来啦,老弟 我们已经知道怎么使用 Requests 进行各种请求骚操作 也知道了对服务器返回的数据如何使用 正则表达式 来过滤我们想要的内容 ... 那么接下来 我们就使用 requests 和 re 来写一个爬虫 作为一个爱看书的你(说的跟真的似的) 怎么能发现好书呢? 所以我们 爬取当当网的前 500 本好五星评书籍 怎么样? ok 接下来就是 学习 python 的正确姿势   请在电脑的陪同下 边看本文边练习   首先我们要对我们的目标网站进行分析 先摸清对方的底 我们才能战无不胜 打开

抓取豆瓣读书中的(http://book.douban.com/)最受关注图书,按照评分排序,并保存至txt文件中,需要抓取书籍的名称,作者,评分,体裁和一句话评 方法一: #coding=utf-8 from selenium import webdriver from time import sleep class DoubanPopularBook: def __init__(self): self.dr = webdriver.Chrome() self.popular_books_li

之前写过使用python抓取有路网图书信息,见http://www.cnblogs.com/dyf6372/p/3529703.html. 最近想学习一下Node.js,所以想试试手,比较一下http抓取上的性能,采用事件驱动的Node.js比python好一些,以下上代码(刚学还未优化): var http = require('http'); var iconv = require('iconv-lite'); var url = require('./gb2312_url_encode.j

以前挺喜欢去有路网买二手书的,但是有路网有个缺陷,就是放在图书列表中的书很多都没货了,尤其是一些热门的方向,比如android,在列表中的书大多都没有货了,你必须一个一个点进入查看详细信息才能得知图书是否有货.因此,很久之前用python写了一个抓取的脚本,用来按书名搜索图书以及库存信息.现在拿出来与大家分享一下,因为是最开始学python的时候写的,有些地方写的不是特别好.比如那个时候对于正则表达式不是特别懂,所以用的不是特别好.其次,采用urllib库发送http请求的,效率太低.建议使用t

     本系列目录:    <1.搜索有声小说>    <2.分析详细页地址>     <3.批量下载mp3>      本篇是大结局,看过前两篇的放心吧,不会有第四篇了,软件的下载地址,软件完成的效果大家自己看吧. 一.查找mp3文件的下载地址      我们首先要获取其下载地址,在评书的详细页中没有找到,我们进入播放页面,看看能找到什么,如下图.      直接定位到播放mp3的元素,此处用了一个iframe,说明本页面不是真正的播放页面,简单的看看,没发现什么有

一.爬虫项目一: 豆瓣图书网站图书的爬取: import requests import re content = requests.get("https://book.douban.com/").text #注:此时我们打印输出结果,可以看到输出我们的网页字符串: # print(content) #然后我们编辑匹配豆瓣图书网站抓取图书所用到的正则表达式. pattern = re.compile(r'<li.*?class="cover".*?href=&

数据来源:数据挖掘入门与实战  公众号: datadw scrapy_jingdong[9]- 京东爬虫.基于scrapy的京东网站爬虫,保存格式为csv.[9]: https://github.com/taizilongxu/scrapy_jingdong QQ-Groups-Spider[10]- QQ 群爬虫.批量抓取 QQ 群信息,包括群名称.群号.群人数.群主.群简介等内容,最终生成 XLS(X) / CSV 结果文件.[10]: https://github.com/casparts

1.抓取策略 在前面说到的关联关系注解中,都有一个fetch属性,@OneToOne.@ManyToOne中都默认是FetchType.EAGER,立即获取.@OneToMany.@ManyToMany默认值是FetchType.LAZY,延迟获取.这些注解的的fetch属性定义的是合适获取,至于如何获取,对与FetchType.EAGER,使用的是JOIN.FetchType.LAZY使用的是SELECT.JPA并没有提供我们设置如何获取的方式,如果想要进行修改要使用Hibernate提供的F

相信大家对于WebRequest 并不陌生,我们在C#中发请求的方式,就是创建一个WebRequest .那么如果我们想发一个请求到外网,比如国内上不了的一些网站,那么该怎么做呢? 其实WebRequest 已经帮我们想好了,WebRequest 独创了Proxy(不知道是不是独有的)模式,以下是部分代码,至于代理IP有兴趣的可以自己去网上搜索. 我这里用的是匿名代理,所以不需要凭据,这点要说明一下,有些代理是要账号名和密码的. System.Net.WebRequest req = Syste

概要 这篇博客是在上一篇博客Phantomjs+Nodejs+Mysql数据抓取(1.抓取数据) http://blog.csdn.net/jokerkon/article/details/50868880 后进行的第二部分,请各位读者在看这篇博客之前先浏览上一篇,因为这里面有部分代码会沿用到上一部分的抓取结果. 好,现在开始正式的抓取图片的讲解 首先,我们先来看看代码: var page =require('webpage').create(); var address='http://pro

此篇文章转载自:http://blog.csdn.net/roland_sun/article/details/30078353 工作中经常会需要对一些app进行抓包, 但是每次默认都是只抓http请求的包, 按照这篇文章设置之后就可以抓https的包了, 简单实用, 所以转载过来备用. 现在的Android应用程序几乎都会和网络打交道,所以在分析一个apk的时候,如果可以抓取出其发出的数据包,将对分析程序的流程和逻辑有极大的帮助. 对于HTTP包来说,已经有很多种分析的方法了,例如用tcpdu

最近在弄网页爬虫这方面的,上网看到关于htmlagilitypack搭配scrapysharp的文章,于是决定试一试~ 于是到https://www.nuget.org/packages/ScrapySharp去看看, 看到这句下载提示:To install ScrapySharp, run the following command in the Package Manager Console PM> Install-Package ScrapySharp 接下去我就去找package man

概要: 这篇博文主要讲一下如何使用Phantomjs进行数据抓取,这里面抓的网站是太平洋电脑网估价的内容.主要是对电脑笔记本以及他们的属性进行抓取,然后在使用nodejs进行下载图片和插入数据库操作. 先进行所有页面的内容进行抓取 var page =require('webpage').create(); var address='http://product.pconline.com.cn/server/'; var fs = require('fs'); var mypath = 'ver

  上周学习了BeautifulSoup的基础知识并用它完成了一个网络爬虫( 使用Beautiful Soup编写一个爬虫 系列随笔汇总 ), BeautifulSoup是一个非常流行的Python网络抓取库,它提供了一个基于HTML结构的Python对象. 虽然简单易懂,又能非常好的处理HTML数据,但是相比Scrapy而言,BeautifulSoup有一个最大的缺点:慢. Scrapy 是一个开源的 Python 数据抓取框架,速度快,强大,而且使用简单. 来看一个官网主页上的简单并完整的爬

通过上一篇随笔的处理,我们已经拿到了书的书名和ISBN码.(网络爬虫: 从allitebooks.com抓取书籍信息并从amazon.com抓取价格(2): 抓取allitebooks.com书籍信息及ISBN码) 接下来将通过ISBN码去amazon.com获取每本书对应的价格. 一.了解需要和分析网站 通过分析amazon.com得知,以ISBN码作为搜索关键字可查找到对应的书. 结果页码就有这本书的价格,既然价格是以$符号开头,那就可以通过正则表达式得到价格.   通过正则表达式匹配价格代

这一篇首先从allitebooks.com里抓取书籍列表的书籍信息和每本书对应的ISBN码. 一.分析需求和网站结构 allitebooks.com这个网站的结构很简单,分页+书籍列表+书籍详情页. 要想得到书籍的详细信息和ISBN码,我们需要遍历所有的页码,进入到书籍列表,然后从书籍列表进入到每本书的详情页里,这样就能够抓取详情信息和ISBN码了. 二.从分页里遍历每一页书籍列表 通过查看分页功能的HTML代码,通过class＝"current"可以定位当前页码所在span标签,此s

开始学习网络数据挖掘方面的知识,首先从Beautiful Soup入手(Beautiful Soup是一个Python库,功能是从HTML和XML中解析数据),打算以三篇博文纪录学习Beautiful Soup的过程,第一篇是Beautiful Soup基础知识,后两篇利用前边的Beautiful Soup知识完成一个简单的爬虫,抓取allitebook.com的书籍信息和ISBN码,再根据ISBN码去amazon.com抓取书籍对应的价格. 一.Beautiful Soup简介 网络数据挖掘指

获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一.鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路. 本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据.程序主要分为三个部分:网页源码的获取.所需内容的提取.所得结果的整理. 一.网页源码的获取 很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手.只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码. import urllib.request url='http://quote.stockstar

使用Fiddler抓取手机请求 Fiddler 手机 今天想尝试在手机上抓包,发现一个好玩的小工具——Fiddler. Fiddler是一个专门的抓包工具,可以模拟请求,修改请求,手机应用调试等.还是蛮有意思的一个小工具. 1.下载安装 Fiddler下载地址:http://www.telerik.com/download/fiddler 安装步骤比较简答, 就不介绍了.一直下一步就可以了. 2.配置PC端Fiddler和手机 (1)配置Fiddler允许监听https 打开Fiddler菜单项

第一篇文章,就从一个简单爬虫开始吧. 这只虫子的功能很简单,抓取到”煎蛋网xxoo”网页(http://jandan.net/ooxx/page-1537),解析出其中的妹子图,保存至本地. 先放结果: 从程序来讲,分为三个步骤: 1.发起一个http请求,获取返回的response内容: 2.解析内容,分离出有效图片的url: 3.根据这些图片的url,生成图片保存至本地. 开始详细说明: 准备工作:HttpClient的Jar包,访问http://hc.apache.org/   自行下载.

爬虫系统升级改造正式启动: 在第一篇文章,博主主要介绍了本次改造的爬虫系统的业务背景与全局规划构思: 未来Support云系统,不仅仅是爬虫系统,是集爬取数据.数据建模处理统计分析.支持全文检索资源库.其他业务部门和公司资讯系统重要数据来源.辅助决策等功能于一身的企业级Support系统. 介于好多园友对博主的任务排期表感兴趣,便介绍一下博主当时针对这个系统做的工作任务排期概要(排期表就是更加详细细分外加估算工时的一份excel表格,就不贴出来了): 1.总分四大阶段,逐步上线,最终达到预期规划