兴趣来潮,爬了下51job,但是遇到编码问题!以下是简单的一段代码 获取整个页面数据 # -*- coding:utf-8 -*- import requests import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8') def spider(url): session = requests.Session() html = session.get(url, headers=headers) return html url = 'http://ww

豆瓣电影信息爬取(json) # a = "hello world" # 字符串数据类型# b = {"name":"python"} # 字典# c = '{"name":"python"}' # json数据类型字符串 方法:分析网页subject 应该是下面类型a = {'name':[{'id':1,'name':'python'},{'id':2,'name':'python1'},{}.....

接上篇:安居客scrapy房产信息爬取到数据可视化(下)-可视化代码,可视化的实现~ 先看看保存的数据吧~ 本人之前都是习惯把爬到的数据保存到本地json文件, 这次保存到数据库后发现使用mongodb的聚合统计省去了好多自己用python写计算逻辑的步骤,好方便啊~~ 第一张图柱状图 第一张图代码解析: #encoding:utf-8 import random from pyecharts import Bar from pymongo import MongoClient conn = M

自学python的大四狗发现校招招python的屈指可数,全是C++.Java.PHP,但看了下社招岗位还是有的.于是为了更加确定有多少可能找到工作,就用python写了个爬虫爬取招聘信息,数据处理,最后用R语言进行可视化呈现.项目地址:Github Repo 求关注. scrapy爬虫 python语言简单强大,虽然效率比不上C++这类编程语言,但因为没有了繁琐严格的语法,能让程序员更加专注于业务逻辑,缩短开发周期.虽然用urllib.beautifulsoup之类的包也可以写出爬虫,但是使用

目录 1. 目标 2. 网站结构分析 3. 编写爬虫程序 3.1. 配置需要爬取的目标变量 3.2. 写爬虫文件scrapy 3.3. 编写yield需要的管道文件 3.4. setting中配置请求抱头信息 4. 最后结果 1. 目标 目标:https://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a 爬取所有的职位信息信息 职位名 职位url 职位类型 职位人数 工作地点 发布时间 2. 网站结构分析 3. 编写爬虫程序 3.1. 配置需要爬取的目标变量 cl

通过使Scrapy框架,进行数据挖掘和对web站点页面提取结构化数据,掌握如何使用Twisted异步网络框架来处理网络通讯的问题,可以加快我们的下载速度,也可深入接触各种中间件接口,灵活的完成各种需求,使得我们的爬虫更强大.更高效. 熟悉掌握基本的网页和url分析,同时能灵活使用Xmind工具对Python爬虫程序(网络爬虫)流程图进行分析.同时,使用Weka 3.7工具,对所获取得到的数据进行数据挖掘分析操作. 一.项目分析 本次的实验内容要求使用scrapy框架,爬取腾讯招聘官网中网页(ht

最近,笔者在使用Requests模拟浏览器发送Post请求时,发现程序返回的html与浏览器F12观察到的略有不同,经过观察返回的response.text,cookies确认有效,因为我们可以看到返回的登陆信息.然而部分字段的值依然显示为空. 下图是浏览器F12抓包看到的界面: 由于笔者在查看第一个接口请求时,观察浏览器捕获到的Response(html文件)跟页面展示的信息一致,就单纯以为只要用requests库构造这个请求即可.然而实际上第一个表单只是返回了前台页面的框架,很多数据都是通过

1.环境安装 python -m pip install --upgrade pip pip install bs4 pip install wxpy pip install lxml 2.博客爬取及发送 from bs4 import BeautifulSoup from threading import Timer import requests import traceback from wxpy import * url = '' nIndex = 6 my_groups = None

利用这种方法,可以把所有会员信息存储下来,多线程发信息,10秒钟就可以对几百个会员完成发信了. 首先是筛选信息后爬取账号信息, #-*-coding:utf-8-*- import requests,re,json,time,threadpool,os from mydba import MySql from gevent import monkey #monkey.patch_all() header={ 'Cookie':'guider_quick_search=on; SESSION_HA

出发点 想做一个地图热力图,发现安居客房产数据有我要的特性.emmm,那就尝试一次好了~ 老规矩,从爬虫,从拿到数据开始... scrapy的配置 创建一个项目(在命令行下敲~): scrapy startproject anjuke 这命令会建一个叫anjuke的文件夹,里面会有一些待你配置的文件 创建一个spider: 先进入创建的项目文件夹里 cd anjukescrapy genspider anju qd.anjuke.com 这命令会建一个叫anju.py的文件,它就是刚刚创建的sp

通过使Scrapy框架,掌握如何使用Twisted异步网络框架来处理网络通讯的问题,进行数据挖掘和对web站点页面提取结构化数据,可以加快我们的下载速度,也可深入接触各种中间件接口,灵活的完成各种需求,使得我们的爬虫更强大.更高效.   一.项目分析 豆瓣电影网页爬虫,要求使用scrapy框架爬取豆瓣电影 Top 250网页(https://movie.douban.com/top250?start=0)上所罗列上映电影的标题.主要信息.评分和电影简介等的信息,将所爬取的内容保存输出为CSV和J

一.数据分析截图(weka数据分析截图 2-3个图,作业文字描述) 本次将所爬取的数据信息,如:房间数,直播类别和人气,导入Weka 3.7工具进行数据分析.有关本次的数据分析详情详见下图所示:   图1-1  数据分析Preprocess界面 对于本例实验,以下将以直播类型为例分别进行分类和聚类运算,具体如下图所示: 图1-2 ZeroR分类运算界面 图1-3 EM聚类运算界面 二.数据分析结论:(将数据之间的关系用文字性描述) 如图2-1所示,直播类型的热度数散点往往聚集在较为热门的几款游戏

要求编写的程序可爬取斗鱼直播网站上的直播信息,如:房间数,直播类别和人气等.熟悉掌握基本的网页和url分析,同时能灵活使用Xmind工具对Python爬虫程序(网络爬虫)流程图进行分析.   一.项目分析 1. 网页分析 斗鱼直播网站按直播类型明显在网页上划分区域,同时在每一种类型区域中,视频标签框都将具有相同的class名称,如:直播房间的class名称为:ellipsis,直播类型class为:tag ellipsis,主播名称为:dy-name ellipsis fl,人气活跃度为:dy-

一.主题式网络爬虫设计方案(15分)1.主题式网络爬虫名称 关于python的中国城市天气网爬取 2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析 爬取中国天气网各个城市每年各个月份的天气数据, 包括最高城市名,最低气温,天气状况等. 3.主题式网络爬虫设计方案概述(包括实现思路与技术难点) 实现思路:通过正则表达式以及通过读取爬取数据的csv文件数据,并且变成可视化图. 技术难点:代码有问题,初期爬取的值不是城市,而只有省份,后来也不对,从城市开始后就是天气了,不行. 二.主题页面的结构特征分析(1

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处: https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/82016583 10月18日更:MOOC课程信息D3.js动态可视化 9月2日更:中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化二 9月1日更:关于MOOC的课程信息数据分析,参看:中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化一 写在前面 暑假没事玩玩爬虫,看到中国大学MOOC便想爬取它所有课程信息.无奈,它不是静态网页,课程数据都是动态加载的.而爬取动态页面目前来

目的意义 爬取某地的酒店价格信息,示例使用selenium在Firefox中的使用. 来源 少部分来源于书.python爬虫开发与项目实战 构造 本次使用简易的方案,模拟浏览器访问,然后输入字段,查找,然后抓取网页中的信息.存储csv中.然后再转换为Excel,并对其中的数据进行二次处理. 代码 整个过程相当于获取网页,下载,然后粗糙的存储过程,最终完成. 不能理解的是,这样是使用了Phantomjs么. from selenium import webdriver from selenium.

前言: 提前安装好所需要的库. 本代码的输入仅需要某个城市的租房地址首页即可,其他自会生成. 使用前请创建所需的目录,或者为代码添加os.makedir() 支持断点重爬,重行运行即可. headers等随运行环境不同,可能需要进行修改. 本代码使用了高德API key,用于获取地理坐标,但发布时已略去,如需使用,请注册高德api开发者. 内容原创,引用请注明出处.Note: http://www.cnblogs.com/shadrach; author: shadrach@yeah.net.

from bs4 import BeautifulSoup import requests import time import re url = 'http://search.qyer.com/hotel/89580_4.html' urls = ['http://search.qyer.com/hotel/89580_{}.html'.format(str(i)) for i in range(1,10)] # 最多157页 infos = [] # print(urls) # 批量爬取数据

一.腾讯招聘网 二.代码实现 1.spider爬虫 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from Tencent.items import TencentItem class TencentSpider(scrapy.Spider): name = 'tencent' allowed_domains = ['tencent.com'] base_url = 'https://hr.tencent.com/position.php?&start=' offs

一.数据分析截图 本例实验,使用Weka 3.7对腾讯招聘官网中网页上所罗列的招聘信息,如:其中的职位名称.链接.职位类别.人数.地点和发布时间等信息进行数据分析,详见如下图:   图1-1 Weka 3.7分析界面 图1-2  职位数据ZeroR分析界面 图1-3 数据聚类分析界面 图1-4  数据Visualize分析界面 二.数据分析结论 由图2-1可知,随着应聘人数的不断增加,其职位的需求便越少,同时,发布应聘岗位信息的企业主要来自,如:深圳.上海和北京等一线城市.这或许也在说明,一线城