目标意义 为了理解动态网站中一些数据如何获取,做一个简单的分析. 说明 思路,原始代码来源于:https://book.douban.com/subject/27061630/. 构造-下载器 构造分下载器,下载原始网页,用于原始网页的获取,动态网页中,js部分的响应获取. 通过浏览器模仿,合理制作请求头,获取网页信息即可. 代码如下: import requests import chardet class HtmlDownloader(object): def download(self,u

目录 1.获取url 2.开始采集 3.存入mysql 本文是爬虫及可视化的练习项目,目标是爬取猫眼票房的全部数据并做可视化分析. 1.获取url 我们先打开猫眼票房http://piaofang.maoyan.com/dashboard?date=2019-10-22 ,查看当日票房信息, 但是在通过xpath对该url进行解析时发现获取不到数据. 于是按F12打开Chrome DevTool,按照如下步骤抓包 再打开获取到的url:http://pf.maoyan.com/second-bo

Python应用现在如火如荼,应用范围很广.因其效率高开发迅速的优势,快速进入编程语言排行榜前几名.本系列文章致力于可以全面系统的介绍Python语言开发知识和相关知识总结.希望大家能够快速入门并学习Python这门语言. 本文是在前一部分Python基础之上程序员带你十天快速入门Python,玩转电脑软件开发(四),再次进行的Python爬虫实战课程. 正则表达式实例简单详解 正则表达式干什么用? 就是在字符串中提取我们需要的内容的. 记得哦,要先引用正则表达式模块的哦. re就是正则表达式相

字体反爬 字体反爬也就是自定义字体反爬,通过调用自定义的字体文件来渲染网页中的文字,而网页中的文字不再是文字,而是相应的字体编码,通过复制或者简单的采集是无法采集到编码后的文字内容的. 现在貌似不少网站都有采用这种反爬机制,我们通过猫眼的实际情况来解释一下. 下图的是猫眼网页上的显示: 检查元素看一下 这是什么鬼,关键信息全是乱码. 熟悉 CSS 的同学会知道,CSS 中有一个 @font-face,它允许网页开发者为其网页指定在线字体.原本是用来消除对用户电脑字体的依赖,现在有了新作用——反爬

爬虫项目介绍   本次爬虫项目将爬取豆瓣Top250电影的图片,其网址为:https://movie.douban.com/top250, 具体页面如下图所示:   本次爬虫项目将分别不使用多线程和使用多线程来完成,通过两者的对比,显示出多线程在爬虫项目中的巨大优势.本文所使用的多线程用到了concurrent.futures模块,该模块是Python中最广为使用的并发库,它可以非常方便地将任务并行化.在concurrent.futures模块中,共有两种并发模块,分别如下: 多线程模式:Thr

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14588.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14275.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8

Python爬虫教程-11-proxy代理IP,隐藏地址(猫眼电影) ProxyHandler处理(代理服务器),使用代理IP,是爬虫的常用手段,通常使用UserAgent 伪装浏览器爬取仍然可能被网站封了IP,但是我们使用代理IP就不怕它封了我们的IP了 获取代理IP的的网站: www.goubanjia.com www.xicidaili.com 使用代理来隐藏真实访问中,代理也不允许频繁访问某一个固定网站,所以,代理一定要很多很多 需要使用,从上面的网站拷贝 基本使用步骤: 1.设置代理地

Python爬虫教程-17-ajax爬取实例(豆瓣电影) ajax: 简单的说,就是一段js代码,通过这段代码,可以让页面发送异步的请求,或者向服务器发送一个东西,即和服务器进行交互 对于ajax: 1.一定会有 url,请求方法(get, post),可能有数据 2.一般使用 json 格式 爬取豆瓣电影 网站分析: 打开豆瓣电影网站:https://movie.douban.com/,选择[排行榜],点击[动作]分类 一直往下滑,可以看到这样的效果:快到低的时候又有了新的内容,也就是往下没完

有了上次利用python爬虫抓取糗事百科的经验,这次自己动手写了个爬虫抓取豆瓣电影Top250的简要信息. 1.观察url 首先观察一下网址的结构 http://movie.douban.com/top250?start=0&filter=&type= : 可以看到,问号?后有三个参数 start.filter.type,其中start代表页码,每页展示25部电影,0代表第一页,以此类推25代表第二页,50代表第三页... filter顾名思义,是过滤已经看过的电影,filter和type

我们在之前的文章谈到了高效爬虫 在 python 中 多线程下的 GIL 锁会让多线程显得有点鸡肋 特别是在 CPU 密集型的代码下 多线程被 GIL 锁搞得效率不高 特别是对于多核的 CPU 来说 如果想要充分利用 CPU 还是用多进程吧 这样我们就可以做到并行爬取 提高了爬取的效率 那么,怎么玩多进程呢 恩 接下来就是 学习 python 的正确姿势 可以使用 multiprocessing 来实现多进程 使用起来也是很简单的 比如我们使用 Process 这个类来创建进程 from mul

马上就要过年啦 过年在家干啥咧 准备好被七大姑八大姨轮番「轰炸」了没? 你的内心 os 是这样的 但实际上你是这样的 应付完之后 闲暇时刻不妨看看电影 接下来咱们就来爬取豆瓣上评分最高的 250部电影 这次我们就要来使用上次说的 BeautifulSoup+ Reuqests 进行爬取啦 这次 我们将爬取到的内容存放到 excel 吧 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势   我们还是老样子 先摸清对方的底 知己知彼 百战不殆 首先打开我们的目标链接 https://movie.do

目录 图1 每年的月票房走势图 图2 年票房总值.上映影片总数及观影人次 图3 单片总票房及日均票房 图4 单片票房及上映月份关系图 在上一部分<[python数据分析实战]电影票房数据分析(一)数据采集> 已经获取到了2011年至今的票房数据,并保存在了mysql中. 本文将在实操中讲解如何将mysql中的数据抽取出来并做成动态可视化. 图1 每年的月票房走势图 第一张图,我们要看一下每月的票房走势,毫无疑问要做成折线图,将近10年的票房数据放在一张图上展示. 数据抽取: 采集到的票房数据是

2019-06-27 23:51:51 阅读数 407  收藏 更多 分类专栏: python爬虫   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.作者: Python新手学习之家 用python实现的抓取腾讯视频所有电影的爬虫   # -*- coding: utf-8 -*-   import re   import urllib2   from bs4 import BeautifulSoup   import

环境:windows    python3.7 思路: 1.先选取你要爬取的电影 2.用vip解析工具解析,获取地址 3.写好脚本,下载片断 4.将片断利用电脑合成 需要的python模块: ##第一个模块不要安装,第二个模块需要安装 1.from multiprocessing import Pool 2.import requests ##模块安装方法 用windows命令行终端 pip install requests 一.先选取你要爬的电影,本例随便找了个VIP电影,复制地址 二.用vi

今天正好学习了一下python的爬虫,觉得收获蛮大的,所以写一篇博客帮助想学习爬虫的伙伴们. 这里我就以一个简单地爬取淘票票正在热映电影为例,介绍一下一个爬虫的完整流程. 首先,话不多说,上干货——源代码 from bs4 import BeautifulSoup import requests import json #伪装成浏览器请求 headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trid

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 爬虫(1):开篇 小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装 小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门 小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门 小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础 小白学 Python 爬虫(6):前置准备(五)爬虫框架的安装 小白学 Python 爬虫(7):HTTP 基础 小白学 Python 爬虫(8):网页基

申明:本博客中的工具及源码仅供个人学习使用,请勿用作商业等其他任何违法用途!否则后果自负 直接步入正题吧! 工具开发环境:windows10,python3.6 工具界面设计:基于python 自带的tkinter设计的界面 工具运行环境:目前只支持windows10(我日常用的就是win10,所以自然首先只考虑到win10能用就行) 工具基本功能介绍:(1)支持影片搜索功能,可以搜索到爱奇艺,优酷等上面的影片 (2)支持爱奇艺,腾讯,优酷等上面的所有电影下载功能 (3)支持用户自定义影片下载配

什么是Neo4j?   Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库(Graph Database),它将结构化数据存储在网络上而不是表中.它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中.Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性.   作为图形数据库,Neo4j最让人惊喜的功能就是它可以直观地展示图,也就是节点与节点之间的关系,当然,它还有其它的优势,比如: 很容易表示连接的数据

在之前写过一篇使用python爬虫爬取电影天堂资源的博客,重点是如何解析页面和提高爬虫的效率.由于电影天堂上的资源获取权限是所有人都一样的,所以不需要进行登录验证操作,写完那篇文章后又花了些时间研究了一下python模拟登陆,网上关于这部分的资料很多,很多demo都是登陆知乎的,原因是知乎的登陆比较简单,只需要post几个参数,保存cookie.而且还没有进行加密,很适合用来做教学.我也是是新手,一点点的摸索终于成功登陆上了知乎.就通过这篇文章分享一下学习这部分的心得,希望对那些和我一样的初学者

摘要 这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验,并展示对爬取的文本进行情感分析(文本分类)的一些挖掘结果. 不同于其他专注爬虫技术的介绍,这里首先阐述爬取网络数据动机,接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取,最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析.由于内容覆盖面巨大,无法详细道尽,这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口,希望激发读者自行探索的兴趣. 以下的样本代码用Pyhton写成,主要使用了scrapy, sklearn两个