1.首先表达式的空格. 2.循环计算最内层带括号的表达式(提取运算符出现的顺序,然后计算) 3.计算最外层的表达式输出. 刚接触python,代码不够严谨,仅实现功能.不知道如何在函数中使用运算符变量做运算(使用的时候是字符串形式),希望知道的朋友告诉我,互相学习一下. import re,math def qcysf(s): while re.findall('\+\-|\+\+|\-\-|\-\+',s): s = s.replace('+-','-') s = s.replace('++'

python3编写发送http请求的脚本 使用requests包: http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html 使用urllib包: https://www.jianshu.com/p/9e50c58dabdd https://blog.csdn.net/u010211479/article/details/66475183 import requests def get(url):res=requests.

一.scrapy框架的使用 前面我们讲了pyspider 它可以快速的完成爬虫的编写 不过pyspider也有一些缺点 例如可配置化不高 异常处理能力有限对于一些反爬虫程度非常强的网站 爬取显得力不从心 1. scrapy框架介绍 scrapy是一个基于Twisted 的异步处理框架 是纯python实现的爬虫框架 架构清晰 模块之间耦合度低 可拓展性极强可以灵活完成各种需求 只需要定制开发几个模块 就可以轻松实现一个爬虫 1.1 架构介绍 可以分为如下几个部分 Engine 引擎 处理整个系统

二.pyspider框架的使用 简介 pyspider是由国人binux 编写的强大的网络爬虫系统 github地址 : https://github.com/binux/pyspider 官方文档 http://docs.pyspider.org/ pyspider 带有强大的WebUI 脚本编辑器 任务监控器 项目管理器 以及结果处理器 支持多种数据库后端 多种消息队列 JavaScript渲染页面的爬取 使用起来非常方便 1.基本功能 提供可视化编写和调试爬虫爬虫项目管理能力支持多种后端数

一.代理池的维护 上面我们利用代理可以解决目标网站封IP的问题 在网上有大量公开的免费代理 或者我们也可以购买付费的代理IP但是无论是免费的还是付费的,都不能保证都是可用的 因为可能此IP被其他人使用来爬取同样的目标站点而被封禁或者代理服务器突然故障或者网络繁忙 一旦选用了一个不可用的代理,这势必会影响爬虫的工作效率 1.准备工作 需要安装Redis数据库并启动服务 另外还需要安装aiohttp.requests.redis-py.pyquery.flask库 redis数据库安装 下载地址 h

非关系型数据库存储 NoSQL 全称 Not Only SQL 意为非SQL 泛指非关系型数据库.基于键值对 不需要经过SQL层解析 数据之间没有耦合性 性能非常高. 非关系型数据库可细分如下: 键值存储数据库: 代表有Redis.Voldemort.和Oracle BDB等. 列存储数据库:代表有Cassandra.HBase.和Riak等. 文档型数据库:代表有CouchDB.Mongodb等. 图形数据库:代表有Neo4J.InfoGrid.Infinite.Graph等. 对于爬虫的数据

关系型数据库存储 关系型数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表保存的,所以它的存储方式就是行列组成的表.每一列是一个字段,每一行是一条记录.表可以看作某个实体的集合,而实体之间存在联系,就需要表与表之间的关联关系来体现.例如 主键和外键的关联关系,多个表组成一个数据库,也就是关系型数据库. 关系型数据库有很多种.如SQLite.MySQL.Oracle.SQL Server.DB2等. 1.MySQL的存储 在python2中,连接MySQL的库大多是使用MySQLdb,但是此库的

二.Beautiful Soup 简介 就是python的一个HTML或XML的解析库 可以用它来很方便的从网页中提取数据 0.1 提供一些简单的 python式的函数来处理导航,搜索,修改分析树等功能, 它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用 0.2 自动将输入的文档转换为Unicode编码,输出文档转换为UTF-8编码,不需要考虑编码方式, 除非文档没有指定一个编码方式,这是你仅仅需要说明以下原始编码格式就可以了. 0.3

1.更新软件源 sudo apt-get update 2.安装Python3 sudo apt-get install python3 安装Python3之后建议不要修改此命令的名称,保持python3命令. 3.安装Pip3 sudo apt-get install pip3 安装Pip3之后,pip3命令安装的程序会安装到Python3的目录中去. 4.安装django 使用阿里的pip源 pip3 install django -i http://mirrors.aliyun.com/p

我这里的购物车的大概内容是: 1.首先要知道商品的有什么东西可卖,需要多少钱. 2.买家准备花多少钱去购物商品,购买的商品先放在购物车里.      3.最后买家还可以是否确定购买购物车的东西,还剩多少钱. 编写的脚本如下: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #能购买的商品的东西 goods = [ ["一本书", 40], ["牙膏", 3], ["牙刷", 5], ["自行车"

题目选自 Alex Python自动化开发之路的题目,我是从C++转学Python的,编写的水平有限,轻喷. 输入用户名密码 认证成功后显示欢迎信息 输错三次后锁定 首先应该有2个txt文件,包含用户名密码的user.txt和包含被锁定文件的lock.txt(用户名自己设定即可) 我的user.txt文件每行有一个用户名和密码 中间用空格隔开 类似: zhu 123456 zhang 123456 lock.txt每行有一个用户名 代码如下: # Author:Zhu count = 0 whi

#/usr/bin/env python#yehui'''作业一:博客 作业二:编写登陆接口 输入用户名密码 认证成功后显示欢迎信息 输错三次后锁定'''import getpass, os, pickle class PathJudge: def __init__(self): self.path1 = "userinfo" self.path2 = "user_dict_info" def judge_path(self): ##检查文件夹是否存在 if os.

一.分布式爬虫 前面我们了解Scrapy爬虫框架的基本用法 这些框架都是在同一台主机运行的 爬取效率有限 如果多台主机协同爬取 爬取效率必然成倍增长这就是分布式爬虫的优势 1. 分布式爬虫基本原理 1.1 分布式爬虫架构 Scrapy 单机爬虫中有一个本地爬取队列Queue 这个队列是利用 deque 模块实现的 如果新的 Request 生成就会放在队列里面 随后 Request被Scheduler调度 之后 Request 交给 Downloader 执行爬取 简单的调度架构如图 单主机爬虫

思路 选定起始人 选一个关注数或者粉丝数多的大V作为爬虫起始点 获取粉丝和关注列表 通过知乎接口获得该大V的粉丝列表和关注列表 获取列表用户信息 获取列表每个用户的详细信息 获取每个用户的粉丝和关注 进一步对列表中的每个用户 获取他们的粉丝和关注列表实现递归爬取 起始点 https://www.zhihu.com/people/excited-vczh/answers 抓取信息 个人信息 关注列表 ajax请求 代码实现 ./items.py文件 # -*- coding: utf-8 -*-

一.app爬取 前面都是介绍爬取Web网页的内容,随着移动互联网的发展,越来越多的企业并没有提供Web页面端的服务,而是直接开发了App,更多信息都是通过App展示的 App爬取相比Web端更加容易 反爬虫能力没有那么强,而且数据大多数是以JSON形式传递的 解析更加简单 在Web端 我们可以通过浏览器开发者工具 监听到各个网络请求和响应过程 在App端 查看内容就需要抓包软件例如 WireShark Fiddler Charles mitmproxy AnyProxy等 它们原理基本相同 可以

一.验证码识别 1.图形验证码的识别 识别图形验证码需要 tesserocr 库 OCR技术识别(光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程.)例如 中国知网注册页面 http://my.cnki.net/elibregister/commonRegister.aspxtesserocr是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层Python API封装,所以它的核心是tesseract所以在安装tesserocr之前要先安装tesserac

一.使用selenium 模拟浏览器操作爬取淘宝商品信息 之前我们已经成功尝试分析Ajax来抓取相关数据,但是并不是所有页面都可以通过分析Ajax来完成抓取.比如,淘宝,它的整个页面数据确实也是通过Ajax获取的,但是这些Ajax接口参数比较复杂,可能会包含加密密钥等,所以如果想自己构造Ajax参数,还是比较困难的.对于这种页面,最方便快捷的抓取方法就是通过Selenium 目标:利用Selenium抓取淘宝商品并用pyquery解析得到商品的图片.名称.价格.购买人数.店铺名称和店铺所在地信息

Splash是一个JavaScript渲染服务 是一个带有HTTP API的轻量级浏览器 同时对接了python的Twisted 和QT库 利用它可以实现对动态渲染页面的抓取 功能介绍 1.异步方式处理多个网页渲染过程 2.获取渲染后的页面源代码或截图 3.通过关闭图片渲染或使用Adblock规则加快页面渲染速度 4.可执行特定js脚本 5.可通过Lua脚本来控制页面渲染过程 6.获取渲染的详细过程并通过HAR(HTTP Archive)格式呈现 安装准备 1.Docker的安装 (后面讲到时会

一.动态渲染页面爬取 上节课我们了解了Ajax分析和抓取方式,这其实也是JavaScript动态渲染页面的一种情形,通过直接分析Ajax,借助requests和urllib实现数据爬取 但是javaScript动态渲染布置Ajax一种 例如中国青年网(http://news.youth.cn/gn/)分页部分由js生成,并非原始HTML代码,这其中并不包含ajax请求 比如ECharts官方示例(http://echarts.baidu.com/demo.html#bar-negative)图形

一.Ajax数据爬取 1. 简介:Ajax 全称Asynchronous JavaScript and XML 异步的Javascript和XML. 它不是一门编程语言,而是利用JavaScript在保证页面不被刷新,页面链接不改变的情况下与服务器交换数据,获得数据后,再利用JavaScript改变页面. 示例:新浪微博 热门 2. 基本原理 2.1 发送请求 JavaScript可以实现页面交互功能 Ajax也不例外 它是由JavaScript实现的,实际上执行了如下代码 var xmlhtt

3.CSV文件存储 CSV 全称 Comma-Separated Values 中文叫做逗号分隔值或者字符分隔值,文件以纯文本形式存储表格数据.文件是一个字符序列 可以由任意数目的记录组成相当于一个结构化表的纯文本形式,它比Excel更加简洁,XLS文本是电子表格,包含文本,数值,公式和格式等内容,CSV都没有 就是特定的字符分隔纯文本,结构简单清晰. 3.1 写入 示例: import csv with open('data.csv','w') as csvfile: writer = csv