旧版Python中urllib模块内有一个urlopen方法可打开网页,但新版python中没有了,新版的urllib模块里面只有4个子模块(error,request,response,parse),urlopen方法位于request子模块下. urllib提供的功能就是利用程序去执行各种HTTP请求.如果要模拟浏览器完成特定功能,需要把请求伪装成浏览器.伪装的方法是先监控浏览器发出的请求,再根据浏览器的请求头来伪装,User-Agent头就是用来标识浏览器的. 1 # -*- coding

pipelines.py文件中 import codecs import csv # 保存到CSV文件中 class CsvPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('a.csv', 'w', encoding='utf_8_sig') def process_item(self, item, spider): fieldnames = ['title', 'img_url', 'download_http'] w

Python:将爬取的网页数据写入Excel文件中 通过网络爬虫爬取信息后,我们一般是将内容存入txt文件或者数据库中,也可以写入Excel文件中,这里介绍关于使用Excel文件保存爬取到的网页数据的简单实现方法. 必要的第三方库:requests.beautifulsoup4.xlwt. 先来看看通过使用Excel文件保存数据的一个简单实例. #导入xlwt模块 import xlwt #创建一个Workbook对象,即创建一个Excel工作簿 f = xlwt.Workbook() #创建学

多线程爬取二手房网页并将数据保存到mongodb的代码: import pymongo import threading import time from lxml import etree import requests from queue import Queue index_url='https://m.lianjia.com/gz/ershoufang/pg{}/' detail_url='https://m.lianjia.com{}' # 设置爬取主页的页数 INDEX_PAGE_

为了把数据保存到mysql费了很多周折,早上再来折腾,终于折腾好了 安装数据库 1.pip install pymysql(根据版本来装) 2.创建数据 打开终端 键入mysql -u root -p  回车输入密码 create database scrapy (我新建的数据库名称为scrapy) 3.创建表 use scrapy; create table xiaohua (name varchar(200) ,url varchar(100)); 数据库部分就酱紫啦 4.编写pipelin

先建立es的mapping,也就是建立在es中建立一个空的Index,代码如下:执行后就会在es建lagou 这个index.     from datetime import datetime from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \ analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text, Integer from elasticsearch_dsl.connection

自从这两天开始学爬虫,就一直想做个爬虫爬知乎.于是就开始动手了. 知乎用户动态采取的是动态加载的方式,也就是先加载一部分的动态,要一直滑道底才会加载另一部分的动态.要爬取全部的动态,就得先获取全部的url. 我先找到了第一条url: https://www.zhihu.com/api/v4/members/***************************/activities?limit=7&session_id=************************&after_id=*

public string ExportExcel( DataSet ds,string saveFileName) { try { if (ds == null) return "数据库为空"; bool fileSaved = false; Microsoft.Office.Interop.Excel.Application xlApp = new Microsoft.Office.Interop.Excel.Application(); if (xlApp == null) {

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymongo from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobi

# -*- coding:utf-8 -*- import urllib2import lxml.htmlfrom lxml import etree def main(): file = open('./countrys.txt', 'w+') file.close() countrys = [] url = 'https://guojiadiqu.51240.com/' html = urllib2.urlopen(url).read() # tree = lxml.html.fromstr

先附上代码,测试通过 #include <stdio.h> #include <math.h> #include "libavutil/avstring.h" //修改colorspace.h中的inline为__inline #include "libavutil/colorspace.h" #include "libavutil/pixdesc.h" #include "libavutil/imgutils.

import os os.chdir("C:/") path = os.getcwd() print(path) f = open("sql.csv") # print(f.read()) f.seek(0) lst = [] n = 0 for line in f.readlines(): if n > 0: fullname = line.rsplit('/', 1) #从右侧开始以第一个"/"为分隔符将字符串分割为两端,保存为2元素列

//创建读取接口中数据的方法 public static String read() { URL url = null; BufferedReader reader = null; HttpURLConnection connection = null; InputStreamReader ins = null; try { // 设置url地址 url = new URL("https://***.***.com/api/getStudent"); System.out.printl

OLEObject ole_object , ole_workbooks ole_object = CREATE OLEObjectIF ole_object.ConnectToNewObject("Excel.Application") <> 0 THEN MessageBox('OLE错误','OLE无法连接!') returnEND IFole_object.workbooks.addole_object.Visible = Trueole_workbooks = o

Windows下 使用如下的DOS命令来实现: dir /s /b > lists.txt 可以将当前路径下的所有文件的"文件路径+文件名"存储在lists.txt中. 其中,/s表示的是"列出完整路径"选项,如果命令行是如下形式: dir /b > lists.txt 那么,lists.txt文件中只会记录当前目录中所有文件的文件名信息. Ubuntu下 find <target_path> -name "<file_nam

#coding=utf-8print 1#初始化文件crash_log.log with open('e:/1/crash_log.log','w')as f: f.close() def fw(self): print with open('e:/1/monkey_log.txt','r')as f1 , open('e:/1/crash_log.log','a+') as f2: #设置循环读取每一行,判断过滤 while True: line=f1.readline() if '// Mo

using System; using System.Collections.Generic; using System.Data; using System.IO; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace WebAPIServer.Models { [Serializable] public class Product { publi

import pymongo import re client = pymongo.MongoClient('127.0.0.1', 27017) db_name = 'Trade' db = client[db_name] filter1 = {'$or':[{"phone": {'$ne':""}}, {"cell_phone": {'$ne':""}}]} filter2 = {'address':1, 'contact

流程: 爬取的数据处理为列表,包含字典.里面包含中文, 经过json.dumps,保存到json文件中, 发现里面的中文显示未\ue768这样子 查阅资料发现,json.dumps 有一个参数.ensure_ascii =true,  它会将不是ascii字符的转义为json 字符串. 如果是false ,不是ascii字符的会包含在里面,即如果是中文就会保存中文. 但是我认为json这样写是有道理的. 用requests模块, requests.post(url,json=handled_da

python爬取当当网的书籍信息并保存到csv文件 依赖的库: requests #用来获取页面内容 BeautifulSoup #opython3不能安装BeautifulSoup,但可以安装BeautifulSoup4(pip install bs4) 此实验爬取了当当网中关于深度学习的书籍,内容包括书籍名称.作者.出版社.当前价钱.为方便,此实验只爬取搜索出来的一个页面的书籍.具体步骤如下: 1 打开当当网,搜索"深度学习",等待页面加载,获取当前网址 "http://

猫眼票房排行榜页面显示如下: 注意右边的票房数据显示,爬下来的数据是这样显示的: 网页源代码中是这样显示的: 这是因为网页中使用了某种字体的缘故,分析源代码可知: 亲测可行: 代码中获取的是国内票房榜,稍加修改也可适用于最受期待榜和北美票房榜 解决思路如下: 1.获取网页数据后,查找字体信息,获取到字体链接,下载字体保存到本地 2.使用fontTools读取字体中的字符集,并构造字典(依据基准字体) 3.根据字典,替换网页中的相关数据信息. 注意:如果使用BeautifulSoup一定要先使用字