目标:爬取安居客网站上前10页北京二手房的数据,包括二手房源的名称.价格.几室几厅.大小.建造年份.联系人.地址.标签等. 网址为:https://beijing.anjuke.com/sale/ BeautifulSoup官网:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ 直接上代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup headers={'user-agent':'Mozilla/5.0…
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…
又是一年双十一了,不知道从什么时候开始,双十一从“光棍节”变成了“双十一购物狂欢节”,最后一个属于单身狗的节日也成功被攻陷,成为了情侣们送礼物秀恩爱的节日. 翻着安静到死寂的聊天列表,我忽然惊醒,不行,我们不能这样下去,光羡慕别人有什么用,我们要行动起来,去找自己的幸福!!! 我也想“谈不分手的恋爱” !!!内牛满面!!! 注册登陆一气呵成~ 筛选条件,嗯...性别女,年龄...18到24岁,身高嘛,无所谓啦,就按默认155-170吧,地区...嗯北京好,北京近一点,照片?那肯定要啊,必须的!!…
#通过输入的关键字,爬取北京地区某岗位的平均月薪 # -*- coding: utf-8 -*- import re import requests import time import lxml.html from bs4 import BeautifulSoup #------------------------------------------------定义函数:获取指定网页北京地区所有相关职位的月薪--------------------- def getSalary(url): h…
在上一篇文章中主要写了关于爬虫过程的分析,下面是代码的实现,完整代码在:https://github.com/pythonsite/spider items中的代码主要是我们要爬取的字段的定义 class UserItem(scrapy.Item): id = Field() name = Field() account_status = Field() allow_message= Field() answer_count = Field() articles_count = Field()…
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 爬取过程一.指定爬取数据二.设置请求头防止反爬三.分析页面并且与网页源码进行比对四.分析页面整理数据五.保存到excel表中六.使用jupyternotebook进行简单的数据分析 一.指定爬取数据 需求:提取价格.面积.详细标题.名称.具体位置.房屋结构.装修情况 二.设置请求头 这里设置请求头依然使用最常见的 user-agent和cookie值作为反爬头,但是在实际操作中,由于爬取数据太快可…
爬取的思路 首先我们应该找到一个账号,这个账号被关注的人和关注的人都相对比较多的,就是下图中金字塔顶端的人,然后通过爬取这个账号的信息后,再爬取他关注的人和被关注的人的账号信息,然后爬取被关注人的账号信息和被关注信息的关注列表,爬取这些用户的信息,通过这种递归的方式从而爬取整个知乎的所有的账户信息.整个过程通过下面两个图表示: 爬虫分析过程 这里我们找的账号地址是:https://www.zhihu.com/people/excited-vczh/answers我们抓取的大V账号的主要信息是:…
天行健,君子以自强不息:地势坤,君子以厚德载物! 好了废话不多说,正式进入主题,前段时间应朋友的请求,爬取了某铝业网站上的数据.刚开始呢,还是挺不愿意的(主要是自己没有完整的爬取过网上的数据哎,即是不自信),但是在兄弟伙的面前不能丢脸卅,硬起头皮都要上,于是乎答应了他,好吧~~~~ 我们的爬取目标: http://www.chalco.com.cn/chalco/ywycp/cpbj/A120401web_1.htm 1.总共63页,每页有十几条的链接 2.爬取连接里面的数据(主要有产品名称.规…
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # Author;Tsukasa import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas import time url_all = [] url_in = input('输入你所需要城市的字母简写:\n如:中山 zs , 广州 gz\n!!!不要乱输入,不然运行不了') url_number = 1+int(input('输入爬取页数:'…
我们爬取的网站:https://www.anjuke.com/sy-city.html 获取的内容:包括地区名,地区链接: 安居客详情 一开始直接用requests库进行网站的爬取,会访问不到数据的, 会直接出现 访问的页面出现错误的信息. selenium 的使用,我的博客上有说过: 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : # @Author : # @Email : # @File : import requests import re from bs4 i…