爬虫–scrapy 题目:根据豆瓣读书top250,根据出版社对书籍数量分类,绘制饼图 搭建环境 import scrapy import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 加载scrapy框架 #terminal 终端实现 cd .. # 跳转到上一层目录 scrapy startproject booktop # 和项目同名的scrapy框架项目 setting配置 ROBOTSTXT_OBEY =

1.scrapy框架 Scrapy,Python开发的一个快速.高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改.它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider.sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持. 主要组件: 2.快速开始 scrapy startproject douban cd到douban根目录

1.问题描述: 爬取豆瓣读书首页的图书的名称.链接.作者.出版日期,并将爬取的数据存储到Excel表格Douban_I.xlsx中 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://book.douban.com/ 2.利用requests.get()方法向豆瓣读书首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://book.douban.com/" #发送请求,获取响应 response = requ

Scrapy 通过登录的方式爬取豆瓣影评数据 爬虫 Scrapy 豆瓣 Fly 由于需要爬取影评数据在来做分析,就选择了豆瓣影评来抓取数据,工具使用的是Scrapy工具来实现.scrapy工具使用起来比较简单,主要分为以下几步: 1.创建一个项目 ==scrapy startproject Douban 得到一个项目目录如下: ├── Douban │   ├── init.py │   ├── items.py │   ├── pipelines.py │   ├── settings.py

概述: 爬取豆瓣影评数据步骤: 1.获取网页请求 2.解析获取的网页 3.提速数据 4.保存文件 源代码: # 1.导入需要的库 import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup # 随机数的库 import random # 时间库 import time # 表格库 import csv # 2.分多个浏览器访问豆瓣网,防止访问多页时被拒绝 # 每个浏览器在请求数据的时候,请求头是不一样 # 计算机命名规则:驼峰命名法 # url:传值过

上次介绍了beautifulsoup的使用,那就来进行运用下吧.本篇将主要介绍通过爬取豆瓣图书的信息,存储到sqlite数据库进行分析. 1.sqlite SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的.无服务器的.零配置的.事务性的 SQL 数据库引擎.它是一个零配置的数据库,这意味着与其他数据库一样,您不需要在系统中配置. 就像其他数据库,SQLite 引擎不是一个独立的进程,可以按应用程序需求进行静态或动态连接.SQLite 直接访问其存储文件. 在Mac是自带sqlite的,不需要重新安

#!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Python: 3.5 # Author: zhenghai.zhang@xxx.com # Program: 爬取豆瓣网站上所有电视剧的名称并写入数据库. # Version: 0.1 # History: 2017.11.01 import requests,time, pymysql, re, datetime, json from exchangelib import DELEGATE,

#!/usr/bin/python# coding=utf-8# 作者 :Y0010026# 创建时间 :2018/12/16 16:27# 文件 :spider_05.py# IDE :PyCharm import urllib2import urllib url = 'https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=T&range=0,10' # 要传递的post方式的数据,有可能会有多组数据submit_data = { 'start

1.Scrapy框架介绍 主要介绍,spiders,engine,scheduler,downloader,Item pipeline scrapy常见命令如下: 对应在scrapy文件中有,自己增加爬虫文件,系统生成items,pipelines,setting的配置文件就这些. items写需要爬取的属性名,pipelines写一些数据流操作,写入文件,还是导入数据库中.主要爬虫文件写domain,属性名的xpath,在每页添加属性对应的信息等. movieRank = scrapy.Fie

全文的步骤可以大概分为几步: 一:数据获取,利用selenium+多进程(linux上selenium 多进程可能会有问题)+kafka写数据(linux首选必选耦合)windows直接采用的是写mysql 二:数据存储(kafka+hive 或者mysql)+数据清洗shell +python3 三: 数据可视化,词云  pyecharts jieba分词 snownlp (情绪化分析) step 1  selenium 模拟登陆豆瓣,爬去武林外传的短评: 在最开始写爬虫的时候,抓取豆瓣评论,

上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜,爬取相对来说有点麻烦,爬取的速度也较慢.本次使用的lxml库,我个人是最喜欢的,爬取的语法很简单,爬取速度也快. 本次爬取的豆瓣书籍排行榜的首页地址是: https://www.douban.com/doulist/1264675/?start=0&sort=time&playable=0&sub_type= 该排行榜一共有22页,且发现更改网址的 start=0 的  0 为25.50就可以跳到排行榜的第二.第三页,所以后面只

豆瓣排名前25电影及评价爬取 url <-'http://movie.douban.com/top250?format=text' # 获取网页原代码,以行的形式存放在web 变量中 web <- readLines(url,encoding="UTF-8") # 找到包含电影名称的行 name <- str_extract_all(string = web, pattern = '<span class="title">.+</

项目地址 BookSpider 介绍 本篇涉及的内容主要是获取分类下的所有图书数据,并写入MySQL 准备 Python3.6.Scrapy.Twisted.MySQLdb等 演示 代码 一.创建项目 scrapy startproject BookSpider #创建项目 scrapy genspider douban book.douban.com #创建豆瓣爬虫 二.创建测试类(main.py) from scrapy.cmdline import execute execute(['sc

思路: 1.打开书本“更多”短评,复制链接 2.脚本分析链接,通过获取短评数,计算出页码数 3.通过页码数,循环爬取当页短评 4.短评写入到txt文本 5.读取txt文本,处理文本,输出出现频率最高的词组(前X)----通过分析得到其他结果可自由发散 用到的库: lxml .re.jieba.time 整个脚本如下 # -*-coding:utf8-*- # encoding:utf-8 #豆瓣每页20条评论 import requests from lxml import etree impo

一,准备工作. 工具:win10+Python3.6 爬取目标:爬取图中红色方框的内容. 原则:能在源码中看到的信息都能爬取出来. 信息表现方式:CSV转Excel. 二,具体步骤. 先给出具体代码吧: import requests import re from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def gethtml(url): try: r = requests.get(url,timeout = 30) r.raise_for_st

因为最近在找房子在豆瓣小组-上海租房上找,发现搜索困难,于是想利用爬虫将数据抓取. 顺便熟悉一下Python. 这边有scrapy 入门教程出处:http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/07/16/scrapy-tutorial.html 差不多跟教程说的一样,问题技术难点是 转码,上述教程并未详细指出. 我还是把代码贴出来,请供参考. E:\tutorial>tree /f Folder PATH listing for volume 文档 Vo

刚刚学了一下,还不是很明白.随手记录. 在piplines.py文件中 将爬到的数据 放到json中 class DoubanmoviePipelin2json(object):#打开文件 open_spider 内部自带 不能自己起名 def open_spidef(self,spider): self.json=open("doubantop250.json","w",encoding="utf-8") self.jsonfile.write

工作太忙 没有时间细化了 就说说 主要内容吧 下载和分析漫画是分开的 下载豆瓣漫画页面是使用之前的文章的代码 见http://www.cnblogs.com/itdef/p/4171179.html http://www.cnblogs.com/itdef/p/4081963.html 注意 豆瓣网是https 下载后进行页面分析 fstream fs(szfileName); stringstream ss; // 创建字符串流对象 ss << fs.rdbuf(); // 把文件流中的字符

scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明

爬取豆瓣Top250电影的评分.海报.影评等数据!   本项目是爬虫中最基础的,最简单的一例: 后面会有利用爬虫框架来完成更高级.自动化的爬虫程序.   此项目过程是运用requests请求库来获取html,再用正则表达式来解析从中获取所需数据. 话不多说,直接上代码,盘! (具体代码解释在代码旁边) 1.加载包,requests请求库,re是正则表达式的包,json是后面来把字典序列化的包: #请求库:requests 解析工具:正则表达式 import requests import re

前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明Item 什么是Items呢?官方文档Items定义如下: I