前言   GraphQL 是一种用于 API 的查询语言,是由 Facebook 开源的一种用于提供数据查询服务的抽象框架.在服务端 API 开发中,很多时候定义一个接口返回的数据相对固定,因此要获得更多信息或者只想得到某部分信息时,基于 RESTful API 的接口就显得不那么灵活.而 GraphQL 对 API 中的数据提供了一套易于理解的完整描述,使得客户端能够准确地获得它需要的数据,而且没有任何冗余,也让 API 更容易地随着时间推移而演进,还能用于构建强大的开发者工具.   目前,L…

#coding:utf8 #爬取网上车市[http://www.cheshi.com/]的数据 import requests, json, time, re, os, sys, time,urllib2,shutil,string import threading import MySQLdb import redis from pyquery import PyQuery as pq from urlparse import urljoin from selenium import webd…

1.发送异步请求获取数据 1.引入 axios ( 使用 yarn add axios 进行安装 ) import axios from 'axios'; 2. 模拟 在元素完成挂载后加载数据 并初始化 redux # TodoList.js componentDidMount(){ axios.get('http://xxx/xxx').then( ( response ) => { const data = response.data; const action = { type: 'ini…

写在前面的一点屁话: 对于肉食主义者,吃肉简直幸福感爆棚!特别是烤肉,看着一块块肉慢慢变熟,听着烤盘上"滋滋"的声响,这种期待感是任何其他食物都无法带来的.如果说甜点是"乍见之欢",那肉则是"久处不厌".为了造福"烤肉控"们,今天就用Python爬取一座城市的烤肉店数据,选出最适合的一家烤肉店! 准备工作 环境 python 3.6 pycharm requests >>> 发送请求 pip install…

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…

简介 上一个博文已经讲述了如何使用selenium跳过webdriver检测并爬取天猫商品数据,所以在此不再详细讲,有需要思路的可以查看另外一篇博文. 源代码 # -*- coding: utf-8 -*- from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.w…

还是以猫眼电影为例,这次用pyquery库进行爬取 1.简单demo,看看如何使用pyquery提取信息,并将提取到的数据进行组合 # coding: utf-8 # author: hmk import requests from pyquery import PyQuery as pq url = 'http://maoyan.com/board/4' header = {"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,applica…

上一篇通过requests+正则爬取了猫眼电影榜单,这次通过requests+beautifulsoup再爬取一次(其实这个网站更适合使用beautifulsoup库爬取) 1.先分析网页源码 可以看出每部电影信息都包含在一堆<dd>...</dd>标签中,所以第一步可以通过beautifulsoup库解析出所有<dd>标签对,然后再从<dd>标签对中依次解析排名所在的<i>标签,电影名所在的<p>标签,上映时间所在的<p>…

前面讲了如何通过pymysql操作数据库,这次写一个爬虫来提取信息,并将数据存储到mysql数据库 1.爬取目标 爬取猫眼电影TOP100榜单 要提取的信息包括:电影排名.电影名称.上映时间.分数 2.分析网页HTML源码 可以看到每部电影信息都被包裹在一对<dd>...</dd>标签中,所以我们只需提取出一个标签对中的上述信息即可.使用正则表达式提取 3. 完整过程 这个例子有2个关键点:正则编写和数据处理(写进mysql数据库) (1) 正则表达式的编写### pattern…

需求:爬取[安居客—广州—新楼盘]的数据,具体到每个楼盘的详情页的若干字段. 难点:楼盘类型各式各样:住宅 别墅 商住 商铺 写字楼,不同楼盘字段的名称不一样.然后同一种类型,比如住宅,又分为不同的情况,比如分为期房在售,现房在售,待售,尾盘.其他类型也有类似情况.所以字段不能设置固定住. 解决方案:目前想到的解决方案,第一种:scrapy中items.py中不设置字段,spider中爬的时候自动识别字段(也就是有啥字段就保留下来),然后返回字典存起来.第二种,不同字段的网页分别写规则单独抓取.…