第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 第四步:插入代码 import re # 正则表达

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

# -*- 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

一.起因: 昨天在简书上看到这么一篇文章<中国的父母,大都有毛病>,看完之后个人是比较认同作者的观点. 不过,翻了下评论,发现评论区争议颇大,基本两极化.好奇,想看看整体的评论是个什么样,就写个爬虫,做了词云. 二.怎么做: ① 观察页面,找到获取评论的请求,查看评论数据样式,写爬虫 ② 用 jieba 模块,将爬取的评论做分词处理 ③ 用 wordcloud 模块,生成词云 三.代码如下: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- impo

海王是前段时间大热的影片,个人对这种动漫题材的电影并不是很感兴趣.然鹅,最近这部电影实在太热了,正好最近看自然语言处理的时候,无意间发现了word cloud这个生成词云的库,还蛮好玩的,那就抓抓这部电影的影评来试试吧. 爬虫抓取豆瓣海王影评 首先我们登陆豆瓣,进入海王的影评页面.然后打开影评的每一页,看看url有什么特点. 第一页 第二页 第三页 还不错,url很规律. 再开个页面,F12看看,,评论内容在<span class="short">的tag下. ok,那就闲

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'

# -*- 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

暑假集训主要是在杭电oj上面刷题,白天与算法作斗争,晚上望干点自己喜欢的事情! 首先,确定要爬取哪些数据: 如上图所示,题目ID,名称,accepted,submissions,都很有用. 查看源代码知: 所有的数据都在一个script标签里面. 思路:用beautifulsoup找到这个标签,然后用正则表达式提取. 话不多说,上数据爬取的代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import random imp

很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来,之前的写得不完整,而且只能使用自己的数据,现在重新整理了一下,任何的微博数据都可以制作出来,放在今天应该比较应景. 一年一度的虐汪节,是继续蹲在角落默默吃狗粮还是主动出击告别单身汪加入散狗粮的行列就看你啦,七夕送什么才有心意,程序猿可以试试用一种特别的方式来表达你对女神的心意.有一个创意是把她过往发的微博整理后用词云展示出来.本文教你怎么用Python快速创建出有心意词云,即使是Python小白也能分分钟做出来. 准备工作 本环境基于Python

1.词云图 词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨. 先看几个词云图 简书签约作者标签词云 全国政协常委会工作报告词云图 2.推荐几个不错的词云图工具 Tagul Tagul云可以自定义字体.词云的形状(有爱心.BUS.雪人.人像.UFO等),颜色等,做出来的词云图很酷炫,为网站访问者提供良好的用户体验.用户可以在网站做好词云图,然后印在衣服.杯子.鼠标垫等地方,自己设计

日期:2020.01.27 博客期:135 星期一 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备](本期博客) b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天问了一下老师,信息领域热词从哪里爬,老师说是IT方面的新闻,嗯~有点儿意思了! 我找到了好多IT网站,但是大多数广告又

日期:2020.02.02 博客期:141 星期日 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用](本期博客) f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 嗯~昨天相当于把数据重新爬了一边,但是貌似数据仍然不合适.问题到底出在什么地方呢?我直接回答了吧!如果我们的需求仅仅是云图

利用python爬取58同城简历数据 利用python爬取58同城简历数据 最近接到一个工作,需要获取58同城上面的简历信息(http://gz.58.com/qzyewu/).最开始想到是用python里面的scrapy框架制作爬虫.但是在制作的时候,发现内容不能被存储在本地变量 response 中.当我通过shell载入网页后,虽然内容能被储存在response中,用xpath对我需要的数据进行获取时,返回的都是空值.考虑到数据都在源码中,于是我使用python里的beautifulSou

人生最难的事是自我认知,用Python爬取朋友圈数据,让我们重新审视自己,审视我们周围的圈子. 文:朱元禄(@数据分析-jacky) 哲学的两大问题:1.我是谁?2.我们从哪里来? 本文 jacky试图用Python,数据化.聚类化我们的人格标签,试图回答"我是谁?"这个哲学问题. (一)确定数据源 自我认知,很难,必须它证. 物以类聚,人以群分.每个人的社交圈,家庭圈,朋友圈的属性,基本我们人格的特征属性.我们所处的阶级,在别人眼中的印象,在我们的朋友圈中都会得到印证. 朋友圈数据中

# -*- 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/

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:简单 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 对于小说鬼吹灯,相信很多人都知道,它可谓是国内盗墓寻宝系列小说的巅峰之作,最近得知该系列小说的<龙岭迷窟>部分被制作成了网剧,已经于 4 月 1 日开播了,主要演员潘粤明.姜超.张雨绮等都是一些大家比较熟悉的面孔,网剧质量.剧情还原度等到底怎么样呢?我

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).

今天写的这篇文章是关于python爬虫简单的一个使用,选取的爬取对象是著名的招聘网站--拉钩网,由于和大家的职业息息相关,所以爬取拉钩的数据进行分析,对于职业规划和求职时的信息提供有很大的帮助. 完成的效果  爬取数据只是第一步,怎样使用和分析数据也是一大重点,当然这不是本次博客的目的,由于本次只是一个上手的爬虫程序,所以我们的最终目的只是爬取到拉钩网的职位信息,然后保存到Mysql数据库中.最后中的效果示意图如下: 控制台输入 数据库显示 准备工作  首先需要安装python,这个网上已经有很

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

前言 去年年底,博主有购房的意愿,本来是打算在青岛市北购房,怎奈工作变动,意向转移到了李沧,坐等了半年以后,最终选择在红岛附近购置了期房. 也许一些知道青岛红岛的小伙伴会问我,为什么会跑到那鸟不拉屎的地方去买房子,目前只能是一个字:"赌.赌.赌",重要的事情说三遍.下面来分析一下,我为什么没有在李沧买. 爬取数据 爬取了2018年1月份到2019年3月底李沧二手房成交记录,数据仅限于链家,不代表李沧地区的全部数据,但是我觉得应该对大家有一定的参考意义. 创建基本的数据库: CREATE