Python:将爬取的网页数据写入Excel文件中 通过网络爬虫爬取信息后,我们一般是将内容存入txt文件或者数据库中,也可以写入Excel文件中,这里介绍关于使用Excel文件保存爬取到的网页数据的简单实现方法. 必要的第三方库:requests.beautifulsoup4.xlwt. 先来看看通过使用Excel文件保存数据的一个简单实例. #导入xlwt模块 import xlwt #创建一个Workbook对象,即创建一个Excel工作簿 f = xlwt.Workbook() #创建学

# -*- conding:utf-8 -*- # 1.两页的内容 # 2.抓取每页title和URL # 3.根据title创建文件,发送URL请求,提取数据 import requests from lxml import etree import time, random, xlwt # 专家委员会成员的xpath(‘//tbody//tr[@height='29']’) class Doc_spider(object): def __init__(self): self.base_url

Item Pipeline 当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item. 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,比如决定此Item是丢弃而存储.以下是item pipeline的一些典型应用: 验证爬取的数据(检查item包含某些字段,比如说name字段) 查重(并丢弃) 将爬取结果保存到文件或者数据库中 编写item 在items.py中进行编写 class JobBol

近日在做爬虫功能,爬取网页内容,然后对内容进行语义分析,最后对网页打标签,从而判断访问该网页的用户的属性. 在爬取内容时,遇到乱码问题.故需对网页内容编码格式做判断,方式大体分为三种:一.从header标签中获取Content-Type=#Charset:二.从meta标签中获取Content-Type=#Charset:三.根据页面内容分析编码格式. 其中一/二方式并不能准确指示该页面的具体编码方式,周全考虑,加入第三种方式. 第三种方式引入开源jar包info.monitorenter.cp

首先我们前期要导入的第三方类库有; 通过猫眼电影100榜的源码可以看到很有规律 如: 亦或者是: 根据规律我们可以得到非贪婪的正则表达式 """<div class="movie-item-info">.*?title="(.*?)".*?class="star">(.*?)</p>.*?releasetime">(.*?)</p>""&q

# 1.把之间案例,使用bs4,正则,xpath,进行数据提取. # 2.爬取拉钩网上的所有python职位. from urllib import request,parse import json,random #导入xlsxwriter 主要用于生成excel表格对象 import xlsxwriter #创建python的职位类 class python_position: def __init__(self,page,number): self.page = page self.num

学习Python也有一段时间了,各种理论知识大体上也算略知一二了,今天就进入实战演练:通过Python来编写一个拉勾网薪资调查的小爬虫. 第一步:分析网站的请求过程 我们在查看拉勾网上的招聘信息的时候,搜索Python,或者是PHP等等的岗位信息,其实是向服务器发出相应请求,由服务器动态的响应请求,将我们所需要的内容通过浏览器解析,呈现在我们的面前. 可以看到我们发出的请求当中,FormData中的kd参数,就代表着向服务器请求关键词为Python的招聘信息. 分析比较复杂的页面请求与响应信息,

流程: 爬取的数据处理为列表,包含字典.里面包含中文, 经过json.dumps,保存到json文件中, 发现里面的中文显示未\ue768这样子 查阅资料发现,json.dumps 有一个参数.ensure_ascii =true,  它会将不是ascii字符的转义为json 字符串. 如果是false ,不是ascii字符的会包含在里面,即如果是中文就会保存中文. 但是我认为json这样写是有道理的. 用requests模块, requests.post(url,json=handled_da

前言 本次主题分两篇文章来介绍: 一.数据采集 二.数据分析 第一篇先来介绍数据采集,即用python爬取网站数据. 1 运行环境和python库 先说下运行环境: python3.5 windows 7, 64位系统 python库 本次智联招聘的网站爬取,主要涉及以下一些python库: requests BeautifulSoup multiprocessing pymongo itertools 2 爬取的主要步骤 根据关键字.城市.以及页面编号生成需要爬取的网页链接 用requests

大二下实训课结业作业,想着就爬个工作信息,原本是要用python的,后面想想就用java试试看, java就自学了一个月左右,想要锻炼一下自己面向对象的思想等等的, 然后网上转了一圈,拉钩什么的是动态生成的网页,51job是静态网页,比较方便,就决定爬51job了. 前提: 创建Maven Project方便包管理 使用httpclient 3.1以及jsoup1.8.3作为爬取网页和筛选信息的包,这两个版本用的人多. mysql-connect-java 8.0.13用来将数据导入数据库,支持

# coding=utf-8 import os import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdr

1.先导入相应的jar包 2.一个小的Demo测试[实体类+测试类:保存excel的方法] Student实体类 public class Student{ private int id; private String name; private String email; private Date birth; //相应的set.get方法 还有构造器(有参.无参的) ··············· } Test测试类 public class Test{ public static List

1.创建工程 scrapy startproject tencent 2.创建项目 scrapy genspider mahuateng 3.既然保存到数据库,自然要安装pymsql pip install pymysql 4.settings文件,配置信息,包括数据库等 # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for tencent project # # For simplicity, this file contains only setting

本篇博文为使用python爬虫爬取糗事百科content并将爬取内容存入excel中保存·. 实验环境:Windows10   代码编辑工具:pycharm 使用selenium(自动化测试工具)+phantomjs(无界面的浏览器  也可以使用Firefox或者chrome)+beautiful soup来爬取并解析页面 代码如下: #_*_coding:utf-8_*_from selenium import webdriverfrom bs4 import BeautifulSoupimp

本编博客是关于爬取天猫店铺中指定店铺的所有商品基础信息的爬虫,爬虫运行只需要输入相应店铺的域名名称即可,信息将以csv表格的形式保存,可以单店爬取也可以增加一个循环进行同时爬取. 源码展示 首先还是完整代码展示,后面会分解每个函数的意义. # -*- coding: utf-8 -*- import requests import json import csv import random import re from datetime import datetime import time c

近年来,大数据盛行,有关爬虫的教程层次不穷.那么,爬虫到底是什么呢? 什么是爬虫? 百度百科是这样定义的: 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫.更多解释 就我个人理解,所谓的爬虫,就是代替人工复制粘贴去获取网络资源.平常我们需要批量下载图片.下载表格数据时,在没有爬虫的帮助下,只能借助CTRL+C .CTRL+V 了,非常的繁琐,

第一次学习Node.js爬虫,所以这时一个简单的爬虫,Node.js的好处就是可以并发的执行 这个爬虫主要就是获取慕课网的课程信息,并把获得的信息存储到一个文件中,其中要用到cheerio库,它可以让我们方便的操作HTML,就像是用jQ一样 开始前,记得 npm install cheerio 为了能够并发的进行爬取,用到了Promise对象 //接受一个url爬取整个网页,返回一个Promise对象 function getPageAsync(url){ return new Promise(

# #author:wuhao # #--*------------*-- #-****#爬取代理IP并保存到Excel----#爬取当日的代理IP并保存到Excel,目标网站xicidaili.com#如果访问频率太快的话,会被网站封掉IP import urllib.request import urllib.parse import re import xlwt import http.cookiejar import datetime from bs4 import BeautifulS

用Python爬虫爬取广州大学教务系统的成绩(内网访问) 在进行爬取前,首先要了解: 1.什么是CSS选择器? 每一条css样式定义由两部分组成,形式如下: [code] 选择器{样式} [/code] 在{}之前的部分就是“选择器”.“选择器”指明了{}中的“样式”的作用对象,也就是“样式”作用于网页中的哪些元素.可参考:http://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asphttp://www.ruanyifeng.com/blog/2009/

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

python爬虫在爬取网页内容时,需要将内容连同内容格式一同爬取过来,然后在自己的web页面中显示,自己的web页面为django框架 首先定义一个变量html,变量值为一段HTML代码 >>> print(html) <div id=1>   my <br>   name <br> is   JAY <br> </div> ,我们现在要取div里面的内容,在自己的web页面中显示,空格和换行符等都以HTML代码的形式抓取.最终