前文参考: Python爬虫(一)——豆瓣下图书信息 Python爬虫(二)——豆瓣图书决策树构建 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现这里有5个数据,这里有三个特征(评分是否超过8.0,评分是否超过9.5,评价数是否超过45,000)来划分这5本书是否选择阅读. 现在我们要做的就是是要根据第一个特征,第二个特征还是第三个特征来划分数据,进行分类. def createDataSet(): dataSet = [[1,1,1,'ye…

前文参考: Python爬虫(一)——开封市58同城租房信息 Python爬虫(二)——对开封市58同城出租房数据进行分析 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现这里有5个数据,这里有两个特征(房租是否少于2000,房屋面积是否大于50)来划分这5个出租房是否租借. 现在我们要做的就是是要根据第一个特征,第二个特征还是第三个特征来划分数据,进行分类. def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'ye…

最近很想看的一个电影,去知乎上看一下评论,刚好在学Python爬虫,就做个小实例. 代码基于第三方修改 原文链接  http://python.jobbole.com/88325/#comment-94754 #coding:utf-8 from lib2to3.pgen2.grammar import line __author__ = 'hang' import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import jieba #分词包…

1- 问题描述 抓取豆瓣“新书速递”[1]页面下图书信息(包括书名,作者,简介,url),将结果重定向到txt文本文件下. 2- 思路分析[2] Step1 读取HTML Step2 Xpath遍历元素和属性 3- 使用工具 Python,lxml模块,requests模块 4- 程序实现 # -*- coding: utf-8 -*- from lxml import html import requests page = requests.get('http://book.douban.co…

爬虫目的: 随着近年互联网的发展,网络上的信息飞速数量增长.在庞大的数据面前想要获得期望的信息往往如同大海捞针.通过合理的筛选,在百万甚至数亿计的数据中找到所需信息,无疑有着非常大的意义. 在豆瓣网下,有很多与日常生活相关的模块网站 内置的评分评价功能可以为用户提供很大选择空间,以豆瓣读书为例: 其中包含六个大型模块(文学,流行,文化,生活,经管,科技),内部细分了145个小型模块. 在以数十万计的图书信息中,找到各模块中热门好评图书,对于读者或是书商都是很重要的. 爬虫代码概述 一.数据存储…

本篇我们将开始学习如何进行网页抓取,更多内容请参考:python学习指南 urllib2库的基本使用 所谓网页抓取,就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来,保存到本地.在Python中有很多库可以用来抓取网页,我们先学习urllib2. urllib2是Python2.x自带的模块(不需要下载,导入即可使用) urllib2官网文档:https://docs.python.org/2/library/urllib2.html urllib2源码 urllib2在python3.x中被…

GET&POST请求一般格式 爬取Github数据 GET&POST请求一般格式 很久之前在讲web框架的时候,曾经提到过一句话,在网络编程中“万物皆socket”.任何的网络通信归根结底,就是服务端跟客户端的一次socket通信.发送一个socket请求给服务端,服务端作出响应返回socket给客户端. 在此,就不详细介绍HTTP请求头,网上的大牛博客多的很,这里针对请求头跟请求体,稍微了解下一般规律,只是为了爬虫准备基础. HTTP请求 既然万物皆socket,那么不论客户端还是服务端…

#-*- coding:utf-8 -*- __author__ = "carry" import urllib import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.dbmeinv.com/?pager_offset=1' x = 1 def crawl(url): headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/5…

直接上代码 import urllib.request import http.cookiejar from lxml import etree # from spiderImg import getImg head = { 'Connection': 'Keep-Alive', 'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Han…

前文参考:  https://www.cnblogs.com/LexMoon/p/douban1.html Matplotlib绘制决策树代码: # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt decisionNode = dict(boxstyle=') leafNode = dict(boxstyle='round4',fc='0.8') arrow_args = dict(arrowstyle='<-') def plotNode(nodeTx…