,可以通过以下方式过滤: text方法将取得的数据转

做一个简单的测试,看数据能否存入mysql 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- encoding: utf-8 -*- 3 # Created on 2017-10-26 16:03:21 4 # Project: mysql_test 5 6 from pyspider.libs.base_handler import * 7 import MySQLdb 8 9 class Handler(BaseHandler): 10 crawl_config = { 11

写一个简单案例测试能否将数据写入es #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- # Created on 2017-10-27 08:35:57 # Project: es_test from pyspider.libs.base_handler import * from elasticsearch import Elasticsearch class Handler(BaseHandler): crawl_config = { } def

import urllib2 import re import MySQLdb class LatestTest: #初始化 def __init__(self): self.url="https://toutiao.io/latest" self.UserAgent='Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.97 Safari/537.36'

直接上代码 #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- # Created on 2017-10-27 09:56:50 # Project: redis_test from pyspider.libs.base_handler import * import redis class Handler(BaseHandler): crawl_config = { } @every(minutes=24 * 60) def on_start(sel

首先安装pyredis的驱动 wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz 解压并cd python setup.py install

跟使用mysql一样,不安装es驱动的话,也会触发模块找不到的错误 ImportError: No module named elasticsearch 通过pip安装 pip install elasticsearch

# -*- enconding:etf-8 -*- import pymysql import os import time import re serveraddr="localhost" user="root" password=" databaseName="test" filename="./data/UNCL.csv" def create_table(): # sep=os.sep # tableName

大家好,最近大A的白马股们简直 跌妈不认,作为重仓了抱团白马股基金的养鸡少年,每日那是一个以泪洗面啊. 不过从金融界最近一个交易日的大盘云图来看,其实很多中小股还是红色滴,绿的都是白马股们. 以下截图来自金融界网站-大盘云图: 那么,今天我们试着用python爬取最近交易日的股票数据,并试着用excel简单绘制以下上面这个树状图.本文旨在抛砖引玉,吼吼. 1. python爬取网易财经不同板块股票数据 目标网址: http://quotes.money.163.com/old/#query=hy

爬取网址: https://movie.douban.com/top250 一:爬取思路(新手可以看一下) : 1:定义两个函数,一个get_page函数爬取数据,一个save函数保存数据,mian中向get_page函数传递url和运save函数接受get_page函数传递过来的值 2:准备动手二:爬取前的准备 我是pyhton3 pycharm 需要准备的库 requests,lxml,xlwt requests解析url lxml解析网页,获取数据 xlwt 向excle写入数据三:代码实

题目如下: 共由6个函数组成: 第一个函数爬取数据并转为DataFrame: 第二个函数爬取数据后存入Excel中,对于解题来说是多余的,仅当练手以及方便核对数据: 后面四个函数分别对应题目中的四个matplotlib图,为了看起来简洁,所有耦合较高. 下面对每个函数详细介绍 0.包导入 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import requests import json import openpyxl import pandas i

开学前接了一个任务,内容是从网上爬取特定属性的数据.正好之前学了python,练练手. 编码问题 因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了. 问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢? Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中

笔者最近迷上了数据挖掘和机器学习,要做数据分析首先得有数据才行.对于我等平民来说,最廉价的获取数据的方法,应该是用爬虫在网络上爬取数据了.本文记录一下笔者爬取天猫某商品的全过程,淘宝上面的店铺也是类似的做法,不赘述.主要是分析页面以及用Python实现简单方便的抓取. 笔者使用的工具如下 Python 3--极其方便的编程语言.选择3.x的版本是因为3.x对中文处理更加友好. Pandas--Python的一个附加库,用于数据整理. IE 11--分析页面请求过程(其他类似的流量监控工具亦可).

这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,详情看下文     编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了.问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?Unicode 是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到

# -*- 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/

618购物节,辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么?本文以某东为例,Python爬取618活动的畅销商品数据,并进行数据清洗,最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中,名列前茅的商品是哪些?销售数据如何?用户好评如何?等等 本文结构如下: 1.爬取某东畅销商品数据 2.清洗数据并并进行简单分析 3.将数据进行可视化展示 数据的字段如下: 一共爬取了243条某东畅销商品数据 01.获取数据 1.   分析网页 在编写代码之前,先来分析一波网页. 上面是某东的畅销商品,通过辰哥分析分析,该网页

在使用 Python 开发爬虫的过程中,requests 和 BeautifulSoup4(别名bs4) 应用的比较广泛,requests主要用于模拟浏览器的客户端请求,以获取服务器端响应,接收到的响应结果,如:网页HTML源码则交由 bs4 封装后再解析提取目标内容数据. 今天的案例中,我们将使用一个新库 MechanicalSoup 该库事实上是对 requests 和 bs4 的进一步封装,让请求和解析的工作进一步简化,如果你已经熟悉 requests 和 bs4 的基本操作,下面的代码理