1. scrapy对request的URL去重 yield scrapy.Request(url, self.parse, dont_filter=False) 注意这个参数:dont_filter=False 2. Jobs: 暂停,恢复爬虫 启用一个爬虫的持久化,运行以下命令: scrapy crawl somespider -s JOBDIR=crawls/somespider-1 然后,你就能在任何时候安全地停止爬虫(按Ctrl-C或者发送一个信号). 恢复这个爬虫也是同样的命令: sc

以前写的太烂了,这次基本把之前的代码全部重构了一遍.github地址是:NetCloud.下面是简单的介绍以及quick start. NetCloud--一个完善的网易云音乐综合爬虫Python库   目前只需要使用命令pip3 install netcloud 即可以完成模块的安装,支持Windows与Linux系统,完全支持python3,不保证兼容python2,所以强烈建议使用python3.代码github的地址是Netcloud   项目结构: netcloud/ ├── anal

1.导入Python SQLITE数据库模块 Python2.5之后,内置了SQLite3,成为了内置模块,这给我们省了安装的功夫,只需导入即可~ import sqlite3 2. 创建/打开数据库  在调用connect函数的时候,指定库名称,如果指定的数据库存在就直接打开这个数据库,如果不存在就新创建一个再打开. cx = sqlite3.connect("E:/test.db") 也可以创建数据库在内存中. con = sqlite3.connect(":memory

1.  使用内置,并加以修改 ( 自定义 redis 存储的 keys ) settings 配置 # ############### scrapy redis连接 #################### REDIS_HOST = '140.143.227.206' # 主机名 REDIS_PORT = 8888 # 端口 REDIS_PARAMS = {'password':'beta'} # Redis连接参数 默认:REDIS_PARAMS = {'socket_timeout': 30

前言 这次分享的文章是我<Python爬虫开发与项目实战>基础篇 第七章的内容,关于如何手工打造简单分布式爬虫 (如果大家对这本书感兴趣的话,可以看一下 试读样章),下面是文章的具体内容. 本章讲的依旧是实战项目,实战内容是打造分布式爬虫,这对初学者来说,是一个不小的挑战,也是一次有意义的尝试.这次打造的分布式爬虫采用比较简单的主从模式,完全手工打造,不使用成熟框架,基本上涵盖了前六章的主要知识点,其中涉及分布式的知识点是分布式进程和进程间通信的内容,算是对Python爬虫基础篇的总结. 现在

当我们试图从新浪微博抓取数据时,我们会发现网页上提示未登录,无法查看其他用户的信息. 模拟登录是定向爬虫制作中一个必须克服的问题,只有这样才能爬取到更多的内容. 实现微博登录的方法有很多,一般我们在模拟登录时首选WAP版. 因为PC版网页源码中包括很多的js代码,提交的内容也更多,不适合机器模拟登录. 我们实现微博登录的大体思路是这样的: 用抓包工具把正常登录时要提交的字段都记录下来; 模拟提交这些字段; 判断是否登录成功; 原理很简单,让我们一步一步来实现吧. 一.抓包利器Fiddler 在电

def insert(): conn = sqlite3.connect("sqlite.db") print "open database passed" table_create = ''' CREATE TABLE COMPANY (ID INT PRIMARY KEY, NAME TEXT, AGE INT, ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL ); ''' conn.execute(table_create) 上面定义了一个表. t

上一篇我写了如何爬取百度网盘的爬虫,在这里还是重温一下,把链接附上: http://www.cnblogs.com/huangxie/p/5473273.html 这一篇我想写写如何爬取百度图片的爬虫,这个爬虫也是:搜搜gif(在线制作功能点我) 的爬虫代码,其实爬虫整体框架还是差不多的,但就是会涉及到图片的的一些处理,还是花费了我不少时间的,所以我请阅读的本爬虫的孩子还是认真一些,毕竟程序猿都不容易啊.好的,我也不想多说,爬虫的代码我会分享到去转盘网,想下载本爬虫代码的孩子请点我下载,如果没有

转载于:http://yxmhero1989.blog.163.com/blog/static/112157956201381443244790/ Python很简洁 我们喜欢简单有效的代码   一.{}.fromkeys(list).keys() list2 = {}.fromkeys(list1).keys() 二.set list2 = list(set(list1)) 三.itertools.grouby ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] ids.sort()

获得查询结果表的列名: [python]  view plain copy print ?   db = sqlite.connect('data.db') cur = db.cursor() cur.execute("select * from table") col_name_list = [tuple[0] for tuple in cur.description] print col_name_list 获得所有列名: [python]  view plain copy pri

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48086195 requests简介 requests是一个很实用的Python HTTP客户端库,编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到.大神kennethreitz的作品,简易明了的HTTP请求操作库, 是urllib2的理想替代品.requests is an elegant HTTP library.API简洁明了,这才是Python开发者喜欢的. requests跟urllib,urlli

一.常用库 1.requests 做请求的时候用到. requests.get("url") 2.selenium 自动化会用到. 3.lxml 4.beautifulsoup 5.pyquery 网页解析库 说是比beautiful 好用,语法和jquery非常像. 6.pymysql 存储库.操作mysql数据的. 7.pymongo 操作MongoDB 数据库. 8.redis 非关系型数据库. 9.jupyter 在线记事本. 二.什么是Urllib Python内置的Http

前两篇我们分别爬取了糗事百科和妹子图网站,学习了 Requests, Beautiful Soup 的基本使用.不过前两篇都是从静态 HTML 页面中来筛选出我们需要的信息.这一篇我们来学习下如何来获取 Ajax 请求返回的结果. 欢迎关注公号[智能制造专栏]学习更多原创智能制造及编程知识. Python 爬虫入门(二)--爬取妹子图 Python 爬虫入门(一)--爬取糗百 本篇以拉勾网为例来说明一下如何获取 Ajax 请求内容 本文目标 获取 Ajax 请求,解析 JSON 中所需字段 数据

今天利用xpath写了一个小爬虫,比较适合一些爬虫新手来学习.话不多说,开始今天的正题,我会利用一个案例来介绍下xpath如何对网页进行解析的,以及如何对信息进行提取的. python环境:python3.5 先看看网页的样子 豆瓣电影网站链接 我们下面将要对电影的名字.链接.评分.评价人数和一句话描述这些信息进行提取1.检查并复制电影名字的xPath信息 电影<肖申克的救赎>的xPath信息如下://*[@id=”content”]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2

SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件.由于SQLite本身是C写的,而且体积很小,所以,经常被集成到各种应用程序中,甚至在iOS和Android的App中都可以集成. Python就内置了SQLite3,所以,在Python中使用SQLite,不需要安装任何东西,直接使用. 在比较低的级别上和数据库交互是非常简单的.你只需提供SQL 语句并调用相应的模块就可以更新或提取数据了.虽说如此,还是有一些比较棘手的细节问题需要逐个列出去解决. 一个难点是数据库中的数据和Python 类

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #字典去重小代码 import sys import os import platform try: pass except: print '''you have something wrong this is a simple jiaoben ''' sys.exit() why = 'why.txt' for i in xrange(len(sys.argv)): if(i>=1): other = sys.ar

一.什么是爬虫,爬虫能做什么 爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来.比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据. 爬虫可以抓取的某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.也可以模拟用户在浏览器或者App应用上的操作,实现自动化的程序.以下行为都可以用爬虫实现: 咨询报告(咨询服务行业) 抢票神器 投票神器 预测(

最近看到电影,也看了很多的评论,想了解下大多人对相关电影的评论,正好也在学习Python,就利用其爬虫的强大能力,这里利用Python3.6.1 下面是相关代码: #coding:utf-8 __author__ = 'hang' import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import jieba #分词包 import numpy #numpy计算包 import codecs #codecs提供的open方法来指定打开的文件

业务场景大概是这样的,这里由两个hive表格,tableA 和 tableB, 格式内容都是这样的: uid cate1 cate2 在hive QL中,我们知道union有着自动去重的功能,但是那是真对几行内容完全一致的情况下才可以.现在我们要进行去重的情况是根据uid进行去重. 也就是说可能存在这种情况: 1234 老师 唱歌 1234 老师 跳舞 对于hive表格中的这两行数据我们只想要保留其中的一行. 针对这种情况,我们做的大致思路就是,取两个表格数据的时候同时人为加上一个flag,然后

#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import threading import urllib import re import time cur=0 last=0 totalcount=0 depth=0 t_mutex=threading.Condition() class Mycrawler: def __init__(self,crawlername,seeds,threadnum): self.crawlername=crawlername sel

采用了多线程和锁机制,实现了广度优先算法的网页爬虫. 对于一个网络爬虫,如果要按广度遍历的方式下载,它就是这样干活的:         1.从给定的入口网址把第一个网页下载下来         2.从第一个网页中提取出所有新的网页地址,放入下载列表中         3.按下载列表中的地址,下载所有新的网页         4.从所有新的网页中找出没有下载过的网页地址,更新下载列表         5.重复3.4两步,直到更新后的下载列表为空表时停止 python实现代码如下: #!/usr/b