1 import requests 2 import json 3 import csv 4 5 6 class DoubantvSpider: 7 def __init__(self): 8 # self.proxies = {"http":"http://125.123.152.81:3000"} 9 self.url = "https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=tv&tag=%E5%9

网页api:https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 用到的模块:urllib,re,csv 捣鼓一上午终于好了,有些小问题 (top218有bug)具体问题:上图没有主演:用到正则表达式时取出过多的值,下图则是正常取值 所以取前200名,具体python代码实现如下,望大佬指导 #! /usr/bin/python3 # -*- coding:UTF-8 -*- from urllib import request import re,cs

爬取的网页地址为:https://movie.douban.com/top250 打开网页后,可观察到:TOP250的电影被分成了10个页面来展示,每个页面有25个电影. 那么要爬取所有电影的信息,就需要知道另外9个页面的URL链接. 第一页:https://movie.douban.com/top250 第二页:https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第三页:https://movie.douban.com/top250?start=5

import requests from bs4 import BeautifulSoup def parse_html(num): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36' } response = requests.get(f'https://book

转载博客 https://segmentfault.com/a/1190000005920679 根据自己的环境修改并配置mysql数据库 系统:Mac OS X 10.11 python 2.7 mysql安装 使用brew安装mysql,启动mysql服务 ☁ ~ brew install mysql Warning: mysql-5.7.18 already installed ☁ ~ which mysql /usr/local/bin/mysql ☁ ~ ls /usr/local/b

一.背景介绍 1. 使用工具 Pycharm 2. 安装的第三方库 requests.BeautifulSoup 2.1 如何安装第三方库 File => Settings => Project Interpreter => + 中搜索你需要的插件 3. 可掌握的小知识 1. 根据url 获取页面html内容 2. 解析html内容,选出自己需要的内容 二.代码示例 网页的样子是这个,获取排行榜中电影的名字 import requests from bs4 import Beautifu

代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs import time def get_movie(url): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36 Edg/96.0.

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

Springboot+JPA下实现简易爬虫:豆瓣电视剧数据 前言:今天听到产品那边讨论一些需求,好像其中一点是用户要求我们爬虫,在网页上抓取一些数据然后存到我们公司数据库中,众所周知,爬虫的实现对于python语言可是专家,而对于我们使用的Java语言,我也不确定可不可以,趁着无事,上网参考了下资料,自己也写了些demo,所幸爬取数据成功了,由于我使用的基础demo项目是自己搭建的springboot+jpa的项目,因此也会在这个基础上进行爬虫的实现,文章会贴出具体的步骤以及重要的代码,至于项目

1, 引言 注释:上一篇<Python爬虫实战(3):安居客房产经纪人信息采集>,访问的网页是静态网页,有朋友模仿那个实战来采集动态加载豆瓣小组的网页,结果不成功.本篇是针对动态网页的数据采集编程实战. Python开源网络爬虫项目启动之初,我们就把网络爬虫分成两类:即时爬虫和收割式网络爬虫.为了适应各种应用场景,GooSeeker的整个网络爬虫产品线包含了四类产品,如下图所示: 本实战是上图中的“独立python爬虫”的一个实例,以采集豆瓣小组讨论话题(https://www.douban.

入门第一个爬虫一般都是爬这个,实在是太简单.用了 requests 和 bs4 库. 1.检查网页元素,提取所需要的信息并保存.这个用 bs4 就可以,前面的文章中已经有详细的用法阐述. 2.找到下一个 url 地址.本例中有两种方法,一是通过 url 的规则,本例中通过比较发现,只要更改 url 中的 start 参数值就可以:二是通过下一个页的标签获取下一页的 url.代码中采用了第一种方法. 3.判断退出条件,爬虫不可能无限制循环下去. 在这个最简单的示例中,实现以上三步一个爬虫就完成了.

作者:SFLYQ 今天为大家整理了32个Python爬虫项目.整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心.所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快 1.WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫. 基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典. github地址:https://github.com/Chyroc/WechatSogou 2.DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫. 可以爬下

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

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

今天为大家整理了23个Python爬虫项目.整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心,所有链接指向GitHub,微信不能直接打开,老规矩,可以用电脑打开. 关注公众号「Python专栏」,后台回复:爬虫书籍,获取2本Python爬虫相关电子书. Python专栏二维码 1. WechatSogou – 微信公众号爬虫 基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典. github地址: https://gi

涉及关键词:requests库 requests.post方法 cookies登陆 version 1.5(附录):使用post方法登陆豆瓣,成功! 缺点:无法获得登陆成功后的cookie,要使用js等方法来获得cookie,放弃 versoin 2.0(附录):  使用selenium模拟浏览器登陆豆瓣,使用浏览器自动加载js,并成功获取cookies,可以为后来浏览使用,可行,成功! 一.目的分析 利用cookie登陆豆瓣,并写一篇日记 https://www.douban.com/note

说明 五一将至,又到了学习的季节.目前流行的各大书单主打的都是豆瓣8.0评分书籍,却很少有人来聊聊这9.0评分的书籍长什么样子.刚好最近学了学python爬虫,那就拿豆瓣读书来练练手. 爬虫 本来思路是直接爬豆瓣的书籍目录,将评分9.0以上的书筛选出来,一打开发现事情并不简单,几千万本书可不好爬 = =,于是转化一下思路,看有没有类似的书单. 一搜还真有,找到一个9.0评分的榜单,大大减少了工作量,这样就不用先爬一下整站书籍来筛选了.看了看榜单,应该是某位好心的书友手工整理的,更新时间为2018

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