目录 保存为文本文件:saveAsTextFile 保存为json:saveAsTextFile 保存为SequenceFile:saveAsSequenceFile 读取hive 保存为文本文件:saveAsTextFile # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') sc.parallelize([1, 2, 3, 4]).saveAsTextFile

import urllib2 import re import MySQLdb class LatestTest: #初始化 def __init__(self): self.url="https://toutiao.io/latest" self.UserAgent='Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.97 Safari/537.36'

1 爬取https的网站或是接口的时候,如果是不受信用的SSL证书,会报错,需要添加如下代码,如下代码可以保证当前代码块内所有的请求都自动屏蔽ssl证书问题: import ssl # 这个是爬取https的链接需要的,以及下面一行代码 ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context 2 爬取jsonp的接口,返回的数据需要删除callback名字和最外层括号,可以通过以下方式过滤: text方法将取得的数据转

# -*- conding:utf-8 -*- # 1.两页的内容 # 2.抓取每页title和URL # 3.根据title创建文件,发送URL请求,提取数据 import requests from lxml import etree import time, random, xlwt # 专家委员会成员的xpath(‘//tbody//tr[@height='29']’) class Doc_spider(object): def __init__(self): self.base_url

1.什么是网络爬虫 关于爬虫百度百科这样定义的:网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫.从搜索引擎开始,爬虫应该就出现了,爬虫所做的事情就是分析URL.下载WebServer返回的HTML.分析HTML内容.构建HTTP请求的模拟.在爬虫过程中存储有用的信息等等.简单点说,就是把别人网站上的东西爬下来,至于爬做什么用就看你自己了. 写

目录 前言 Items Pipelines 前言 用Scrapy进行数据的保存进行一个常用的方法进行解析 Items item 是我们保存数据的容器,其类似于 python 中的字典.使用 item 的好处在于: Item 提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误.且看栗子: import scrapy class Doubantop250Item(scrapy.Item): title = scrapy.Field() # 电影名字 star = scrapy.Field() #

# -*- enconding:etf-8 -*- import pymysql import os import time import re serveraddr="localhost" user="root" password=" databaseName="test" filename="./data/UNCL.csv" def create_table(): # sep=os.sep # tableName

这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,详情看下文     编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了.问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?Unicode 是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到

开学前接了一个任务,内容是从网上爬取特定属性的数据.正好之前学了python,练练手. 编码问题 因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了. 问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢? Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中

笔者最近迷上了数据挖掘和机器学习,要做数据分析首先得有数据才行.对于我等平民来说,最廉价的获取数据的方法,应该是用爬虫在网络上爬取数据了.本文记录一下笔者爬取天猫某商品的全过程,淘宝上面的店铺也是类似的做法,不赘述.主要是分析页面以及用Python实现简单方便的抓取. 笔者使用的工具如下 Python 3--极其方便的编程语言.选择3.x的版本是因为3.x对中文处理更加友好. Pandas--Python的一个附加库,用于数据整理. IE 11--分析页面请求过程(其他类似的流量监控工具亦可).

>>>内容基本框架: 1.爬虫目的 2.爬取过程 3.代码实现 4.爬取结果  >>>实验环境: python3.6版本,pycharm,电脑可上网. [一 爬虫目的]对喜马拉雅上一个专辑的音频进行爬取并保存到本地 要爬取的喜马拉雅音频数据如下所示: 每页30个音频,共x页. [二 爬取过程] >>>F12打开谷歌功能,点击Network选项: F5刷新后,随便点击一个音频进行播放(这里特别注意): 找到我们要爬取的页面数据的url地址:https:/

python爬取某个网站的图片并保存到本地 #coding:utf- import urllib import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('gb2312') #获取整个页面的数据 def getHtml (url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html #保存图片到本地 def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.j

利用python爬取58同城简历数据 利用python爬取58同城简历数据 最近接到一个工作,需要获取58同城上面的简历信息(http://gz.58.com/qzyewu/).最开始想到是用python里面的scrapy框架制作爬虫.但是在制作的时候,发现内容不能被存储在本地变量 response 中.当我通过shell载入网页后,虽然内容能被储存在response中,用xpath对我需要的数据进行获取时,返回的都是空值.考虑到数据都在源码中,于是我使用python里的beautifulSou

/1 前言/ 前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据(上篇),木有赶上车的小伙伴,可以戳进去看看.今天小编带大家进行网页结构的分析以及网页数据的提取,具体步骤如下. /2 首页分析及提取/ 首先进入网站主页,如下图所示. 简单分析下页面,其中后面的 1 是页码的意思,分析后发现每一页有100 多条数据,然后网站底部总共有 2700+页 的链接,所以总共ip 代理加起来超过 27 万条数据,但是后面的数据大部分都是很多年前的数据了,比如 2012 年,大概就前 5000 多条是

我们在使用python爬取网页数据的时候,会遇到页面的数据是通过js脚本动态加载的情况,这时候我们就得模拟接口请求信息,根据接口返回结果来获取我们想要的数据. 以某电影网站为例:我们要获取到电影名称以及对应的评分 首先我们通过开发者模式,找到请求该页面的接口信息 另外,为了能模拟浏览器访问接口信息,我们需要获取到请求头部信息 获取到以上信息,我们就可以通过python的requests库来模拟访问接口啦 1.导入requests库 import requests 2.定义请求参数信息 url =

618购物节,辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么?本文以某东为例,Python爬取618活动的畅销商品数据,并进行数据清洗,最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中,名列前茅的商品是哪些?销售数据如何?用户好评如何?等等 本文结构如下: 1.爬取某东畅销商品数据 2.清洗数据并并进行简单分析 3.将数据进行可视化展示 数据的字段如下: 一共爬取了243条某东畅销商品数据 01.获取数据 1.   分析网页 在编写代码之前,先来分析一波网页. 上面是某东的畅销商品,通过辰哥分析分析,该网页

写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来

Python 爬取途虎养车 全系车型 轮胎 保养 数据 2021.7.27 更新 增加标题.发布时间参数 demo文末自行下载,需要完整数据私聊我 2021.2.19 更新 增加大保养数据 2020.12.17 更新 更新最新官网数据:116629条 2020.8.6 更新 新增车型参数 2020.5.30 更新 新增轮胎数据 1.获取全系车型品牌名称 def get_brand(self): """ 获取品牌名称,用来拼接车型列表url :return: "&qu

很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来,之前的写得不完整,而且只能使用自己的数据,现在重新整理了一下,任何的微博数据都可以制作出来,放在今天应该比较应景. 一年一度的虐汪节,是继续蹲在角落默默吃狗粮还是主动出击告别单身汪加入散狗粮的行列就看你啦,七夕送什么才有心意,程序猿可以试试用一种特别的方式来表达你对女神的心意.有一个创意是把她过往发的微博整理后用词云展示出来.本文教你怎么用Python快速创建出有心意词云,即使是Python小白也能分分钟做出来. 准备工作 本环境基于Python

今天写的这篇文章是关于python爬虫简单的一个使用,选取的爬取对象是著名的招聘网站--拉钩网,由于和大家的职业息息相关,所以爬取拉钩的数据进行分析,对于职业规划和求职时的信息提供有很大的帮助. 完成的效果  爬取数据只是第一步,怎样使用和分析数据也是一大重点,当然这不是本次博客的目的,由于本次只是一个上手的爬虫程序,所以我们的最终目的只是爬取到拉钩网的职位信息,然后保存到Mysql数据库中.最后中的效果示意图如下: 控制台输入 数据库显示 准备工作  首先需要安装python,这个网上已经有很

1. Scrapy框架 Scrapy是python下实现爬虫功能的框架,能够将数据解析.数据处理.数据存储合为一体功能的爬虫框架. 2. Scrapy安装 1. 安装依赖包 yum install gcc libffi-devel python-devel openssl-devel -y yum install libxslt-devel -y 2. 安装scrapy pip install scrapypip install twisted==13.1.0 注意事项:scrapy和twist