前面介绍的scrapy爬虫只能爬取单个网页.如果我们想爬取多个网页.比如网上的小说该如何如何操作呢.比如下面的这样的结构.是小说的第一篇.可以点击返回目录还是下一页 对应的网页代码: 我们再看进入后面章节的网页,可以看到增加了上一页 对应的网页代码: 通过对比上面的网页代码可以看到. 上一页,目录,下一页的网页代码都在<div>下的<a>元素的href里面.不同的是第一章只有2个<a>元素,从二章开始就有3个<a>元素.因此我们可以通过<div>

通过网站地图爬取目标站点的所有网页 使用的系统:Windows 10 64位 Python 语言版本:Python 2.7.10 V 使用的编程 Python 的集成开发环境:PyCharm 2016 04 我使用的 urllib 的版本:urllib2 注意: 我没这里使用的是 Python2 ,而不是Python3 一 . 前言 通过前两节(爬取一个网页 的网络爬虫 和 解决爬取到的网页显示时乱码问题),我们终于完成了最终的 download() 函数. 这一节 和我未来的两节,我一个介绍

题记: 互联网上关于使用python3去爬取汽车之家的汽车数据(主要是汽车基本参数,配置参数,颜色参数,内饰参数)的教程已经非常多了,但大体的方案分两种: 1.解析出汽车之家某个车型的网页,然后正则表达式匹配出混淆后的数据对象与混淆后的js,并对混淆后的js使用pyv8进行解析返回正常字符,然后通过字符与数据对象进行匹配,具体方法见这位园友,传送门:https://www.cnblogs.com/my8100/p/js_qichezhijia.html (感谢这位大神前半部分的思路) 2.解析出

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中就是urllib和urllib2. 二.requests库 - 安装: pip install requests - 作用: 就是用来模拟浏览器上网的 - 特点: 简单高效 - 使用流程: * 指定url * 发起请求 * 获取响应数据 * 持久化存储 三.爬取简单的

import reimport urllib.request # 爬取boss直聘职业分类数据def subRule(fileName): result = re.findall(r'<p class="menu-article">[\u4e00-\u9fa5]+</p>',fileName); return result; def subRule1(fileName): result = re.findall(r'<h4>[\u4e00-\u9fa

所谓静态页面是指纯粹的HTML格式的页面,这样的页面在浏览器中展示的内容都在HTML源码中. 目标:爬取豆瓣电影TOP250的所有电影名称,网址为:https://movie.douban.com/top250 1)确定目标网站的请求头: 打开目标网站,在网页空白处点击鼠标右键,选择“检查”.(小编使用的是谷歌浏览器). 点击“network”,在弹出页面若长时间没有数据显示,则试一下F5刷新. 可以得到目标网页中Host和User-Agent两项. 2)找到爬取目标数据(即电影名称)在页面中的

目标分析:目标:百度百科python词条相关词条网页 - 标题和简介 入口页:https://baike.baidu.com/item/Python/407313 URL格式: - 词条页面URL:/item/xxxx 数据格式: - 标题: <dd class="lemmaWgt-lemmaTitle-title"><h1>***</h1></dd> - 简介: <div class="lemma-summary&quo

常见的反爬机制及处理方式 1.Headers反爬虫 :Cookie.Referer.User-Agent 解决方案: 通过F12获取headers,传给requests.get()方法 2.IP限制 :网站根据IP地址访问频率进行反爬,短时间内进制IP访问 解决方案: 1.构造自己IP代理池,每次访问随机选择代理,经常更新代理池 2.购买开放代理或私密代理IP 3.降低爬取的速度 3.User-Agent限制 :类似于IP限制 解决方案: 构造自己的User-Agent池,每次访问随机选择 5.

本篇我们以scrapy+selelum的方式来爬取爱基金网站(http://fund.10jqka.com.cn/datacenter/jz/)的基金业绩数据. 思路:我们以http://fund.10jqka.com.cn/datacenter/jz/网站作为起始,首先抓取页面中基金的详细页面地址,类似于http://fund.10jqka.com.cn/004551/的链接,在组装成http://fund.10jqka.com.cn/004551/historynet.html#histor

天行健,君子以自强不息:地势坤,君子以厚德载物! 好了废话不多说,正式进入主题,前段时间应朋友的请求,爬取了某铝业网站上的数据.刚开始呢,还是挺不愿意的(主要是自己没有完整的爬取过网上的数据哎,即是不自信),但是在兄弟伙的面前不能丢脸卅,硬起头皮都要上,于是乎答应了他,好吧~~~~ 我们的爬取目标: http://www.chalco.com.cn/chalco/ywycp/cpbj/A120401web_1.htm 1.总共63页,每页有十几条的链接 2.爬取连接里面的数据(主要有产品名称.规

今天,我们就以链家网南京地区为例,来学习爬取链家网的成交房源数据. 这里推荐使用火狐浏览器,并且安装firebug和firepath两款插件,你会发现,这两款插件会给我们后续的数据提取带来很大的方便. 首先创建一个名称为lianjia的项目. 需求分析 爬取数据的第一步当然是确定我们的需求,大方向就是我们想拿到南京地区的房源成交信息,但是具体的细节信息,我们需要从网页来看,,我们直接在浏览器中输入以下的网址https://nj.lianjia.com/chengjiao/,会显示南京地区的成交的

作业需求: 1.基于Spider或者CrawlSpider进行租房信息的爬取 2.本机搭建分布式环境对租房信息进行爬取 3.搭建多台机器的分布式环境,多台机器同时进行租房数据爬取 建议:用Pycharm开发 爬取北京全站租房信息 爬取全站用基于crawlspider建立爬虫文件 对北京出租下的70页信息进行爬取: https://bj.58.com/chuzu/ ------------------------------------------- 分析页码网页 https://bj.58.co

需要学习的地方: 1.Scrapy框架流程梳理,各文件的用途等 2.在Scrapy框架中使用MongoDB数据库存储数据 3.提取下一页链接,回调自身函数再次获取数据 重点:从当前页获取下一页的链接,传给函数自身继续发起请求 next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first()  # 获取下一页的相对链接        url = response.urljoin(next)  # 生成完整的下一页链接       

1.目标分析: 我们想要获取的数据为如下图: 1).每本书的名称 2).每本书的价格 3).每本书的简介 2.网页分析: 网站url:http://e.dangdang.com/list-WY1-dd_sale-0-1.html 如下图所示,每当我们将滚动条滚动到页面底部是,会自动加载数据,并且url不发生变化,诸如此种加载方式即为ajax方式加载的数据 第一步:通过Fiddler抓取加载过程中的数据,并观察规律: 图一:如下图:滚动鼠标让数据加载3次,下图是三次数据加载过程中Fiddler抓取

scrapy项目3中已经对网页规律作出解析,这里用crawlspider类对其内容进行爬取: 项目结构与项目3中相同如下图,唯一不同的为book.py文件 crawlspider类的爬虫文件book的生成命令为:scrapy genspider -t crawl book 'category.dangdang.com' book.py代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy # 创建用于提取响应中连接的对象 from scrapy.linkextra

1.网页解析 当当网中,人工智能数据的首页url如下为http://category.dangdang.com/cp01.54.12.00.00.00.html 点击下方的链接,一次观察各个页面的url变化,发现每一页的url规律如下:在进行页面切换时除第一页外,其他页面的url变化规律为只有pg后的数字会随着页面的不同而变化,并且和页面数相同,我们就可以利用此规律,运用spider类来对每一个这样的页面信息进行爬取,并且符合此种规律的页面均可以按照同样的方式来爬取: 第1页:http://ca

日期:2020.02.01 博客期:140 星期六 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复](本期博客) e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天问了一下老师,好像是之前数据爬取的内容就不对,不应该爬取标签,我仔细想了一下,也确实不是,所以今天我们来爬取IT新闻里

前言 截止2019年年底我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今天带大家爬取雪球平台的股票数据, 并且实现数据可视化 先看下效果图 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests csv time 目标地址 import requests url = 'https://xueqiu.com/service/v5/stock/screener

在上一小节中,我们已经提取到了房源的具体信息,这一节中,我们主要是对提取到的数据进行后续的处理,以及进行相关的设置. 数据处理 我们这里以把数据存储到mongo数据库为例.编写pipelines.py文件 import pymongo class MongoPipeline(object): collection = 'lianjia_house' #数据库collection名称 def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri =

主要介绍如何抓取app数据及抓包工具的使用,能看到这相信你已经有爬虫基础了 编不下去了,主要是我懒,直接开干吧! 一.使用环境和工具 windows + python3 + Jsonpath + Charles + MuMu模拟器 二.下载工具 Charles下载:https://www.charlesproxy.com/latest-release/download.do MuMu模拟器:http://mumu.163.com/baidu/ 三.安装及配置工具 Charles 安装,直接傻瓜式

Selenium 简介 百度百科介绍: Selenium [1] 是一个用于Web应用程序测试的工具.Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样.支持的浏览器包括IE(7, 8, 9, 10, 11),Mozilla Firefox,Safari,Google Chrome,Opera等.这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性--测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上.测试系统功能--创建回归测试检验软件功能和用户需求.支持自动录制动作和自动生