虎扑是一个认真而有趣的社区,每天有众多JRs在虎扑分享自己对篮球.足球.游戏电竞.运动装备.影视.汽车.数码.情感等一切人和事的见解,热闹.真实.有温度. 受害者地址 https://nba.hupu.com/stats/players 本文知识点: 系统分析网页性质 结构化的数据解析 csv数据保存 环境介绍: python 3.6 pycharm requests csv 爬虫案例的一般步骤 1.确定url地址(网页分析) 完成一半 2.发送网络请求 requests(js\html\css

首先分析虎扑页面数据 如图我们所有需要的数据都在其中所以我们获取需要的内容直接利用beaitifulsoupui4``` soup.find_all('a',class_="truetit") for p in soup.find_all('a',class_="truetit"):# 获取a标签的内容 print("帖子的内容如下: ") print(p.get_text()) ```就可以获取到帖子的内容. 接下

前言: 作为一名从小就看篮球的球迷,会经常逛虎扑篮球及湿乎乎等论坛,在论坛里面会存在很多精美图片,包括NBA球队.CBA明星.花边新闻.球鞋美女等等,如果一张张右键另存为的话真是手都点疼了.作为程序员还是写个程序来进行吧!        所以我通过Python+Selenium+正则表达式+urllib2进行海量图片爬取.        前面讲过太多Python爬虫相关的文章了,如爬取新浪博客.维基百科Infobox.百度百科.游迅网图片,也包括Selenium安装过程等等,详见我的两个专栏: 

Requests+Xpath 爬取租房网站信息 [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https://ww

虎扑是广大jrs的家园,步行街是这个家园里最繁华的地段.据称广大jrs平均学历985,步行街街薪30w起步. 大学时经舍友安利,开始了解虎扑,主要是看看NBA的一些资讯. 偶尔也上上这个破街,看看jrs虐虐狗,说说家长里短等等,别的不说,jr们的三观都是特别正的. 不冷笑话基本是我每天必看的帖子,感觉楼主非常敬业,每天都会有高质量的输出,帖子下的热帖也很给力,福利满满. 正学python,突发奇想想把不冷笑话的图都爬下来. 但是虎扑在这块有限制,不登录无法查看用户的帖子,而我目前又懒得弄登陆认证

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某套图网站,套图以封面形式展现在页面,需要依次点击套图,点击广告盘链接,最后到达百度网盘展示页面. 这一过程通过爬虫来实现,收集百度网盘地址和提取码,采用xpath爬虫技术 1.首先分析图片列表页,该页按照更新先后顺序暂时套图封面,查看HTML结构.每一组“li”对应一组套图.属性href后面即为套图的内页地址(即广告盘链接页).所以,我们先得获取列表页内所有的内页地址(即广告盘链接页) 代码如下: import requests 倒入requests库 from lxml import etr

关键词:requests,BeautifulSoup,jieba,wordcloud 整体思路:通过requests请求获得html,然后BeautifulSoup解析html获得一些关键数据,之后通过jieba分词对数据进行切分,去停,最后通过wordcloud画词云图 1.请求虎扑Acg区 Acg区首页的url为:https://bbs.hupu.com/acg Acg区第二页的url为:https://bbs.hupu.com/acg-2 从这里可以得知,如果我们要请求多个网页,只需要以首

python爬虫之User-Agent用户信息 爬虫是自动的爬取网站信息,实质上我们也只是一段代码,并不是真正的浏览器用户,加上User-Agent(用户代理,简称UA)信息,只是让我们伪装成一个浏览器用户去访问网站,然而一个用户频繁的访问一个网站很容易被察觉,既然我们可以伪装成浏览器,那么也同样可以通过UA信息来变换我们的身份. 整理部分UA信息 OperaMozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like G

虎扑非官方客户端TLint全新Material Design设计,简洁美观支持论坛全部操作,浏览帖子.点亮.回复.引用.收藏等多项个性化设置(不同主题,不同阅读模式) TLint For 虎扑体育 更新内容- 添加消息中心,可自由查看.发送消息 - 夜间模式优化 - 修复我的论坛消息接口无效的问题 - 其他细节调整和bug修复 源码下载:http://code.662p.com/view/13610.html <ignore_js_op> <ignore_js_op><ign

Node.js 爬虫爬取电影信息 我的CSDN地址:https://blog.csdn.net/weixin_45580251/article/details/107669713 爬取的是1905电影网的信息,使用的是正则匹配. 本来为了更好地学习异步编程打好基础,没想到这玩意这么上头. 代码也写了好几天,自己技术不到家,肯定有写的不好的地方,还需要多努力. 下个月争取把vue学完,九月估计该开学了. 代码在最下面 const request=require('request'); const

数据保存本地 [抓取]:参考前文 爬虫系列1:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9451093.html [分页]:参考前文 爬虫系列2:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10267721.html [保存]:参考前文 爬虫系列3:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/10270926.html [动态]:参考前文 爬虫系列4:https://www.cnblogs.com/yiz

目录 前言 XPath的使用方法 XPath爬取数据 后言 @(目录) 前言 本章同样是解析网页,不过使用的解析技术为XPath. 相对于之前的BeautifulSoup,我感觉还行,也是一个比较常用的一种解析方式 , 并且更加的符合我们之前的一个逻辑思维,不过看情况吧,看各位准备怎么用吧. XPath的使用方法 同样的先下载lxml插件,并且导入里面的etree """ XPath的学习 """ from lxml import etree #

XPath     XPath,全称 XML Path Language,即 XML 路径语言,它是一门在 XML 文档中查找信息的语言.最初是用来搜寻 XML 文档的,但同样适用于 HTML 文档的搜索.所以在做爬虫时完全可以使用 XPath 做相应的信息抽取. 1. XPath 概览     XPath 的选择功能十分强大,它提供了非常简洁明了的路径选择表达式.另外,它还提供了超过 100 个内建函数,用于字符串.数值.时间的匹配以及节点.序列的处理等,几乎所有想要定位的节点都可以用 XPa

警告:不要恶意的访问网站,仅供学习使用! 本教程实例只抓取信息系统集成及服务资质网的企业资质查询. 1. 抓包 打开谷歌浏览器的开发者工具并访问该网站,过滤请求后找到请求数据的包. 1.1 找到相应封包 1.2 分析(解析)参数a 参数a的值先base64解密,在进行2次url解密得到如下结果: ["{\"parameters\":[{\"name\":\"type\",\"value\":1,\"flag

注意点: 1. 用Fiddler抓取登陆后的headers,cookies; 2. 每抓取一次网页暂停一点时间防止反爬虫; 3. 抓取前,需要关闭Fiddler以防止端口占用. 还需解决的问题: 爬取记录较多时,会触发反爬虫机制. 用Fiddler抓取登陆后的headers,cookies 也可使用火狐F12查看 #-*- coding: utf-8 -*- import sys import time import urllib import bs4 import re import rand

# 需要的库 from lxml import etree import requests # 请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36' } # 保存文本的地址 pathname=r'E:\爬虫\诗词名句网\\' # 获取书籍名称的函数 def get_bo

在爬虫时,一般需要伪装Agent信息,放在header中 1.header不是必传参数,在需要的时候进行伪装 2.header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.390" "4.87 Safari/537.36"}

爬取思路 用到的第三方库文件 lxml,requests,fake_agent 用fake_agent里的UserAgent修饰爬虫 用requests进行基本的请求 用lxml进行html的分析 用xpath进行网页元素的选择 爬取的一些问题 1.编码问题这两个编码无法转换成utf-8 UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xa0' in position 15: illegal multibyte sequence

#导入需要用到的模块 import requests import pymysql import time from bs4 import BeautifulSoup import tkinter as tk import xlwt import importlib,sys importlib.reload(sys) from PIL import Image,ImageTk #背景图片 def resize( w_box, h_box, pil_image): """调整图