一.爬取老番茄B站数据 前几天开发了一个python爬虫脚本,成功爬取了B站李子柒的视频数据,共142个视频,17个字段,含: 视频标题,视频地址,视频上传时间,视频时长,是否合作视频,视频分区,弹幕数,播放量,点赞数,投币量,收藏量,评论数,转发量,实时爬取时间 基于这个Python爬虫程序,我更换了up主的UID,把李子柒的uid换成了老番茄的uid,便成功爬取了老番茄的B站数据.共393个视频,17个字段,字段同上. 这里展示下爬取到的前20个视频数据: 基于爬取的老番茄B站数据,用pyt

用Python爬E站本 一.前言 参考并改进自 OverJerry 大佬的 教你怎么用Python爬取E站的本子_OverJerry. 本文为技术学习记录,不提供访问无存在网站的任何方法,也不包含不和谐内容. 环境: Python版本为从Win10应用商店安装的Python3.7.5,大概若无已安装版本,cmd输入python就会自动打开商店页面吧.不用设置PATH,但无法使用 py 命令.安装的位置在 C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Microsoft\Window

使用Python解析百度API返回的JSON格式的数据 # coding:utf-8 # !/usr/bin/env python import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * import sys, urllib, urllib2, json import fun if __name__ == '__main__': dataMat,labelMat = fun.loadDataSet("code.txt") print da

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

一.背景 Jenkins自动构建RF脚本,生成的RF特有HTML报告不能正常打开. 需求:用Python解析测试报告的xml数据,放在普通HTML文件中打开 二.output.xml数据 三.用pyh模块解析stat结点数据(output.py) #coding=utf-8 ''' Created on 2016年4月12日 @author: cmcc ''' import xml.dom.minidom import xml.etree.ElementTree #打开xml文档 dom = x

认识 引用模块 重要函数 案例 排序 缩进参数 压缩 参考 认识 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于JavaScript(Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999)的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等).这些特性使JSON成为理想的数据交换语

摘要:由于近期打算修改Python解释器以实现pyc文件的加密/解密,出于保密的要求,解密之后的数据只能放在内存中,不能写入到文件中.但是后续的解析pyc文件的代码又只能接受FILE*作为入参,所以就提出了一种把通过FILE*来访问内存的需求,下文是针对这个需求的几个方面的尝试及其结论. 以下尝试的前提是:Win7 + VS2010. 在vc中,FILE其实就是_iobuf,定义如下: struct _iobuf { char *_ptr; //文件输入的下一个位置 int _cnt; //当前

|版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 源代码都在github上:SmallStudyStation 现在是个demo,但回来会租个服务器,等功能完善了放到服务器上挂着,域名jusot.com 既然是用Python快速建站,第一步选择框架,鉴于Django有点复杂对新手不是很友好所以选择Tornado,数据库的话用MongoDB. 建站也少不了前端,我是用的bootstrap,从http://www.bootcss.com/这里下载就行,或者直接用它提供的CDN. 发表文章的时候

分享下python中使用模块xml.dom解析xml文件的实例代码,学习下python解析xml文件的方法. 原文转自:http://www.jbxue.com/article/16587.html 一 .python模块 xml.dom 解析XML的API minidom.parse(filename)加载读取XML文件doc.documentElement获取XML文档对象node.getAttribute(AttributeName)获取XML节点属性值node.getElementsBy

在python中解析xml文件的模块用法,以及对模块封装的方法.原文转自:http://www.jbxue.com/article/16586.html 有如下的xml文件:<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <root> <childs> <child name='first' >1</child> <child value="2"&g

虽然python解析xml的库很多,但是,由于lxml在底层是用C语言实现的,所以lxml在速度上有明显优势.除了速度上的优势,lxml在使用方面,易用性也非常好.这里将以下面的xml数据为例,介绍lxml的简单使用. 例子:dblp.xml(dblp数据的片段) <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>   <dblp>        <article mdate="2012-11-28" key="jour

OS:Windows 7 关键字:Python3.4,XML,ElementTree,minidom 本文介绍用Python解析生成以下XML: <Persons> <Person> <Name>LDL</Name> <Description Language='English'><![CDATA[cdata text]]></Description> </Person> <Person> <

python解析xml import xml.dom.minidom as minidom dom = minidom.parse("aa.xml") root = dom.getElementsByTagName("Schools") #The function getElementsByTagName returns NodeList. print(root.length) for node in root: print("Root element i

使用python爬虫抓站的一些技巧总结:进阶篇 一.gzip/deflate支持现在的网页普遍支持gzip压缩,这往往可以解决大量传输时间,以VeryCD的主页为例,未压缩版本247K,压缩了以后45K,为原来的1/5.这就意味着抓取速度会快5倍.然而python的urllib/urllib2默认都不支持压缩,要返回压缩格式,必须在request的header里面写明’accept-encoding’,然后读取response后更要检查header查看是否有’content-encoding’一

python 解析Excel 公司背景:好吧LZ太懒了.略... 原由起因:公司老板发话要导出公司数据库中符合条件的数据,源数据有400万,符合条件的大概有70万左右吧. 最终目的:符合条件的数据并生成Excel 翠花,上代码: 由于LZ python的底子并不是很好只会写一些简单的脚本,全当是记录学习里程了.此次采用的是openpyxl,因为查到它支持Excel2010 # coding=utf-8 from openpyxl.workbook import Workbook from ope

首先安装docx模块,通过pip install docx或者在docx官方链接上下载安装都可以 下面来看下如何解析docx文档:文档格式如下 有3个部分组成 1 正文:text文档 2 一个表格. 3一个插入的文件对象.4 一个图片 这4个部分是我们在docx文档中最常见的几种格式.解析代码如下 import docx def docx_try():     doc=docx.Document(r'E:\py_prj\test.docx')     for p in doc.paragraph

在工作中很多时候都要用到xml,使用这个时候难免会设计到解析他,然后就研究了一下python解析xml问题,看了很多东西,python有很多解析xml的包,但是也折腾我好一段时间,最后选择了这个方法.大家可以参考一下.下面这个是原xml文件,需要解析出来.不过我弄得还不够完整哈,可以一起讨论. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <collection shelf="New Arrivals&qu

Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要介绍通过 Python 简单解析构建

现在的API接口多为xml或json,json解析更简洁相对xml来说 以豆瓣的API接口为例,解析返回的json数据: https://api.douban.com/v2/book/1220562 { "", "alt":"http:\/\/book.douban.com\/book\/1220562", "rating":{"max":10, "average":"7.0&

python CSRF跨站请求伪造 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <form method="POST" action="/csrf1.html/"> {

使用Xmind写用例 使用Python解析Xmind,统计用例个数 代码: from xmindparser import xmind_to_dict import tkinter as tk from tkinter import filedialog class ParseXmind: # 统计文件中用例数 def count_case(self, li): for i in range(len(li)): if li[i].__contains__('topics'): # 带topics