章节十四：Scrapy框架 目录章节十四：Scrapy框架1. Scrapy是什么1.1 Scrapy的结构1.2 Scrapy的工作原理2. Scrapy的用法2.1 明确目标与分析过程2.2 代码实现——创建项目2.3 代码实现——编辑爬虫2.4 代码实现——定义数据2.5 代码实操——设置2.6 代码实操——运行3. 代码实操4. 复习
我们提供封装好的饿了么 数据采集接口，实时采集，接口稳定。长期维护使用便宜 接口使用详情请参考 接口地址： github 访问地址：https://github.com/ping0206guo/pingguoapi 全部支持的接口如下，并且支持定制开发
章节十二：协程 目录章节十二：协程1. 复习回顾2. 协程是什么3. 多协程的用法3.1 gevent库3.2 queue模块4. 拓展复习5. 习题练习 1. 复习回顾 照旧来回顾上一关的知识点！上一关我们学习如何将爬虫的结果发送邮件，和定时执行爬虫。 关于邮件，它是这样一种流程： 我们要用到的模块是smtplib
写在前面 这是我在接触爬虫后，写的第二个爬虫实例。 也是我在学习python后真正意义上写的第二个小项目，第一个小项目就是第一个爬虫了。 我从学习python到现在，也就三个星期不到，平时课程比较多，python是额外学习的，每天学习python的时间也就一个小时左右。 所以我目前对于python也不是
一个爬虫 这是我第一次接触爬虫，写的第一个爬虫实例。 https://movie.douban.com/top250 模块 import requests #用于发送请求 import re #使用正则表达式，用于匹配处理文本 import os #用于创建文件夹 from lxml import etree #这里我使用了Xpath表达式用于数据解析，我觉得这个模块
前 言 嗨喽！大家好，这里是魔王！ 课 题： Python 股票数据采集并做数据可视化(爬虫 + 数据分析) 课题介绍： 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
Python批量下载中国货币网债券财务报告, 很多python爬虫的东西 值得学习 推文代码不能正常下载，可参考下面这个。 from bs4 import BeautifulSoup import os import bs4 import requests def getHtml(url): headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x
spider 简介： 浏览器发送http请求，去后端服务器获取到数据之后只能从浏览器中看，如果要把需要的数据保存到本地，存到我们自己库中就可以用到爬虫 百度本质就是一个大爬虫(搜索)，在输入框中输入搜索内容，实际是从百度的数据库搜索出来的 百度数据库的数据是从互联网爬下来的，百度这个爬虫
有的时候需要在scrapy工程里面运行多个爬虫，试用了网上两种方法。 运行环境：scrapy:2.3.0 + python3.8 第一种： # coding:utf-8 from scrapy import cmdline cmdline.execute("scrapy crawl spider1".split()) cmdline.execute("scrapy crawl spider2".split()) 无效，只能运行第一个
一、概述 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. 其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 后台也应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Ass
经常或偶尔使用必应搜索的小伙伴都知道，必应搜索每天都会更新一张背景壁纸，有时候是一段视频，据了解必应搜索的每日壁纸十年如一日，从未间断，最早可以追溯到2010年1月。。。 我经常使用必应查找资料，所以经常发现：哎哟，今天的壁纸真好看。 时间一长就有了想法，来做个网站吧，说干就干：分析必应
其他的教程往往从语法开始，而我们直接开始爬虫，语法等知识边做边学。 这第0篇我们简单介绍下爬虫和编程工具。 爬虫是什么 爬虫是自动浏览、保存网页内容的程序或脚本。 爬虫不同于黑客，爬虫爬取的是允许访问的内容。 工具：Anaconda Anaconda 可以管理 Python 包和 Python 版本。 下
简单python爬虫 在创建的python文件中输入下列代码： # coding:utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup def spider(url,headers): with open('renming.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: r = requests.get(u
正则表达式中的括号，作用是在匹配的正则表达式中返回括号内的内容 findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)>"')url='<a href="https://movie.douban.com/subject/1292052/">'result = re.findall(findLink,url) 返回结果：https://movie.douban.com/
运用了python本身自带的协程库asyncio 协程的思路就是运用了多个程序作用一样 当程序有多个io操作时，会大大降低程序运行的效率 为了提高效率，我们在使用python协程库爬取的时候，当我们遇到一个函数中的io操作拖慢我们的时间时 协程可以让我们的cpu不停下来，去运行其他的代码，当其他的
本篇仅在于交流学习 解析页面 可以采用xpath进行页面连接提取 进入页面 通过进入的页面可以得到下载地址 步骤： 提取表页面模板链接——>进入连接——>提取页面内下载地址连接——>下载保存 headers = { 'User-Agent': '用自己得头部' } response = r
本篇仅在于交流学习 网站名称为： https://manhua.dmzj.com/ 1.首先将相应的库导入： import requests from lxml import etree 2.确定漫画更新页面上限： 第一页 第二页 可以确定页面转换是通过修改数字改变网页的 3.使用for循环遍历页面： for page in range(1,11):
import requestsimport re code=input('请输入本次兑换码：')# 使用readline()读文件f = open("pcid.txt",encoding='utf-8')tcnt=0fcnt=0while True: line = f.readline() if line: uid = line.strip() url = 'https://com-sev.web
import osfrom string import punctuationimport requestsimport reimport pymysqlfrom moviepy.editor import VideoFileClip, AudioFileClipfrom lxml import etreeimport jsonimport timeos.chdir(r'E:\result')headers_bv = { 'User-Agent':
解析方式：XPath XPath的基本使用 1 安装lxml库 conda install lxml 下载慢的话可以试一下热点或切换下载源 2 导入etree from lxml import etree 3 XPath解析文件 ①本地html文件 html_tree = etree.parse('xx.html') ②服务器文件 html_tree = etree.HTML(response.read().de
爬取一些网站下指定的内容，一般来说可以用xpath来直接从网页上来获取，但是当我们获取的内容不唯一的时候我们无法选择，我们所需要的、所指定的内容。 解决办法： 可以使用for In 语句来判断 如果我们所指定的内容在这段语句中我们就把这段内容爬取下来，反之就丢弃 实列代码如下：（以我们学
现在大家对爬虫的兴趣不断高涨，R和PYTHON是两个非常有力的爬虫工具。Python倾向于做大型爬虫，与R相比，语法相对复杂，因此Python爬虫的学习曲线会相对陡峭。对于那些时间宝贵，又想从网上获取数据的初学者而言，用R做爬虫是最好的选择，有三个原因：R语法相对直观，规则更加灵活；对于数据量不大的
1 scrapy 介绍安装 # 1.介绍 通用的网络爬虫框架, 爬虫界的django，也可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域 Scrapy 是基于twisted框架开发而来，twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架 (性能比较高的框架)。 因此Scrapy使用了一种非阻塞（又名异步）的代码来实现并发。 #
# -*- coding:utf-8 -*- # 1、拿取出页面的源代码，然后提取到子页面的链接地址，href # 2、通过href拿到子页面内容，从子页面找到图片下载地址 img->src # 3、下载图片 import requests from bs4 import BeautifulSoup import time url = "https://www.umeitu.com/bizhitupian/weime
