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: 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…
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…
python 爬虫 爬取哈尔滨天气信息 - http://www.weather.com.cn/weather/101050101.shtml 环境: windows7 python3.4(pip install requests:pip install BeautifulSoup4) 代码:(亲测可以正确执行) # coding:utf-8 """ 总结一下,从网页上抓取内容大致分3步: 1.模拟浏览器访问,获取html源代码 2.通过正则匹配,获取指定标签中的内容 3.将…
python爬虫之12306网站--火车票信息查询 思路: 1.火车票信息查询是基于车站信息查询,先完成车站信息查询,然后根据车站信息查询生成的url地址去查询当前已知出发站和目的站的所有车次车票信息 2.json文件存储当前从出发站到目的站的所有车次的详细信息 3.对json文件进行分析 4.分类查询车票(高铁.火车) 1.json文件:在12306页面选择"车票">"单程",打开"开发人员工具",然后输入出发地.目的地 对json文件进…
最近准备深入学习Python相关的爬虫知识了,如果说在使用Python爬取相对正规的网页使用"urllib2 + BeautifulSoup + 正则表达式"就能搞定的话:那么动态生成的信息页面,如Ajax.JavaScript等就需要通过"Phantomjs + CasperJS + Selenium"来实现了.所以先从安装和功能介绍入门,后面在介绍一些Python相关的爬虫应用. 一. 介绍 PhantomJS        PhantomJS是一个服务器端的…
python爬虫查询车站信息 目录: 1.找到要查询的url 2.对信息进行分析 3.对信息进行处理 python爬虫查询全拼相同的车站 目录: 1.找到要查询的url 2.对信息进行分析 3.对信息进行处理 1.找到车站信息的url 2.分析车站信息,发现每个车站信息以"@"分隔 车站信息查询 #车站信息查询 import requests #1.获得url(存取车站信息的url)并读取,根据获得信息的特点去掉无用的信息并转换存储到列表中 url="https://kyfw…
最近在学Python的爬虫,顺便就练习了一下爬取淘宝上的淘女郎信息:手法简单,由于淘宝网站本上做了很多的防爬措施,应此效果不太好! 爬虫的入口:https://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?type=0&page=0 本人代码如下:请各位高人多指教,请留言,不胜感激!! #_*_coding:utf-8_*_ import unicodedata import urllib.request import re import os root_url…
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…
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…