上次转载了一篇<UIPath抓取网页数据并导出Excel>的文章,因为那个导出的是table标签中的数据,所以相对比较简单.现实的网页中,有许多不是通过table标签展示的,那又该如何处理呢,今天我就介绍如何导出这样的网页数据.这次我们选取的是网站是:https://www.51job.com/. 一.准备阶段: 1.打开网站 ​ 2.在搜索中,输入需要查找的关键字,这里我查找的条件是“Java开发工程师+成都”,进入的页面如下: ​ 3.通过F12,我们可以看到,这里数据展示用的并不是tab

urilib是python的标准库,当我们使用Python爬取网页数据时,往往用的是urllib模块,通过调用urllib模块的urlopen(url)方法返回网页对象,并使用read()方法获得url的html内容,然后使用BeautifulSoup抓取某个标签内容,结合正则表达式过滤.但是,用urllib.urlopen(url).read()获取的只是网页的静态html内容,很多动态数据(比如网站访问人数.当前在线人数.微博的点赞数等等)是不包含在静态html里面的,例如我要抓取这个bbs

今天尝试使用python,爬取网页数据.因为python是新安装好的,所以要正常运行爬取数据的代码需要提前安装插件.分别为requests    Beautifulsoup4   lxml  三个插件. 因为配置了环境变量,可以cmd命令直接安装.假如电脑上有两个版本的python,建议进入到目录安装. 安装的命令为 pip install requests(Beautifulsoup4   /lxml  ) 三条分别执行. 安装结束,可以尝试网上一些简单的例子,明白了解 Beautifulso

1.网络爬虫的基本概念 网络爬虫(又称网络蜘蛛,机器人),就是模拟客户端发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序.只要浏览器能够做的事情,原则上,爬虫都能够做到. 2.网络爬虫的功能   图2 网络爬虫可以代替手工做很多事情,比如可以用于做搜索引擎,也可以爬取网站上面的图片,比如有些朋友将某些网站上的图片全部爬取下来,集中进行浏览,同时,网络爬虫也可以用于金融投资领域,比如可以自动爬取一些金融信息,并进行投资分析等. 有时,我们比较喜欢的新闻网站可能有几个,每次

1.1 爬虫相关模块命令回顾 1.requests模块 1. pip install requests 2. response = requests.get('http://www.baidu.com/ ')            #获取指定url的网页内容 3. response.text                                                                                #获取文本文件 4. response.cont

1. 使用 urllib.request 获取网页 urllib 是 Python 內建的 HTTP 库, 使用 urllib 可以只需要很简单的步骤就能高效采集数据; 配合 Beautiful 等 HTML 解析库, 可以编写出用于采集网络数据的大型爬虫; 注: 示例代码使用Python3编写; urllib 是 Python2 中 urllib 和 urllib2 两个库合并而来, Python2 中的 urllib2 对应 Python3中的 urllib.request 简单的示例:  

items的编写 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class AutopjtItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like:

简单介绍Puppeteer Puppeteer是一个Node库,它通过DevTools协议提供高级API来控制Chrome或Chromium.Puppeteer默认以无头方式运行,但可以配置为有头方式运行.Puppeteer中文”木偶”,很贴切,它可以使用node程序来模拟人操作浏览器的行为,比如点击某个按钮等. Puppeteer可以做什么 在浏览器中手动执行的大多数操作都可以使用Puppeteer完成!例如: 生成页面的屏幕截图和PDF. 抓取SPA(单页面应用程序)并生成预渲染内容(即“S

我们以我的博客为例,来爬取我所有写过的博客的标题. 首先,打开我的博客页面,右键“检查”开始进行网页分析.我们选中博客标题,再次右键“检查”即可找到标题相应的位置,我们继续点击右键,选择Copy,再点击Copy XPath,即可获得对应的XPath编码,我们可以先将它保存在一个文本文档中. 我们再多次对各个标题重复以上操作,即可得到关于标题的XPath编码的规律.我们不难看出,对于我的博客的标题的XPath编码格式为“//*[@id="mainContent"]/div/div[n]/

1.项目需求描述 通过订单号获取某系统内订单的详细数据,不需要账号密码的登录验证,但有图片验证码的动态识别,将获取到的数据存到数据库. 2.整体思路 1.通过Selenium技术,无窗口模式打开浏览器 2.在输入框中动态输入订单号 3.将图片验证码截图保存到本地 4.通过Tesseract-OCR技术去本地识别验证码转化为文字 5.将获取的验证码输入输入框 6.点击查询获取列表数据 3.功能实现 1.下载并安装Google浏览器,安装Google驱动chromedriver.exe,获取安装路径

selenium介绍与使用 1 selenium介绍 什么是selenium?selenium是Python的一个第三方库,对外提供的接口可以操作浏览器,然后让浏览器完成自动化的操作.     selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题 selenium本质是通过驱动浏览器,完全模拟浏览器的操作,比如跳转.输入.点击.下拉     等,来拿到网页渲染之后的结果,可支持多种浏览器. 2 下载安装 下载驱动    

1 python环境的配置 1.1 安装python文件包,放到可以找到的位置 1.2 右键计算机->属性->高级环境设置->系统变量->Path->编辑->复制python路径位置 1.3 管理员身份打开cmd,输入python,测试环境是否安装成功 2 安装pycharm 2.1 安装pycharm文件包,放到可以找到的位置 2.2 新建文件夹,需要设置环境 2.3 File->Setting->project ...->add->找到pyt

TFhpple是一个用于解析html数据的第三方库,本人感觉功能还算可以,只不过在使用前必须配置项目. 配置 1.导入libxml2.tbd 2.设置编译路径 使用 这里使用一个例子来说明 http://so.gushiwen.org/guwen/book_2.aspx 1.创建TFHpple对象,data为网站返回的数据 TFHpple *htmlParser = [[TFHpple alloc] initWithHTMLData:data]; 2.使用searchWithXPathQuery

*解析网页数据的仓库 用Beatifulsoup基于lxml包lxml包基于html和xml的标记语言的解析包.可以去解析网页的内容,把我们想要的提取出来. 第一步.导入两个包,项目中必须包含beautifulsoup4和lxml 第二步.先去获取网页的数据 def get_html(): url="http://www.scetc.net" response=request.get(url) response.encoding="UTF-8" return res

/** * Project Name:JavaTest * File Name:BankOfChinaExchangeRate.java * Package Name:com.lee.javatest * Date:2016年7月22日下午1:34:09 * Copyright (c) 2016年7月22日, Pwenlee All Rights Reserved. * */ package com.lee.javatest; import java.io.Serializable; impor

一不小心一个月又过去了,事实上近期还是小忙小忙的,废话不多说.直接进入今天的主题吧. Jsoup – Java HTML Parser, with best of DOM, CSS, and jquery..看这个介绍就知道.这个就是方便咱们 Java 和Android 来解析 HTML 的. HTML 标签 要去爬别人的 HTML 标签的话,首先你肯定得有一定的 HTML 的基础知识吧. 比方说经常使用的标签.标签的相关属性,这个就不多说了,有相关问题都能够在 www.w3school.com

一.利用webbrowser.open()打开一个网站: ? 1 2 3 >>> import webbrowser >>> webbrowser.open('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') True 实例:使用脚本打开一个网页. 所有Python程序的第一行都应以#!python开头,它告诉计算机想让Python来执行这个程序.(我没带这行试了试,也可以,可能这是一种规范吧) 1.从sys.argv读取命令行参数

import requests,bs4res=requests.get('https://www.hao123.com/')print('res对象的类型:',type(res))res.raise_for_status() ###raise_for_status() 方法用来确保程序在下载失败时停止,预防程序发生未知错误.noStarchSoup=bs4.BeautifulSoup(res.text) ###利用 requests.get()函数下载主页,然后将响应结果的text属性传递给 b

"""#最基本,请求地址无参数# response=urllib.request.urlopen("https://www.scetc.edu.cn")## html=response.read().decode("utf-8")## print(html) #第二种,传参数的情况#参数的转换 参数的原始数据# key_value={'kw' : '胡歌'}# #要使用urllib.parse模块下的urllencode对原始数据进行转

#python 3.5 from urllib.request import urlopen from urllib.request import urlretrieve from bs4 import BeautifulSoup import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='pmdb',charset='utf8') cur = conn.cursor() url = "

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>