首先分析虎扑页面数据 如图我们所有需要的数据都在其中所以我们获取需要的内容直接利用beaitifulsoupui4``` soup.find_all('a',class_="truetit") for p in soup.find_all('a',class_="truetit"):# 获取a标签的内容 print("帖子的内容如下: ") print(p.get_text()) ```就可以获取到帖子的内容. 接下

ulipad,看着蛮舒服的. 图里的代码就是今天晚上的成果. 突然就想看看python这个被很多人说是优雅的语言,于是晚上没事就配了配环境,做了个东西 #encoding: utf-8 import urllib import urllib2 #name:要注册的名称 #判断name是否可用 def testUsername(name): url="http://passport.hupu.com/index.php" params={'m':'user','a':'isUsernam

前言: 作为一名从小就看篮球的球迷,会经常逛虎扑篮球及湿乎乎等论坛,在论坛里面会存在很多精美图片,包括NBA球队.CBA明星.花边新闻.球鞋美女等等,如果一张张右键另存为的话真是手都点疼了.作为程序员还是写个程序来进行吧!        所以我通过Python+Selenium+正则表达式+urllib2进行海量图片爬取.        前面讲过太多Python爬虫相关的文章了,如爬取新浪博客.维基百科Infobox.百度百科.游迅网图片,也包括Selenium安装过程等等,详见我的两个专栏: 

虎扑是一个认真而有趣的社区,每天有众多JRs在虎扑分享自己对篮球.足球.游戏电竞.运动装备.影视.汽车.数码.情感等一切人和事的见解,热闹.真实.有温度. 受害者地址 https://nba.hupu.com/stats/players 本文知识点: 系统分析网页性质 结构化的数据解析 csv数据保存 环境介绍: python 3.6 pycharm requests csv 爬虫案例的一般步骤 1.确定url地址(网页分析) 完成一半 2.发送网络请求 requests(js\html\css

虎扑是广大jrs的家园,步行街是这个家园里最繁华的地段.据称广大jrs平均学历985,步行街街薪30w起步. 大学时经舍友安利,开始了解虎扑,主要是看看NBA的一些资讯. 偶尔也上上这个破街,看看jrs虐虐狗,说说家长里短等等,别的不说,jr们的三观都是特别正的. 不冷笑话基本是我每天必看的帖子,感觉楼主非常敬业,每天都会有高质量的输出,帖子下的热帖也很给力,福利满满. 正学python,突发奇想想把不冷笑话的图都爬下来. 但是虎扑在这块有限制,不登录无法查看用户的帖子,而我目前又懒得弄登陆认证

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虎扑非官方客户端TLint全新Material Design设计,简洁美观支持论坛全部操作,浏览帖子.点亮.回复.引用.收藏等多项个性化设置(不同主题,不同阅读模式) TLint For 虎扑体育 更新内容- 添加消息中心,可自由查看.发送消息 - 夜间模式优化 - 修复我的论坛消息接口无效的问题 - 其他细节调整和bug修复 源码下载:http://code.662p.com/view/13610.html <ignore_js_op> <ignore_js_op><ign

关键词:requests,BeautifulSoup,jieba,wordcloud 整体思路:通过requests请求获得html,然后BeautifulSoup解析html获得一些关键数据,之后通过jieba分词对数据进行切分,去停,最后通过wordcloud画词云图 1.请求虎扑Acg区 Acg区首页的url为:https://bbs.hupu.com/acg Acg区第二页的url为:https://bbs.hupu.com/acg-2 从这里可以得知,如果我们要请求多个网页,只需要以首

Python运用于数据分析的简单教程 这篇文章主要介绍了Python运用于数据分析的简单教程,主要介绍了如何运用Python来进行数据导入.变化.统计和假设检验等基本的数据分析,需要的朋友可以参考下 我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下:     数据导入         导入本地的或者web端的CSV文件:     数据变换:     数据统计描述:     假设检验         单样本t检验:     可视化:     创建自定义函数. 数据导入 这是很关键的

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&

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Flask:Python系的轻量级Web框架. 1. 网页爬虫工具集 Scrapy 推荐大牛pluskid早年的一篇文章:<Scrapy 轻松定制网络爬虫> Beautiful Soup 客观的说,Beautifu Soup不完全是一套爬虫工具,需要配合urllib使用,而是一套HTML/XML数据分析,清洗和获取工具. Python-Goose Goose最早是用Java写得,后来用Scala重写,是一个Scala项目.Python-Goose用Python重写,依赖了Beautiful S

  摘要:... 2 1       引言 :... 2 1.1课题研究背景和研究现状... 2 1.1.1课题背景和目的... 3 1.1.2研究现状... 4 1.1.2.1语言... 4 1.1.2.2运行环境... 4 1.1.2.3后台爬虫的三大问题... 4 1.2本课题的爬行策略... 5 1.3主要工作... 5 1.4开发工具及其开发环境... 5 2 基于 python 的网络爬虫的设计... 5 2.1爬虫系统设计需求... 5 2.2 Python 语言... 6 2.3

本文数据源及分析方法均参考<利用python进行数据分析>一书.但我重新对数据分析目标和步骤进行了组织,可以更加清晰的呈现整个挖掘分析流程. 分析对象为美国某短域名网站记录的短域名生成数据(http://1usagov.measuredvoice.com/).数据基本结构如下,可以看到内容包括所用浏览器和操作系统(’a’).用户所在时区(’tz’)等信息. records[0] #[Out]# {u'a': u'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) Apple

一.python爬虫使用的模块 1.import requests 2.from bs4 import BeautifulSoup 3.pandas 数据分析高级接口模块 二. 爬取数据在第一个请求中时, 使用BeautifulSoup import requests# 引用requests库from bs4 import BeautifulSoup# 引用BeautifulSoup库res_movies = requests.get('https://movie.douban.com/char