出发点 想做一个地图热力图,发现安居客房产数据有我要的特性.emmm,那就尝试一次好了~ 老规矩,从爬虫,从拿到数据开始... scrapy的配置 创建一个项目(在命令行下敲~): scrapy startproject anjuke 这命令会建一个叫anjuke的文件夹,里面会有一些待你配置的文件 创建一个spider: 先进入创建的项目文件夹里 cd anjukescrapy genspider anju qd.anjuke.com 这命令会建一个叫anju.py的文件,它就是刚刚创建的sp

一.说明 1.1 开发环境说明 开发环境--PyCharm 爬虫框架--Scrapy 开发语言--Python 3.6 安装第三方库--Scrapy.pymysql.matplotlib 数据库--MySQL-5.5(监听地址--127.0.0.1:3306,用户名--root,密码--root,数据库--anjuke) 1.2 程序简要说明 本程序以安居客-深圳为例,其他城市使用的是一样的结构爬取其他程序基本修改start_urls和rules中的url即可移植 本程序实现安居客新楼盘和二手房

# -*- coding: utf-8 -*- # scrapy爬取极客学院全部课程 import scrapy from pyquery import PyQuery as pq from jike.items import JikeItem class JikespiderSpider(scrapy.Spider): name = "jikespider" allowed_domains = ["www.jikexueyuan.com"] base_url =

目标:爬取安居客网站上前10页北京二手房的数据,包括二手房源的名称.价格.几室几厅.大小.建造年份.联系人.地址.标签等. 网址为:https://beijing.anjuke.com/sale/ BeautifulSoup官网:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ 直接上代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup headers={'user-agent':'Mozilla/5.0

需求:爬取[安居客—广州—新楼盘]的数据,具体到每个楼盘的详情页的若干字段. 难点:楼盘类型各式各样:住宅 别墅 商住 商铺 写字楼,不同楼盘字段的名称不一样.然后同一种类型,比如住宅,又分为不同的情况,比如分为期房在售,现房在售,待售,尾盘.其他类型也有类似情况.所以字段不能设置固定住. 解决方案:目前想到的解决方案,第一种:scrapy中items.py中不设置字段,spider中爬的时候自动识别字段(也就是有啥字段就保留下来),然后返回字典存起来.第二种,不同字段的网页分别写规则单独抓取.

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 爬取过程一.指定爬取数据二.设置请求头防止反爬三.分析页面并且与网页源码进行比对四.分析页面整理数据五.保存到excel表中六.使用jupyternotebook进行简单的数据分析 一.指定爬取数据 需求:提取价格.面积.详细标题.名称.具体位置.房屋结构.装修情况 二.设置请求头 这里设置请求头依然使用最常见的 user-agent和cookie值作为反爬头,但是在实际操作中,由于爬取数据太快可

我们爬取的网站:https://www.anjuke.com/sy-city.html 获取的内容:包括地区名,地区链接: 安居客详情 一开始直接用requests库进行网站的爬取,会访问不到数据的, 会直接出现 访问的页面出现错误的信息. selenium 的使用,我的博客上有说过: 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : # @Author : # @Email : # @File : import requests import re from bs4 i

之前没课的时候写过安居客的爬虫,但那也是小打小闹,那这次呢, 还是小打小闹 哈哈,现在开始正式进行爬虫书写 首先,需要分析一下要爬取的网站的结构: 作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧! 在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州的二手房都是这么的贵,作为即将毕业的学生狗惹不起啊惹不起 还是正文吧!!! 由上可以看到网页一条条的房源信息,点击进去后就会发现: 房源的详细信息. OK!那么我们要干嘛呢,就是把郑州这个地区的二手房房源信息都能拿到手,可

新手,整个程序还有很多瑕疵. 1.房源访问的网址为城市的拼音+后面统一的地址.需要用到xpinyin库 2.用了2种解析网页数据的库bs4和xpath(先学习的bs4,学了xpath后部分代码改成xpath) 遇到的问题: 1.在解析页面时,鼠标点击过位置的div的class属性值有变化,没有注意,导致浪费很长时间.下图,点击后的div的class属性值的空格没有了. 2.基础学习还要加强,字符串和列表基本命令和转换使用不熟练. 3.没有真正理解 new_list = [i for i in l

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # Author;Tsukasa import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas import time url_all = [] url_in = input('输入你所需要城市的字母简写:\n如:中山 zs , 广州 gz\n!!!不要乱输入,不然运行不了') url_number = 1+int(input('输入爬取页数:'

python中常用的写爬虫的库有urllib2.requests,对于大多数比较简单的场景或者以学习为目的,可以用这两个库实现.这里有一篇我之前写过的用urllib2+BeautifulSoup做的一个抓取百度音乐热门歌曲的例子,有兴趣可以看一下. 本文介绍用Scrapy抓取我在博客园的博客列表,只抓取博客名称.发布日期.阅读量和评论量这四个简单的字段,以求用较简单的示例说明Scrapy的最基本的用法. 环境配置说明 操作系统:Ubuntu 14.04.2 LTSPython:Python 2.

上一篇咱们讲解了Scrapy的工作机制和如何使用Scrapy爬取美女图片,而今天接着讲解Scrapy爬取美女图片,不过采取了不同的方式和代码实现,对Scrapy的功能进行更深入的运用.(我的新书<Python爬虫开发与项目实战>出版了,大家可以看一下样章) 在学习Scrapy官方文档的过程中,发现Scrapy自身实现了图片和文件的下载功能,不需要咱们之前自己实现图片的下载(不过原理都一样). 在官方文档中,我们可以看到下面一些话:Scrapy为下载item中包含的文件(比如在爬取到产品时,同时

有半个月没有更新了,最近确实有点忙.先是华为的比赛,接着实验室又有项目,然后又学习了一些新的知识,所以没有更新文章.为了表达我的歉意,我给大家来一波福利... 今天咱们说的是爬虫框架.之前我使用python爬取慕课网的视频,是根据爬虫的机制,自己手工定制的,感觉没有那么高大上,所以我最近玩了玩 python中强大的爬虫框架Scrapy. Scrapy是一个用 Python 写的 Crawler Framework ,简单轻巧,并且非常方便.Scrapy 使用 Twisted 这个异步网络库来处理

filebeat+logstash+Elasticsearch+kibana实现nginx日志图形化展示   by:授客  QQ:1033553122   测试环境 Win7 64 CentOS-7-x86_64-DVD-1503-01.iso(kibana安装环境) CentOS 6.5-x86_64(其它软件安装环境) nginx-1.10.0 filebeat-5.5.2-linux-x86_64.tar.gz 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1dEBkIuH

本文目的是使用scrapy爬取京东上所有的手机数据,并将数据保存到MongoDB中. 一.项目介绍 主要目标 1.使用scrapy爬取京东上所有的手机数据 2.将爬取的数据存储到MongoDB 环境 win7.python2.pycharm 技术 1.数据采集:scrapy 2.数据存储:MongoDB 难点分析 和其他的电商网站相比,京东的搜索类爬取主要有以下几个难点: 1.搜索一个商品时,一开始显示的商品数量为30个,当下拉这一页 时,又会出现30个商品,这就是60个商品了,前30个可以直接

 本周又和大家见面了,首先说一下我最近正在做和将要做的一些事情.(我的新书<Python爬虫开发与项目实战>出版了,大家可以看一下样章) 技术方面的事情:本次端午假期没有休息,正在使用flask开发自己的个人博客框架,之后我的技术教程将会陆续更新flask方面的内容,尽可能的形成一套完整的flask开发教程.之后打算再开通一个微信公众号,自己使用python开发微信公众号后台,给大家提供一些生活上的服务,例如及时提醒一些商家优惠信息,跟踪快递,提醒天气等等,大家如果有什么好的想法,可以给我留言

Scrapy爬取小说简单逻辑 一 准备工作 1)安装Python 2)安装PIP 3)安装scrapy 4)安装pywin32 5)安装VCForPython27.exe ........... 具体安装步骤,可参考http://www.cnblogs.com/zyj-python/p/7392476.html 二 爬虫逻辑 1.CMD终端创建爬虫项目 cd Desktop(返回桌面目录) #选择文件保存位置,我放在了桌面 Scrapy startProject BooksSpider #Boo

前言 一般我们都会将数据爬取下来保存在临时文件或者控制台直接输出,但对于超大规模数据的快速读写,高并发场景的访问,用数据库管理无疑是不二之选.首先简单描述一下MySQL和MongoDB的区别:MySQL与MongoDB都是开源的常用数据库,MySQL是传统的关系型数据库,MongoDB则是非关系型数据库,也叫文档型数据库,是一种NoSQL的数据库.它们各有各的优点.我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库的标准语言. 一.关系型数据库 关系模型就是指二维

原文:教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神 本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具备爬取任何网页的数据的能力.本文以校花网为例进行爬取,校花网:http://www.xiaohuar.com/,让你体验爬取校花的成就感. 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

# scrapy爬取西刺网站ip # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from xici.items import XiciItem class XicispiderSpider(scrapy.Spider): name = "xicispider" allowed_domains = ["www.xicidaili.com/nn"] start_urls = ['http://www.xicidaili.com/nn/']

# -*- coding: utf-8 -*- # scrapy爬取豆瓣电影top250 import scrapy from douban.items import DoubanItem class DoubanspiderSpider(scrapy.Spider): name = "doubanspider" # allowed_domains = ["movie.douban.com/top250"]注意这里的主页限制,一旦翻页可能超出范围 start_url