python爬虫数据统计分析后echarts展示

2024-09-02

爬虫（四）—— 使用pyecharts展示数据

pyecharts模块 pyecharts可以将数据形象的在页面中用图表显示一.安装 pip install pyecharts 二.使用 import pyecharts # 创建一个页面 page = pyecharts.Page() # 创建一个饼图 pie = pyecharts.Pie() # 为饼图添加数据 """ 标题 keys values """ pie.add("标题",["python&quo

python爬虫+数据可视化项目（关注、持续更新）

python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. beautifulsoup实现数据解析.提取和清洗 pyechart模块实现数据可视化爬取结果:柱状图可视化展示: 直接放代码(详细说明在注释里,欢迎同行相互交流.学习~): import requests from bs4 impo

python 爬虫数据存入csv格式方法

python 爬虫数据存入csv格式方法命令存储方式:scrapy crawl ju -o ju.csv 第一种方法:with open("F:/book_top250.csv","w") as f: f.write("{},{},{},{},{}\n".format(book_name ,rating, rating_num,comment, book_link))复制代码第二种方法:with open("F:/book_top2

python爬虫数据解析之正则表达式

爬虫的一般分为四步,第二个步骤就是对爬取的数据进行解析. python爬虫一般使用三种解析方式,一正则表达式,二xpath,三BeautifulSoup. 这篇博客主要记录下正则表达式的使用. 正则表达式 . 匹配除“\n”之外的任何单个字符. * 匹配前面的子表达式零次或者多次. + 匹配前面的子表达式一次或者多次. ? 匹配前面的子表达式零次或者一次. \将下一个字符标记为一个特殊字符.或一个原义字符.或一个向后引用.或一个八进制转义符.

python爬虫--数据解析

数据解析什么是数据解析及作用概念:就是将一组数据中的局部数据进行提取作用:来实现聚焦爬虫数据解析的通用原理标签定位取文本或者属性正则解析正则回顾单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [0-9] \D : 非数字 \w :数字.字母.下划线.中文 \W : 非\w \s :所有的空白字符包,括空格.制表符.换页符等等.等价于 [ \f\n\r\t\v]. \S : 非空白数量修饰: * : 任意多次 >=0

python爬虫数据解析之BeautifulSoup

BeautifulSoup是一个可以从HTML或者XML文件中提取数据的python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式. BeautfulSoup是python爬虫三大解析方法之一. 首先来看个例子: from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></h

Python 爬虫数据提取

一下子运行七八十个 select 将会是什么样的体验呢? 业务部门提供了一个需要,要求从爬虫数据中提取出88家的数据, 并且也提供了一个excel表格,如下图: 这个时候我们可以通过拍卖行,拍卖时间,拍卖会专场写SQL语句,单个SQL是这样写的.其中数据库表格的数据是540万,我们在建表的时候已经为 item_auct_time ,session_name ,aucr_name_spider ,添加了索引.所以SQL的执行速度很快. SELECT * FROM `guonei_artron_

python爬虫数据抓取方法汇总

概要:利用python进行web数据抓取方法和实现. 1.python进行网页数据抓取有两种方式:一种是直接依据url链接来拼接使用get方法得到内容,一种是构建post请求改变对应参数来获得web返回的内容. 一.第一种方法通常用来获取静态页面内容,比如豆瓣电影内容分类下动画对应的链接: http://www.douban.com/tag/%E5%8A%A8%E7%94%BB/?focus=movie 纪录片对应的链接: http://www.douban.com/tag/%E7%BA

python爬虫headers设置后无效解决方案

此次遇到的是一个函数使用不熟练造成的问题,但有了分析工具后可以很快定位到问题(此处推荐一个非常棒的抓包工具fiddler) 正文如下: 在爬取某个app数据时(app上的数据都是由http请求的),用Fidder分析了请求信息,并把python的request header信息写在程序中进行请求数据代码如下 import requests url = 'http://xxx?startDate=2017-10-19&endDate=2017-10-19&pageIndex=1&l

python爬虫#数据存储#JSON/CSV/MYSQL/MongoDB/

Json数据处理 JSON支持数据格式: 对象(字典).使用花括号. 数组(列表).使用方括号. 整形.浮点型.布尔类型还有null类型. 字符串类型(字符串必须要用双引号,不能用单引号). 多个数据之间使用逗号分开. 注意:json本质上就是一个字符串. 字典和列表转JSON: import json books = [ { 'title': '钢铁是怎样练成的', 'price': 9.8 }, { 'title': '红楼梦', 'price': 9.9 } ] json_str = js

python爬虫——数据爬取和具体解析

关于正则表达式的更多用法,可参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_40040404/article/details/81027081 一.正则表达式: 1.常用正则匹配: URL:^https?://[a-zA-Z0-9\.\?=&]*$ (re.S模式,匹配 https://www.baidu.com 类似URL )常用Email地址:[0-9a-zA-Z_-]+@[0-9a-zA-Z_-]+\.[0-9a-zA-Z_-]+ 或者 [\w-]+@[\w-]+\.[

Python爬虫数据保存到MongoDB中

MongoDB是一款由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储方式类似于JSON对象,它的字段值可以是其它文档或数组,但其数据类型只能是String文本型. 在使用之前我们要确保已经安装好了MongoDB并启动了该服务.此处主要用于Python数据的保存,我们要安装Python的PyMongo库,运行 ‘pip install pymongo’ 命令完成pymongo的安装.进入python工作模式,可以通过pymongo.version 查看pymo

Python——课程数据统计分析

介绍在该章节中我们将利用提供的课程数据来进行一次实战性质的时间序列和聚类分析. 知识点数据处理数据可视化中文分词文本聚类数据概览本次课程的数据来源于运行过程中产生的真实数据,我们对部分数据进行了脱敏处理. 首先,我们需要下载课程数据集 courses.txt. 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1PTFtUw4wTaVZikK9iWBRtA 提取码:fikr 下载之后,可以通过 head 命令预览数据文件的前 10 行. !head -10 courses.

python爬虫数据解析之xpath

xpath是一门在xml文档中查找信息的语言.xpath可以用来在xml文档中对元素和属性进行遍历. 在xpath中,有7中类型的节点,元素,属性,文本,命名空间,处理指令,注释及根节点. 节点首先看下面例子: <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?> <bookstore> <book> <title lang="en">Harry Potter&l

Python爬虫+数据可视化教学：分析猫咪交易数据

猫猫这么可爱不会有人不喜欢吧: 猫猫真的很可爱,和我女朋友一样可爱~你们可以和女朋友一起养一只可爱猫猫女朋友都有的吧?啊没有的话当我没说-咳咳网上的数据太多.太杂,而且我也不知道哪个网站的数据比较好.所以,只能找到一个猫咪交易网站的数据来分析了地址: http://www.maomijiaoyi.com/ 正式开搞! 请求数据 import requests url = f'http://www.maomijiaoyi.com/index.php?/chanpinliebiao_c_2_1-

Python——爬虫——数据提取

一.XML数据提取 (1)定义:XML指可扩展标记语言.标记语言,标签需要我们自行定义 (2)设计宗旨:是传输数据,而非显示数据,具有自我描述性 (3)节点关系: 父:每个元素及属性都有一个父. 子:每个元素可能有0个或者多个子同胞:拥有相同的父的节点先辈:父的父后代:子的子 (4)XPath:是在XML中查找信息的语言,可以对XML文档元素和属性进行遍历 (5)XMLQuire是开源的XPath表达式编辑工具,Chrome插件是XPath Helper,Firefox插件Xp

python爬虫数据-下载图片经典案例

'''Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口,我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据.首先,我们定义了一个getHtml()函数: urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址. read()方法用于读取URL上的数据,向getHtml()函数传递一个网址,并把整个页面下载下来.执行程序就会把整个网页打印输出.''' # 筛选页面中想要的数据 import reimport urllib.requestdef getHtml(url): page = url

python爬虫数据解析的四种不同选择器Xpath，Beautiful Soup，pyquery，re

这里主要是做一个关于数据爬取以后的数据解析功能的整合,方便查阅,以防混淆主要讲到的技术有Xpath,BeautifulSoup,PyQuery,re(正则) 首先举出两个作示例的代码,方便后面举例解析之前需要先将html代码转换成相应的对象,各自的方法如下: Xpath: In [7]: from lxml import etree In [8]: text = etree.HTML(html) BeautifulSoup: In [2]: from bs4 import Beautiful

python爬虫数据提取之bs4的使用方法

Beautiful Soup的使用 1.下载 pip install bs4 pip install lxml # 解析器官方推荐 2.引用方法 from bs4 import BeautifulSoup # 引入我们的主题 3.解析原理实例化一个BeautifulSoup的对象,并且将即将被解析的页面源码数据加载到该对象中调用BeautifulSoup对象中的相关属性和方法进行标签定位和数据提取 4.使用方法将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象,

python 爬虫数据时间转换格式

from datetime import datetimea = '2018/9/18 10/10'print(datetime.strptime(a,'%Y/%m/%d %H/%M'))>>2018-09-18 10:10:00

python 爬虫数据准换时间格式

timeStamp = 1381419600 dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp) otherStyleTime = dateArray.strftime("%Y--%m--%d %H:%M:%S") print otherStyleTime # 2013--10--10 15:40:00 dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp) ot

python爬虫数据统计分析后echarts展示

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