上一篇文章<Python爬虫:爬取人人都是产品经理的数据>中说了爬取单页数据的方法,这篇文章详细解释如何爬取多页数据. 爬取对象: 有融网理财项目列表页[履约中]状态下的前10页数据,地址:https://www.yrw.com/products/list-all-all-performance-1-createTimeDesc-1.html 编程思路: 1. 寻找分页地址的变动规律 2. 解析网页,获取内容,放入自定义函数中 3. 调用函数,输出分页内容 详细解说: 1. 首先插入用到的库:

python爬虫小说代码,可用的,以笔趣阁为例子,python3.6以上,可用 作者的QQ:342290433,汉唐自远工程师 import requests import refrom lxml import etree url = "https://www.biquga.com/33_33132/16700250.html" def get_content(url): nodes = ''; html_doc = requests.get(url).content.decode('

#encoding:utf8 import re import urllib2 url = 'http://www.23us.com/html/55/55304/' request = urllib2.Request(url) response = urllib2.urlopen(request) content = response.read().decode('gbk') the_url = re.compile('<td class=\"L"\><a href=

import osfrom time import sleepimport fakerimport requestsfrom lxml import etreefake = faker.Faker()base_url = "http://angelimg.spbeen.com"def get_next_link(url): content = downloadHtml(url) html = etree.HTML(content) next_url = html.xpath("

随便说点什么 因为在学python,所有自然而然的就掉进了爬虫这个坑里,好吧,主要是因为我觉得爬虫比较酷,才入坑的. 想想看,你可以批量自动的采集互联网上海量的资料数据,是多么令人激动啊! 所以我就被这块大蛋糕吸引过来了 :) 想学爬虫自然要去找学习资料了,不过网上有很多,我找了不少,个人觉得崔庆才的爬虫教程写得不错.起码对我来说,入门是够了. 感兴趣的朋友可以点进链接看看:Python爬虫学习系列教程   <==这位兄台博客做得也很好 掌握了基本的爬虫知识,主要是urllib,urlib2,r

python爬虫之小说网站--下载小说(正则表达式) 思路: 1.找到要下载的小说首页,打开网页源代码进行分析(例:https://www.kanunu8.com/files/old/2011/2447.html) 2.分析自己要得到的内容,首先分析url,发现只有后面的是变化的,先获得小说的没有相对路径,然后组合成新的url(每章小说的url) 3.获得每章小说的内容,进行美化处理 代码如下: #小说爬虫 import requests import re url='https://www.k

Python爬虫爬取全书网小说教程 第一步:打开谷歌浏览器,搜索全书网,然后再点击你想下载的小说,进入图一页面后点击F12选择Network,如果没有内容按F5刷新一下 点击Network之后出现如下内容: 第二步:进入如下页面分析Network中的内容(网址.编码方式一般为gbk) 第三步:程序详细分析如下所示: # _*_ utf-8 _*_: # author:Administrator from urllib import request #导入请求库,有的版本是import reque

本次是小阿鹏,第一次通过python爬虫去爬一个小说网站的小说. 下面直接上菜. 1.首先我需要导入相应的包,这里我采用了第三方模块的架包,requests.requests是python实现的简单易用的HTTP库,使用起来比urllib简洁很多,因为是第三方库,所以使用前需要cmd安装. cmd安装方式,打开cmd,输入以下命令: pip install requests 2.添加相应的包后,我们需要一个小说链接去爬下这本小说也就是一个url.下面是我当时爬的小说url:http://www.

Python爬虫初学(二)-- 爬百度贴吧 昨天初步接触了爬虫,实现了爬取网络段子并逐条阅读等功能,详见Python爬虫初学(一). 今天准备对百度贴吧下手了,嘿嘿.依然是跟着这个博客学习的,这次仿照该博主用类的方式写. 其实我从来不玩贴吧,不过据我所知贴吧有一些网友,他们开帖子连载原创小说:还有些网友提供"福利",造福广大网民.嗯,所以今天的目标是这样的: 把分散的连载小说下载到本地 批量下载贴吧图片 一. 下载小说 1. 定义一个类 这次用类来写.实现这个也不难,经过昨天的学习已经

大家都知道python经常被用来做爬虫,用来在互联网上抓取我们需要的信息. 使用Python做爬虫,需要用到一些包: requests urllib BeautifulSoup 等等,关于python工具的说明,请看这里:Python 爬虫的工具列表今天介绍一个简单的爬虫,网络聊天流行斗图,偶然发现一个网站www.doutula.com.上面的图片挺搞笑的,可以摘下来使用. 我们来抓一下"最新斗图表情": 看到下面有分页,分析下他的分页url格式: 不难发现分页的url是:https:

前言 对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过.这段时间学习python爬虫,今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片,其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup.python 版本:python3.6 ,IDE :pycharm.其实就几行代码,但希望没有开发基础的人也能一下子看明白,所以大神请绕行. 第三方库 首先安装 我是用的pycharm所以另为的脚本安装我这就不介绍了. 如上图打开默认设置选择Project Interprecter,双击pip或者点

很多网页的信息都是通过异步加载的,本文就举例讨论下此类网页的抓取. <工作细胞>最近比较火,bilibili 上目前的短评已经有17000多条. 先看分析下页面 右边 li 标签中的就是短评信息,一共20条.一般我们加载大量数据的时候,都会做分页,但是这个页面没有,只有一个滚动条. 随着滚动条往下拉,信息自动加载了,如下图,变40条了.由此可见,短评是通过异步加载的. 我们不可能一次性将滚动条拉到最下面,然后来一次性获取全部的数据.既然知道是通过异步来加载的数据,那么我们可以想办法直接去获取这

妹子图网站爬取---前言 从今天开始就要撸起袖子,直接写Python爬虫了,学习语言最好的办法就是有目的的进行,所以,接下来我将用10+篇的博客,写爬图片这一件事情.希望可以做好. 为了写好爬虫,我们需要准备一个火狐浏览器,还需要准备抓包工具,抓包工具,我使用的是CentOS自带的tcpdump,加上wireshark ,这两款软件的安装和使用,建议你还是学习一下,后面我们应该会用到. 妹子图网站爬取---网络请求模块requests Python中的大量开源的模块使得编码变的特别简单,我们写爬

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版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 廖雪峰大大贡献的教程写的不错,写了个爬虫把教程保存为word文件,供大家方便下载学习:http://pan.baidu.com/s/1o7InnQE 运行环境:python 2.7.beautifulsoup4.python-docx 0.8.6,Python爬虫源代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'zhengbiqing 460356155@qq.

前文参考: Python爬虫(一)——豆瓣下图书信息 Python爬虫(二)——豆瓣图书决策树构建 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现这里有5个数据,这里有三个特征(评分是否超过8.0,评分是否超过9.5,评价数是否超过45,000)来划分这5本书是否选择阅读. 现在我们要做的就是是要根据第一个特征,第二个特征还是第三个特征来划分数据,进行分类. def createDataSet(): dataSet = [[1,1,1,'ye

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正则表达式与re模块 阅读目录 在线正则表达式测试 常见匹配模式 re.match re.search re.findall re.compile 实战练习 在线正则表达式测试 http://tool.oschina.net/regex/ 常见匹配模式 模式 描述 \w 匹配字母数字及下划线 \W 匹配非字母数字下划线 \s 匹配任意空白字符,等价于 [\t\n\r\f]. \S 匹配任意非空字符 \d 匹配任意数字,等价于 [0-9] \D 匹配任意非数字 \A 匹配字符串开始 \Z 匹配字符