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

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取

利用python爬取58同城简历数据 利用python爬取58同城简历数据 最近接到一个工作,需要获取58同城上面的简历信息(http://gz.58.com/qzyewu/).最开始想到是用python里面的scrapy框架制作爬虫.但是在制作的时候,发现内容不能被存储在本地变量 response 中.当我通过shell载入网页后,虽然内容能被储存在response中,用xpath对我需要的数据进行获取时,返回的都是空值.考虑到数据都在源码中,于是我使用python里的beautifulSou

/1 前言/ 前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据(上篇),木有赶上车的小伙伴,可以戳进去看看.今天小编带大家进行网页结构的分析以及网页数据的提取,具体步骤如下. /2 首页分析及提取/ 首先进入网站主页,如下图所示. 简单分析下页面,其中后面的 1 是页码的意思,分析后发现每一页有100 多条数据,然后网站底部总共有 2700+页 的链接,所以总共ip 代理加起来超过 27 万条数据,但是后面的数据大部分都是很多年前的数据了,比如 2012 年,大概就前 5000 多条是

#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

题外话+ 大家好啊,最近自己在做一个属于自己的博客网站(准备辞职回家养老了,明年再战)在家里 琐事也很多, 加上自己 一回到家就懒了(主要是家里冷啊! 广东十几度,老家几度,躲在被窝瑟瑟发抖,) 由于在建博客,也会遇到一些问题,我目前的博客发展就是 在创建博客的过程中, 把遇到的问题及解决方法  给说明出来,python 呢, 我也几周没玩了,,估计又忘记了(哎)好烦 我看了一下, 博客最新文章是讲python 的 爬去图片的 我今天说说爬去豆瓣数据写入(我这里写入 txt) 爬取豆瓣电影首页数

本文仅供学习交流使用,如侵立删! 二手车之家车辆档案数据爬虫 先上效果图 环境 win10 python3.9 lxml.retrying.requests 需求分析 需求: 主要是需要车辆详情页中车辆档案的数据 先抓包分析一波,网页抓包没有什么有用的,转战APP 拿到数据接口就简单了,直接构造请求保存数据即可 获取车辆信息列表 def _get_car_list(self, _url: str): """ 获取二手车信息列表 """ res =

最近有爬虫相关的需求,所以上B站找了个视频(链接在文末)看了一下,做了一个小程序出来,大体上没有修改,只是在最后的存储上,由txt换成了excel. 简要需求:爬虫爬取 猫眼电影TOP100榜单 数据 使用语言:python 工具:PyCharm 涉及库:requests.re.openpyxl(高版本excel操作库) 实现代码 猫眼电影Robots # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : yocichen # @Email : yocichen@126.com

[一.项目简介] 本文主要目标是采集淘宝的评价,找出客户所需要的功能.统计客户评价上面夸哪个功能多,比如防水,容量大,好看等等. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 [二.项目准备工作] 1. 准备Pycharm,下载安装等,可以参考这篇文章:Py

网址:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml 解析:BeautifulSoup4 爬取所有城市的最低天气   对爬取的数据进行可视化处理 按温度对城市进行排名 取前10个 生成直方图 代码:   结果:  

# -*- coding: utf-8 -*- import requests from multiprocessing import Pool from requests.exceptions import RequestException import re import json def get_one_page(url): """ 爬取每个页面 :param url: 爬取url地址 :return: 返回网页内容 """ try: re

目标:不做蜡烛图,只用折线图绘图,绘出四条线之间的关系. 注:未使用接口,仅爬虫学习,不做任何违法操作. """ 新浪财经,爬取历史股票数据 """ # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import urllib.request, lxml.html from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import re,

作者 | 徐麟 历年录取率 可能很多经历过高考的人都不知道高考的全称,高考实际上是普通高等学校招生全国统一考试的简称.从1977年国家恢复高考制度至今,高考经历了许多的改革,其中最为显著的变化就是录取率的显著提升,曾经的“千军万马过独木桥”的场景得到了一定程度的缓解. 我们首先看下1977-2018年历年的录取人数和未录取(落榜)人数变化情况,本文数据均来自于网络公开高考数据: 可以看到1977年恢复高考之后的几年,由于种种原因,高考人数到达了一个比较高的点,随后有所下降.到2000年之后,高考

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

本渣除了工作外,在生活上还是有些爱好,有些东西,一旦染上,就无法自拔,无法上岸,从此走上一条不归路.花鸟鱼虫便是我坚持了数十年的爱好. 本渣还是需要上班,才能支持我的业余爱好.上班时间还是尽量访问外网,少做一些和工作不太相关的事.有段时间,像是中毒一样,经常想关注百度贴吧中牡丹鹦鹉,及玄凤鹦鹉的交易图. 于是就写出一下代码: import requests from lxml import etree url = r"http://tieba.baidu.com/p/5197963751&quo

1 from urllib.request import quote, unquote 2 import random 3 import requests 4 5 #quote 将单个字符串编码转化为 %xx 的形式 6 # strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)或字符序列 7 baidu_cat = quote('总榜').strip(); 8 9 refer_url = 'https://data.wxb.com/rankArticle' 10 ajax_ur

1. 写在前面 作为一个活跃在京津冀地区的开发者,要闲着没事就看看石家庄这个国际化大都市的一些数据,这篇博客爬取了链家网的租房信息,爬取到的数据在后面的博客中可以作为一些数据分析的素材. 我们需要爬取的网址为:https://sjz.lianjia.com/zufang/ 2. 分析网址 首先确定一下,哪些数据是我们需要的 可以看到,黄色框就是我们需要的数据. 接下来,确定一下翻页规律 https://sjz.lianjia.com/zufang/pg1/ https://sjz.lianjia

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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

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 以下文章来源于Will的大食堂,作者打饭大叔 前言 美国疫情越来越严峻,大选也进入了最后阶段,受之影响美股指数也在在下行中.最近的A股也在跟随美股没有什么起色,一直在动荡整理之中.玩股票基金的同学们,最近大家的仓位控制的怎么样?为了更好的科学分析基金,今天将和大家一起学习如何使用Python爬取基金数据. 下面我们将一起学习爬取基金数据,在这之前我们先做一些准备工作,配置好我们的