1.问题描述: 爬取链家深圳全部二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到CSV文件中 2.思路分析: (1)目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ (2)代码结构: class LianjiaSpider(object): def __init__(self): def getMaxPage(self, url): # 获取maxPage def parsePage(self, url): # 解析每个page,获取每个huose的Link def pars

#导入需要用到的模块 import requests import pymysql import time from bs4 import BeautifulSoup import tkinter as tk import xlwt import importlib,sys importlib.reload(sys) from PIL import Image,ImageTk #背景图片 def resize( w_box, h_box, pil_image): """调整图

代码: import requests from lxml import etree import pandas as pd from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts import os # resp = requests.get("https://sjz.lianjia.com/ershoufang/").t

1.问题描述: 爬取链家深圳二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到Excel表 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ 2.利用requests.get()方法向链家深圳二手房首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://sz.lianjia.com/ershoufang/" #发送请求,获取响应 response = request

python爬虫之12306网站--火车票信息查询 思路: 1.火车票信息查询是基于车站信息查询,先完成车站信息查询,然后根据车站信息查询生成的url地址去查询当前已知出发站和目的站的所有车次车票信息 2.json文件存储当前从出发站到目的站的所有车次的详细信息 3.对json文件进行分析 4.分类查询车票(高铁.火车) 1.json文件:在12306页面选择"车票">"单程",打开"开发人员工具",然后输入出发地.目的地 对json文件进

python 爬虫 爬取哈尔滨天气信息 - http://www.weather.com.cn/weather/101050101.shtml 环境: windows7 python3.4(pip install requests:pip install BeautifulSoup4) 代码:(亲测可以正确执行) # coding:utf-8 """ 总结一下,从网页上抓取内容大致分3步: 1.模拟浏览器访问,获取html源代码 2.通过正则匹配,获取指定标签中的内容 3.将

因为有在北京租房的打算,于是上网浏览了一下链家网站的房价,想将他们爬取下来,并保存到本地. 先看链家网的源码..房价信息 都保存在 ul 下的li 里面 ​ 爬虫结构: ​ 其中封装了一个数据库处理模块,还有一个user-agent池.. 先看mylianjia.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ..items import LianjiaItem from scrapy.http import Request from parsel i

首先分析:目的:采集链家网站二手房数据1.先分析一下二手房主界面信息,显示情况如下: url = https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/显示总数据量为27589套,但是页面只给返回100页的数据,每页30条数据,也就是只给返回3000条数据. 2.再看一下筛选条件的情况: 100万以下(775):https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1p1/(p1是筛选条件参数,pg1是页面参数) 页面返回26页信息100万-120万(47

python爬虫查询车站信息 目录: 1.找到要查询的url 2.对信息进行分析 3.对信息进行处理 python爬虫查询全拼相同的车站 目录: 1.找到要查询的url 2.对信息进行分析 3.对信息进行处理 1.找到车站信息的url 2.分析车站信息,发现每个车站信息以"@"分隔 车站信息查询 #车站信息查询 import requests #1.获得url(存取车站信息的url)并读取,根据获得信息的特点去掉无用的信息并转换存储到列表中 url="https://kyfw

最近在学Python的爬虫,顺便就练习了一下爬取淘宝上的淘女郎信息:手法简单,由于淘宝网站本上做了很多的防爬措施,应此效果不太好! 爬虫的入口:https://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?type=0&page=0 本人代码如下:请各位高人多指教,请留言,不胜感激!! #_*_coding:utf-8_*_ import unicodedata import urllib.request import re import os root_url

# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/4/28 10:44 # @Author : wujf # @Email : 1028540310@qq.com # @File : 采集房屋信息.py # @Software: PyCharm ''' https://sz.centanet.com/xiaoqu/g1/ https://sz.centanet.com/xiaoqu/g220/ ''' import requests from lxml import

import requests from bs4 import BeautifulSoup import sqlite3 conn = sqlite3.connect("test.db") c = conn.cursor() for num in range(1,101): url = "https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg%s/"%num headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windo

--2013年10月10日23:54:43 今天需要获取机场信息,发现一个网站有数据,用爬虫趴下来了所有数据: 目标网址:http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=1 代码: #!/usr/bin/python #coding:gbk import urllib2 import re def op(page): url = "http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=%d" % page re_qb

环境: windows,python3.4 参考链接: https://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78156605 代码:(亲测可以运行) import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import random import time # 爬虫主函数 def mm(url): # 设置目标url,使用requests创建请求 header = { "User-Ag

  相信小伙伴们都知道今冬以来范围最广.持续时间最长.影响最重的一场低温雨雪冰冻天气过程正在进行中.预计,今天安徽.江苏.浙江.湖北.湖南等地有暴雪,局地大暴雪,新增积雪深度4-8厘米,局地可达10-20厘米.此外,贵州中东部.湖南中北部.湖北东南部.江西西北部有冻雨.言归正传,天气无时无刻都在陪伴着我们,今天小编带大家利用Python网络爬虫来实现天气情况的实时采集.     此次的目标网站是绿色呼吸网.绿色呼吸网站免费提供中国环境监测总站发布的PM2.5实时数据查询,更收集分析关于PM2.5

爬虫目的: 随着近年互联网的发展,网络上的信息飞速数量增长.在庞大的数据面前想要获得期望的信息往往如同大海捞针.通过合理的筛选,在百万甚至数亿计的数据中找到所需信息,无疑有着非常大的意义. 在豆瓣网下,有很多与日常生活相关的模块网站 内置的评分评价功能可以为用户提供很大选择空间,以豆瓣读书为例: 其中包含六个大型模块(文学,流行,文化,生活,经管,科技),内部细分了145个小型模块. 在以数十万计的图书信息中,找到各模块中热门好评图书,对于读者或是书商都是很重要的. 爬虫代码概述 一.数据存储

全面采集二手房数据: 网站二手房总数据量为27650条,但有的参数字段会出现一些问题,因为只给返回100页数据,具体查看就需要去细分请求url参数去请求网站数据.我这里大概的获取了一下筛选条件参数,一些存在问题也没做细化处理,大致的采集数据量为21096,实际19794条. 看一下执行完成结果: {'downloader/exception_count': 199, 'downloader/exception_type_count/twisted.internet.error.NoRouteEr

from bs4 import BeautifulSoup import requests import time import re url = 'http://search.qyer.com/hotel/89580_4.html' urls = ['http://search.qyer.com/hotel/89580_{}.html'.format(str(i)) for i in range(1,10)] # 最多157页 infos = [] # print(urls) # 批量爬取数据

目的:按给定关键词爬取京东商品信息,并保存至mongodb. 字段:title.url.store.store_url.item_id.price.comments_count.comments 工具:requests.lxml.pymongo.concurrent 分析: 1.  https://search.jd.com/Search?keyword=耳机&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=er%27ji&

pyspider 目录 pyspider简单介绍 pyspider的使用 实战 pyspider简单介绍 一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI.采用Python语言编写,分布式架构,支持多种数据库后端, 强大的WebUI支持脚本编辑器,任务监视器,项目管理器以及结果查看器 官方文档: http://docs.pyspider.org/en/latest/ 开源地址: http://github.com/binux/pyspider 中文文档: http://www.pyspid