前言 本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,如有问题请及时联系我们以作处理. 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 python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests parsel time 相关模块pip安装即可 确定目标网页数据 哦豁,这个价格..................看到都觉得脑阔疼 通过开发者工具,可以直接找到网页返回的数据~ 每一个二手房的数据,…

爬取链家网站二手房房源信息,第一次做,仅供参考,要用scrapy.   import scrapy,pypinyin,requests import bs4 from ..items import LianjiaItem class LianjiaSpider(scrapy.Spider):     name = 'lianjia_dl'     allowed_domains = ['www.lianjia.com']     start_urls = []     url_0 = 'http…

使用 puppeteer 爬取链家房价信息 目录 使用 puppeteer 爬取链家房价信息 页面结构 爬虫库 pupeteer 库 实现 打开待爬页面 遍历区级页面 方法一 方法二 遍历街道页面 遍历分页 业务信息 成果保存 代码优化 成果展示 此文记录了使用 puppeteer 库进行动态网站爬取的过程. 页面结构 地址 链家的历史成交记录页面在这里,它是后台渲染模式,无法通过监听和模拟 xhr 请求来快速获取,只能想办法分析它的页面结构,进行元素提取. 页面通过分页进行管理,例如其第二页链…

试着用scrapy将之前写的抓取链家网信息的重新写了写 然后先是用了第一页的网页作为测试,调试代码,然后发现总是抓取的时候遇见了 类似于这样的问题,并且抓取不到信息 2017-03-28 17:52:49 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://weibo.com/robots.txt> (referer: None)2017-03-28 17:52:49 [scrapy.downloadermiddlewares.robot…

一.相关知识 BeautifulSoup4使用 python将信息写入csv import csv with open("11.csv","w") as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(["a","b","c"]) writer.writerows([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]) 二.目标 要求爬取房天下各大城…

前言 作为一只小白,刚进入Python爬虫领域,今天尝试一下爬取链家的二手房,之前已经爬取了房天下的了,看看链家有什么不同,马上开始. 一.分析观察爬取网站结构 这里以广州链家二手房为例:http://gz.lianjia.com/ershoufang/ 这是第一页,我们看看第二页的url会有什么变化发现多出来一个/g2,第三页/pg3,那么原始的是不是就是增加/pg1呢,我们测试一下http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/  ==  http://gz.lia…

之前写过一个链家网北京二手房的数据抓取,然后本来今天想着要把所有的东西弄完,但是临时有事出去了一趟,耽搁了一下,然后现在是想着把北京的二手房的信息都进行抓取,并且存储在mongodb中, 首先是通过'https://bj.lianjia.com'的url将按照区域划分和地铁路线图进行划分的所有的url抓取出来进行存储,然后在进行下一步的分析,然后会每一套房源信息都会有一个data-housecode,标识是那一套房间,为了避免有重复的房源信息,在每套房的数据中将data-housecode,数据…

闲着没事就抓取了下链家网的房源信息,抓取的是北京二手房的信息情况,然后通过网址进行分析,有100页,并且每页的url都是类似的 url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg' + 页数,然后请求是get 请求,所以静态页面,然后依次来进行分析,并且存储在mongodb中,每次插入的时候还是要字符串装换成json格式在进行插入,页面的解析用的是bs,解析很方便,代码用的是单进程,耗时是大致66s,因为怕ip被封,所以在每次页面请求之后都要sleep 1秒.…

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: TinaLY 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 网上很多爬取教程,但是一般存在两个问题: 一是:自己调试会遇到很多bug,一般无法直接使用,对于调试代码有难度的来说比较抓狂: 二是:由于网页数据…

import json import requests from lxml import etree from time import sleep url = "https://sz.lianjia.com/ershoufang/rs/" headers = { "User-Agent":"", "Refer":"https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg2/" } resp…

1.问题描述: 爬取链家深圳全部二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到CSV文件中 2.思路分析: (1)目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ (2)代码结构: class LianjiaSpider(object): def __init__(self): def getMaxPage(self, url): # 获取maxPage def parsePage(self, url): # 解析每个page,获取每个huose的Link def pars…

1.问题描述: 爬取链家深圳二手房的详细信息,并将爬取的数据存储到Excel表 2.思路分析: 发送请求--获取数据--解析数据--存储数据 1.目标网址:https://sz.lianjia.com/ershoufang/ 2.利用requests.get()方法向链家深圳二手房首页发送请求,获取首页的HTML源代码 #目标网址 targetUrl = "https://sz.lianjia.com/ershoufang/" #发送请求,获取响应 response = request…

因为有在北京租房的打算,于是上网浏览了一下链家网站的房价,想将他们爬取下来,并保存到本地. 先看链家网的源码..房价信息 都保存在 ul 下的li 里面 ​ 爬虫结构: ​ 其中封装了一个数据库处理模块,还有一个user-agent池.. 先看mylianjia.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from ..items import LianjiaItem from scrapy.http import Request from parsel i…

用scrapy爬取链家全国以上房源分类的信息: 路径: items.py # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class LianItem(scrapy.Item): # define the fields…

本次实战是利用爬虫爬取链家的新房(声明: 内容仅用于学习交流, 请勿用作商业用途) 环境 win8, python 3.7, pycharm 正文 1. 目标网站分析 通过分析, 找出相关url, 确定请求方式, 是否存在js加密等. 2. 新建scrapy项目 1. 在cmd命令行窗口中输入以下命令, 创建lianjia项目 scrapy startproject lianjia 2. 在cmd中进入lianjia文件中, 创建Spider文件 cd lianjia scrapy genspi…

今天,我们就以链家网南京地区为例,来学习爬取链家网的成交房源数据. 这里推荐使用火狐浏览器,并且安装firebug和firepath两款插件,你会发现,这两款插件会给我们后续的数据提取带来很大的方便. 首先创建一个名称为lianjia的项目. 需求分析 爬取数据的第一步当然是确定我们的需求,大方向就是我们想拿到南京地区的房源成交信息,但是具体的细节信息,我们需要从网页来看,,我们直接在浏览器中输入以下的网址https://nj.lianjia.com/chengjiao/,会显示南京地区的成交的…

上学期在实验室发表时写了一个爬取智联招牌信息的爬虫. 操作流程大致分为:信息爬取——数据结构化——存入数据库——所需技能等分词统计——数据可视化 1.数据爬取 job = "通信工程师" #以爬取通信工程师职业为例 leibie = ' url_job = [] for page in range(99): x = str(page) #爬取的页码 p = str(page+1) print("正在抓取第一"+p+"页...\n") #提示 ur…

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: 静觅 崔庆才 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 mitmdump 爬取 “得到” App 电子书信息 “得到” App 是罗辑思维出品的一款碎片时间学习的 App,App 内有很多学习资源.不过…

python爬取,找到目标地址,开始研究网页代码格式,于是就开始根据之前学的知识进行爬取,出师不利啊,一开始爬取就出现了个问题,这是之前是没有遇到过的,明明地址没问题,就是显示网页不存在,于是就在百度上找解决办法,发现问题是该网页为了防止恶意访问,进行了一些处理,加上了header以及属性 head = {'authority': 'search.jd.com', 'method': 'GET', 'path': '/s_new.php?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&en…

首先分析:目的:采集链家网站二手房数据1.先分析一下二手房主界面信息,显示情况如下: url = https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/显示总数据量为27589套,但是页面只给返回100页的数据,每页30条数据,也就是只给返回3000条数据. 2.再看一下筛选条件的情况: 100万以下(775):https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1p1/(p1是筛选条件参数,pg1是页面参数) 页面返回26页信息100万-120万(47…

​ 小五利用python将其中的死亡公司数据爬取下来,借此来观察最近十年创业公司消亡史. 获取数据 F12,Network查看异步请求XHR,翻页. ​ 成功找到返回json格式数据的url, 很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手. 很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识. 那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码! QQ群:127341871 https://www.itjuzi.com/api/…

之前没课的时候写过安居客的爬虫,但那也是小打小闹,那这次呢, 还是小打小闹 哈哈,现在开始正式进行爬虫书写 首先,需要分析一下要爬取的网站的结构: 作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧! 在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州的二手房都是这么的贵,作为即将毕业的学生狗惹不起啊惹不起 还是正文吧!!! 由上可以看到网页一条条的房源信息,点击进去后就会发现: 房源的详细信息. OK!那么我们要干嘛呢,就是把郑州这个地区的二手房房源信息都能拿到手,可…

在上一小节中,我们已经提取到了房源的具体信息,这一节中,我们主要是对提取到的数据进行后续的处理,以及进行相关的设置. 数据处理 我们这里以把数据存储到mongo数据库为例.编写pipelines.py文件 import pymongo class MongoPipeline(object): collection = 'lianjia_house' #数据库collection名称 def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri =…

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: 朱小五 凹凸玩数据 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 前段时间老罗和王校长都成为自己的创业公司成了失信人,小五打算上IT桔子看看他们的公司. 意外发现IT桔子出了个死亡公司库,统计了2000-2…

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…

参考博客:http://www.cnblogs.com/eastonliu/p/9925652.html 实习僧招聘的网站采用了字体反爬,在页面上显示正常,查看源码关键信息乱码,如下图所示: 查看网页源码也是看不到关键信息: 查了一下是css3支持自定义字体,实习僧技术人员把一些字体换成了自定义的字体,浏览器上可以显示,后台就看不到了. 1.首先找到这些字体是在哪定义的. 右键查看网页源码,查找font-face,就会看到字体信息(加密的数据太多): 可以看到这些字体源是用了base64加密,用…

主要学习如何通过抓包工具分析简书的Ajax加载,有时间再写一个Multithread proxy spider提升效率. 1. 关键点: 使用单线程爬取,未登录,爬取简书主页Ajax加载的内容.主要有三个关键点:   抓包抓到的X-INFINITESCROLL: true.X-Requested-With: XMLHttpRequest.两个字段是固定的. 还有X-CSRF-Token这个key的value通过首次请求简书首页获得,用于爬取Ajax的下一页. 表单里的seen_snote_ids…

该文内容已失效,现已实现scrapy+scrapy-splash来爬取该网站视频及用户信息,由于B站的反爬封IP,以及网上的免费代理IP绝大部分失效,无法实现一个可靠的IP代理池,免费代理网站又是各种反爬,解决反爬后获取到的有效IP占比极低,不想折腾,因此视频信息暂时无法成功获取.github地址 https://github.com/delav/bstation 该爬虫可以爬取B站所有视频的信息:标题,发布时间,链接,点击数,弹幕数, 收藏数,硬币数,分享数,作者,作者性别,(生日).输入你要…

NSTL国家科技图书文献中心    2017  机械 仪表工业  所有期刊论文信息 代码比较随意,不要介意 第一步,爬取所有期刊链接 #coding=utf-8 import time from selenium import webdriver from lxml import etree from pymongo import MongoClient client = MongoClient("IP", 27017) db = client["nstl"] co…