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…

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…

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…

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…

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…

#-*- 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…

结果输出到文本文件中. import codecs import requests from bs4 import BeautifulSoup headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} index_url = 'https://movie.douban.com/top250' def get_html(url): html = requests.get(url, headers=headers).text return html def create_list(…

1 import requests 2 import json 3 import csv 4 5 6 class DoubantvSpider: 7 def __init__(self): 8 # self.proxies = {"http":"http://125.123.152.81:3000"} 9 self.url = "https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=tv&tag=%E5%9…

如果仅仅因为想要查找文档中的<a>标签而将整片文档进行解析,实在是浪费内存和时间.最快的方法是从一开始就把<a>标签以外的东西都忽略掉. SoupStrainer 类可以定义文档的某段内容,这样搜索文档时就不必先解析整篇文档,只会解析在 SoupStrainer 中定义过的文档. 创建一个 SoupStrainer 对象并作为 parse_only 参数给 BeautifulSoup 的构造方法即可 目标文档 from bs4 import BeautifulSoup, Navig…