前言 在我们获取了网页的信息后,往往需要对原始信息进行提取,得到我们想要的数据.对信息的提取方式主要有以下几种:正则表达式.XPath.BeautifulSoup.本篇博客主要总结这三种方式的基本语法,以及举一些例子来说明如何使用这些方法. 正则表达式 什么是正则表达式? 正则表达式是使用某种预定义的模式去匹配一类具有共同特征的字符串,主要用于处理字符串,可以快速.准确地完成复杂的查找.替换等要求. 在Python中,re模块提供了正则表达式操作所需要的功能.所以,在Python中使用正则表达式

1 页面信息抓取 定义getPage函数,根据传入的页码get到整个页面的html内容 getContent函数,通过正则匹配把页面中的表格部分的html内容取出 最后定义getData函数,同样是通过正则匹配把getContent函数得到的具体表格内容取出,存储在dat[]数组中 class PC: #初始化 def __init__(self,baseUrl): self.baseURL = baseUrl self.tool = Tool() def getPage(self,pageNu

上半部分内容链接 : https://www.cnblogs.com/lowmanisbusy/p/9069330.html 四.json和jsonpath的使用 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. JSON和XML的比较可谓不相上下. Python 2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使

一.数据类型及解析方式 一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据 不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理 文本.电话号码.邮箱地址 用:正则表达式 html文件 用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件 用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(

XPath解析页面和提取数据 一.简介 关注公众号"轻松学编程"了解更多. XPath即为XML路径语言,它是一种用来确定XML(标准通用标记语言的子集)文档中某部分位置的语言.XPath基于XML的树状结构,有不同类型的节点,包括元素节点,属性节点和文本节点,提供在数据结构树中找寻节点的能力. 二.什么是 XPath? XPath 使用路径表达式在 XML 文档中进行导航 XPath 包含一个标准函数库 XPath 是 XSLT 中的主要元素 XPath 是一个 W3C 标准 三.使

GitHub代码练习地址:正则1:https://github.com/Neo-ML/PythonPractice/blob/master/SpiderPrac15_RE1.py 正则2:match.search.findall函数的使用案例:https://github.com/Neo-ML/PythonPractice/blob/master/SpiderPrac16_RE2.py 一.页面解析和数据提取 ①结构化数据: 先有的结构,在谈数据 JSON文件 JSON Path 转换成Pyth

一.爬虫的定义.爬虫的分类(通用爬虫.聚焦爬虫).爬虫应用场景.爬虫工作原理(最后会发一个完整爬虫代码) 二.http.https的介绍.url的形式.请求方法.响应状态码 url的形式: 请求头: 常见响应状态码(可利用响应状态码判断响应状态assert response.status_code == 200): 三.数据请求,获取响应(requests模块,详细使用方法api文档) 中文文档api:http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/in

什么是爬虫 爬虫就是通过编写程序模拟浏览器上网,然后让其去互联网上抓取数据的过程. 哪些语言可以实现爬虫    1.php:可以实现爬虫.php被号称是全世界最优美的语言(当然是其自己号称的,就是王婆卖瓜的意思),但是php在实现爬虫中支持多线程和多进程方面做的不好.   2.java:可以实现爬虫.java可以非常好的处理和实现爬虫,是唯一可以与python并驾齐驱且是python的头号劲敌.但是java实现爬虫代码较为臃肿,重构成本较大. 3.c.c++:可以实现爬虫.但是使用这种方式实现爬

re模块 re.S表示匹配单行 re.M表示匹配多行 使用re模块提取图片url,下载所有糗事百科中的图片 普通版 import requests import re import os if not os.path.exists('image'): os.mkdir('image') def get_page(number): ''' 页数 :param number: :return: ''' if number == 1: url = 'https://www.qiushibaike.co

本篇针对的数据是已经存在在页面上的数据,不包括动态生成的数据,今天是对HTML中提取对我们有用的数据,去除无用的数据 Python爬虫教程-18-页面解析和数据提取 结构化数据:先有的结构,再谈数据 json数据 1.处理此类数据,通常使用JSON Path 2.转换成python类型的数据,再进行操作(json类) XML文件 转换成python类型(xmltodict) XPath CSS选择器 正则表达式 非结构化数据:先有的数据,再谈结构 文本 电话号码 邮箱地址 处理此类数据,通常使用

页面解析和数据提取 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据 不同类型的数据,我需要采用不同的方式来处理. 非结构化的数据处理 文本.电话号码.邮箱地址 用:正则表达式 html文件 用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 结构化的数据处理 json文件 用:jsonPath /

一.DataTables  个人觉得学习一门新的插件或者技术时候,官方文档是最根本的,入门最快的地方,但是有时候看完官方文档,一步步的动手写例子,总会出现各种莫名其妙的错误,需要我们很好的进行研究出错的地方. 官方网站(中文):http://datatables.club/ 官方网站:https://www.datatables.net/  二.简单的例子 怎样简单地使用DataTables?使用下方简单的几行代码,一个方法初始化table. $(document).ready(function

一.开发爬虫的步骤 1.确定目标抓取策略: 打开目标页面,通过右键审查元素确定网页的url格式.数据格式.和网页编码形式. ①先看url的格式, F12观察一下链接的形式;② 再看目标文本信息的标签格式, 比如文本数据为div class="xxx", ③ 容易看到编码为utf-8 2.分析目标 目标: 百度百科python词条 入口页: http://baike.baidu.com/item/Python词条页面url格式:/item/**** 数据格式: 标题: <dd cl

链接:http://www.jb51.net/article/90946.htm 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. 1 2 3 import numpy as np import pandas as pd lo

一.urllib库 urllib是Python自带的一个用于爬虫的库,其主要作用就是可以通过代码模拟浏览器发送请求.其常被用到的子模块在Python3中的为urllib.request和urllib.parse,在Python2中是urllib和urllib2. 二.由易到难的爬虫程序: 1.爬取百度首页面所有数据值 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #导包 import urllib.request import urllib.parse

一.urllib库 urllib是python自带的一个用于爬虫的库,其主要作用就是可以通过代码模拟浏览器发送请求.其常被用到的子模块在python3中的为urllib.request和urllib.parse,在python2中是urllib和urllib2. 二.由易到难的爬虫程序: 1.爬取百度首页所有数据值 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #导包 import urllib.request import urllib.parse

python的web框架(1) 1.首先写一个最简单的web服务器,只能给客户回应一个固定的hello world的页面. from socket import * from multiprocessing import Process def deal(conn): recv_data = conn.recv(1024).decode('gb2312') print(recv_data) conn.send('HTTP/1.1 200 OK \r\n\r\n <h1>hello world&

使用Chrome console提取页面数据 1.需求介绍 在做课题研究的过程中,遇到这样一个问题,有一个页面中包含很多IP地址,需要把这些IP地址提取出来保存到文件中.如下图所示: 一开始的做法是一个个选中然后复制到.txt中,这样未免也太多繁琐,因此想到使用前端的工具进行提取. 2.实例 首先按F12键,打开控制台面板:定位到我们所需要数据的标签: 然后控制台输入以下代码:这样就把IP地址提取出来了,选中复制即可. //方法1:获取标签提取 var ip = document.getElem

一.urllib库 urllib是Python自带的一个用于爬虫的库,其主要作用就是可以通过代码模拟浏览器发送请求.其常被用到的子模块在Python3中的为urllib.request和urllib.parse,在Python2中是urllib和urllib2. 二.由易到难的爬虫程序: 1.爬取百度首页面所有数据值 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #导包 import urllib.request import urllib.parse

我们见过很多使用jsp ,php,asp的动态网页技术的网站了,我们知道如果一个网站内容更新频率极低,而内容量不是十分庞大时,这样的网站(一次开发完成后不会需要较多的维护成本)的完全可以使用全部使用静态页面来做,此时其实反而可以得到更好的效果(更快的响应时间(省掉了服务器各种拦截器,过滤器,数据库查询..),...) 有一个有趣的情形是,当需求没有那么复杂,你想要的真的非常清晰,非常直观,非常简单时,关于网站,我完全可以非常轻量级的非常惬意的去做这件事情,然后版本迭代,渐进增强, 我尝试着,可以

在浏览器访问HTML页面,发现一些静态JSON数据没有显示,F12查看,如下图所示: 可以看到请求方式为POST 将请求链接复制在浏览器地址栏访问,可以正常请求到数据 F12查看,可以看到请求方式为GET,状态码为200 可知问题为:Nginx下HTML页面POST请求静态JSON数据返回405状态,但用GET请求则正常返回数据. 百度后,有说,Apache.IIS.Nginx等绝大多数Web服务器,都不允许静态文件响应POST请求. 下面进行测试: 系统为CentOS7.5,Nginx(版本: