前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我姓刘却留不住你的心 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 本文获取的字段有为职位名称,公司名称,公司地点,薪资,发布时间 创建爬虫项目 scrapy startproject qianchengw…
本文获取的字段有为职位名称,公司名称,公司地点,薪资,发布时间 创建爬虫项目 scrapy startproject qianchengwuyou cd qianchengwuyou scrapy genspider -t crawl qcwy www.xxx.com items中定义爬取的字段 import scrapy class QianchengwuyouItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: job…
python爬取当当网的书籍信息并保存到csv文件 依赖的库: requests #用来获取页面内容 BeautifulSoup #opython3不能安装BeautifulSoup,但可以安装BeautifulSoup4(pip install bs4) 此实验爬取了当当网中关于深度学习的书籍,内容包括书籍名称.作者.出版社.当前价钱.为方便,此实验只爬取搜索出来的一个页面的书籍.具体步骤如下: 1 打开当当网,搜索"深度学习",等待页面加载,获取当前网址 "http://…
最近有一个需求,需要爬取东方财富网的机构调研数据.数据所在的网页地址为: 机构调研 网页如下所示: 可见数据共有8464页,此处不能直接使用scrapy爬虫进行爬取,因为点击下一页时,浏览器只是发起了javascript网络访问,然后将服务器返回的数据插入网页,无法通过网址直接获取对应页的的页面数据. 通过chrome的开发者工具,我们可以看到点击下一页按钮背后发起的网页访问: 在点击下一页时,浏览器向地址发起了访问.我们分析一下这个地址的结构: http://data.eastmoney.co…
最近有一个需求,需要爬取东方财富网的机构调研数据.数据所在的网页地址为: 机构调研 网页如下所示: 可见数据共有8464页,此处不能直接使用scrapy爬虫进行爬取,因为点击下一页时,浏览器只是发起了javascript网络访问,然后将服务器返回的数据插入网页,无法通过网址直接获取对应页的的页面数据. 通过chrome的开发者工具,我们可以看到点击下一页按钮背后发起的网页访问: 在点击下一页时,浏览器向地址发起了访问.我们分析一下这个地址的结构: http://data.eastmoney.co…
配置python 2.7 bs4 requests 安装 用pip进行安装 sudo pip install bs4 sudo pip install requests 简要说明一下bs4的使用因为是爬取网页 所以就介绍find 跟find_all find跟find_all的不同在于返回的东西不同 find返回的是匹配到的第一个标签及标签里的内容 find_all返回的是一个列表 比如我们写一个test.html 用来测试find跟find_all的区别.内容是: <html> <he…
代码已久,有可能需要调整 #coding:utf-8 from bs4 import BeautifulSoup #有这个bs4不用正则也可以定位要爬取的内容了 from urlparse import urljoin import requests import csv import html5lib URL = 'http://hn.ganji.com/fang1/' #爬取的目标地址 ADDR = 'http://hn.ganji.com/' if __name__ == '__name_…
最近准备换房子,在网站上寻找各种房源信息,看得眼花缭乱,于是想着能否将基本信息汇总起来便于查找,便用python将基本信息爬下来放到excel,这样一来就容易搜索了. 1. 利用lxml中的xpath提取信息 xpath是一门在 xml文档中查找信息的语言,xpath可用来在 xml 文档中对元素和属性进行遍历.对比正则表达式 re两者可以完成同样的工作,实现的功能也差不多,但xpath明显比re具有优势.具有如下优点:(1)可在xml中查找信息 :(2)支持html的查找:(3)通过元素和属性…
先使用以前的方法将返利网的数据爬取下来,scrapy框架还不熟练,明日再战scrapy 查找目标数据使用的是beautifulsoup模块. 1.观察网页,寻找规律 打开值得买这块内容 1>分析数据来源 网页上的数据分为一打开页面就存在的数据(源代码中可以看到的数据), 还有随着鼠标滑动,动态加载的数据(源代码中不显示的数据). 2>查找规律 加载到最底端后,网页上面一共有50条相关数据,查看源代码,发现只有5条数据的源代码,剩下的数据全部是 动态加载出来的.分析这些动态数据: F12打开Ne…
通过上一篇博客了解到爬取数据的操作,但对于存在多个页面的网址来说,使用上一篇博客中的代码爬取下来的资料并不完整.接下来就是讲解该如何爬取之后的页面信息. 一.审查元素 鼠标移至页码处右键,选择检查元素 接着屏幕下方就会出现对应的html语句 二.分析html语句与项目要求 本次项目是爬取所有信息,根据第一步中的html语句,我们有两种爬取后续页面信息的方法: 方法一:循环访问本页面中的“下一页”链接直至该标签为空 即 def next_page(url): soup=get_requests(u…