俗话说的好,“授之以鱼不如授之以渔”,所以小编今天就把爬疫情历史数据的方法分享给你们. 基本思路:分析腾讯新闻“抗肺炎”版块,采用“倒推法”找到疫情数据接口,然后用python模拟请求,进而保存疫情历史数据. 一.分析数据接口 1.进入海外疫情主页,分析海外各国疫情历史数据接口: https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/global 打开流量分析工具,以“美国”为例,点击详情 选中第一个出现的json文件,发现响应数据为美国从1月28日至今天的疫情

前言 本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. 武汉地区,目前已经实现住院患者清零了,国内疫情已经稳定,然而中国以外新冠确诊病例达到2720458例.为了体现大国风范,今天带领大家用python实现绘制疫情地图 知识点 1. 爬虫基本流程 2. json 3. requests 4. pyecharts 开发环境 Python 3.6 Pycharm 思路 1.目标网址 2.模拟浏览器实现访问url 3.从网页源代码中

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

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

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:谦睿科技 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 Python Python的设计哲学是“优雅.明确.简单”.它的语言方式与自然语言很接近 ,具有很好的可阅读性,当然理解起来也就不是晦涩难懂,更容易让人亲近. Python语言(Python原意是一种“大蟒蛇”) Python在最新的编程语言排名中第

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

这篇文章用pandas对全球的人口数据做个简单分析.我收集全球各国1960-2019年人口数据,包含男女和不同年龄段,共6个文件. pop_total.csv: 各国每年总人口 pop_female.csv:各国每年女性人口 pop_male.csv: 各国每年男性人口 pop_0_14.csv: 各国每年0-14岁人口 pop_15_64.csv: 各国每年15-64岁人口 pop_65up.csv:各国每年65岁以上人口 先用pandas读取文件数据 import pandas as pd

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

我们在使用python爬取网页数据的时候,会遇到页面的数据是通过js脚本动态加载的情况,这时候我们就得模拟接口请求信息,根据接口返回结果来获取我们想要的数据. 以某电影网站为例:我们要获取到电影名称以及对应的评分 首先我们通过开发者模式,找到请求该页面的接口信息 另外,为了能模拟浏览器访问接口信息,我们需要获取到请求头部信息 获取到以上信息,我们就可以通过python的requests库来模拟访问接口啦 1.导入requests库 import requests 2.定义请求参数信息 url =

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:有趣的Python 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 首先笔者定位为成都,美食类型选的“火锅”,火锅具体类型选的不限,区域选的不限,排序选的智能,如图: 你也可以选择别的选项,只是注意URL的变化.本文都是按照上述选项爬取的数据.接下来翻页观察一下URL的变化: 第二页: 第三页: 很容易观察

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

一.准备工作(找到所需网站,获取请求头,并用到请求头) 找到所需爬取的网站(这里举拉勾网的一些静态数据的获取)----------- https://www.lagou.com/zhaopin/Python/ 请求头的作用:模拟真实用户进入网站浏览数据-----------headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75

原理:动态网页,即用js代码实现动态加载数据,就是可以根据用户的行为,自动访问服务器请求数据,重点就是:请求数据,那么怎么用python获取这个数据了? 浏览器请求数据方式:浏览器向服务器的api(例如这样的字符串:http://api.qingyunke.com/api.php?key=free&appid=0&msg=关键词)发送请求,服务器返回json,然后解析该json,就得到请求数据了 同理:用Python向api发送请求,获得json,解析json,得到数据 即关键在于得到ap

# -*- 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/

如果想了解更多关于python的应用,可以私信我,或者加群,里面到资料都是免费的 http://t.cn/A6Zvjdun 近期,有个朋友联系我,想统计一下北京二手房的相关的数据,而自己用Excel统计工作量太过于繁杂,问我用Python该如何实现. 构造要访问的URL 这里,我试着抓取北京海淀区二手房的相关数据.首先,是观察一下URL的结构,如下: 获取每个房子详细信息的URL 代码如下: # 采用随机的UAua = UserAgent()headers = {'User-Agent': ua

我们在利用python进行爬取数据的时候,一定会遇到这样的情况,在浏览器中打开能开到所有数据,但是利用requests去爬取源码得到的却是没有数据的页面框架. 出现这样情况,是因为别人网页使用了ajax异步加载,你的requests得到的只是页面框架而已. 遇到这样的情况有几种方法可以解决: 1.分析(f12)network中的响应,从而获得ajax的请求接口,在通过这些接口去获得数据. 2.使用selenium这个网页自动化测试工具,去获得源码.因为这个工具是等到页面加载完成采取获取的整个页面

一.项目概述 本项目基于Python.Flask.Echarts打造的一个疫情监控系统,涉及技术: Python网络爬虫 Python与Mysql数据库交互 使用Flask构建web项目 基于Echarts数据可视化展示 Linux部署web项目及爬虫(略) 二.项目构架 三.项目环境及工具准备 Python 3.8.1 Mysql 5.7.29 Pycharm 2019.3 Sublime3 (前端开发) Chrome 项目目前已经搭建出来(抽时间会上传),有些爬虫bug和浏览器驱动问题已经解

因为新浪微博网页版爬虫比较困难,故采取用手机网页端爬取的方式 操作步骤如下: 1. 网页版登陆新浪微博 2.打开m.weibo.cn 3.查找自己感兴趣的话题,获取对应的数据接口链接 4.获取cookies和headers # -*- coding: utf-8 -*- import requests import csv import os base_url = 'https://m.weibo.cn/api/comments/show?id=4131150395559419&page={pa

首先分析虎扑页面数据 如图我们所有需要的数据都在其中所以我们获取需要的内容直接利用beaitifulsoupui4``` soup.find_all('a',class_="truetit") for p in soup.find_all('a',class_="truetit"):# 获取a标签的内容 print("帖子的内容如下: ") print(p.get_text()) ```就可以获取到帖子的内容. 接下

import requests from bs4 import BeautifulSoup res = requests.get('http://sh.esf.fang.com/chushou/3_328298194.htm?channel=1,2&psid=1_37_70') soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser') info = {} info['标题'] = soup.select('.title h1')[0].text.strip() i

库:re;selenium;requests 源码: from selenium import webdriverimport reimport requests def open_img(items):    for item in items:        item = re.sub('&','&',item)        rsp =requests.get(item)        yield rsp.content     url ='https://wenku.baidu.c