在今天刚刚打开pycharm运行爬虫时,发现所有的爬虫都不能运行,会出现如下的错误: 错误出现的主要原因是;代理错误(其实自己根本没有设置代理) 解决方法: 在网上查阅了许多类似的错误解决方法,试过后都发现并没有什么结果.由于是代理错误,就是在自己的电脑上代理这方面研究. 试过许多次后,发现如下步骤可以很好地解决,方法如下 打开浏览器设置,找到代理服务器设置 进入代理服务器设置后,局域网设置勾选自动检测设置 拨号设置里也勾选自动检测设置,此时程序已经能够正确运行了 部分过程如下所示:

python链家网二手房异步IO爬虫,使用asyncio.aiohttp和aiomysql 很多小伙伴初学python时都会学习到爬虫,刚入门时会使用requests.urllib这些同步的库进行单线程爬虫,速度是比较慢的,后学会用scrapy框架进行爬虫,速度很快,原因是scrapy是基于twisted多线程异步IO框架. 本例使用的asyncio也是一个异步IO框架,在python3.5以后加入了协程的关键字async,能够将协程和生成器区分开来,更加方便使用协程. 经过测试,平均1秒可以爬

闲着没事就抓取了下链家网的房源信息,抓取的是北京二手房的信息情况,然后通过网址进行分析,有100页,并且每页的url都是类似的 url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg' + 页数,然后请求是get 请求,所以静态页面,然后依次来进行分析,并且存储在mongodb中,每次插入的时候还是要字符串装换成json格式在进行插入,页面的解析用的是bs,解析很方便,代码用的是单进程,耗时是大致66s,因为怕ip被封,所以在每次页面请求之后都要sleep 1秒.

使用 puppeteer 爬取链家房价信息 目录 使用 puppeteer 爬取链家房价信息 页面结构 爬虫库 pupeteer 库 实现 打开待爬页面 遍历区级页面 方法一 方法二 遍历街道页面 遍历分页 业务信息 成果保存 代码优化 成果展示 此文记录了使用 puppeteer 库进行动态网站爬取的过程. 页面结构 地址 链家的历史成交记录页面在这里,它是后台渲染模式,无法通过监听和模拟 xhr 请求来快速获取,只能想办法分析它的页面结构,进行元素提取. 页面通过分页进行管理,例如其第二页链

链家的同学请原谅我,但你们的网站做的真是不错. 1. 设计网页采集器 我们以爬取链家二手房为例,介绍网页采集器的使用.首先双击图标,加载采集器: 在最上方的地址栏中,输入要采集的目标网址,本次是http://bj.lianjia.com/ershoufang/.并点击刷新网页.此时,下方展示的是获取的html文本.原始网站页面如下: 由于软件不知道到底要获取哪些内容,因此需要手工给定几个关键字, 让Hawk搜索关键字, 并获取位置. 以上述页面为例,通过检索820万和51789(单价,每次采集时

本月7日去了一趟链家网面试,虽然没有面上,但仍有不少收获,在此做个简单的分享,当然了主要是分享给自己,让大家见笑了.因为这次是第一次面试JAVA网站架构师相关的职位,还是有些心虚的,毕竟之前大部分时间都是在做.NET相关的技术工作,并且自己所负责过的项目规模都是比较小,并且差异也较大.在高并发性,高伸缩性的互联网网站的架构方面没有太多的经验,只是在之前空闲时阅读李智慧老师的<大型网站技术架构>一书给了我不少的启发.面试过程比较简单,首先是笔试,架构师职位主要是一些知识的理解,也有一些数据库查询

房产网站总结 链家: 悟空找房: 中原: 太平洋: 我爱我家: 易居: 房天下: iwjw:有较多二手房信息 链家称王 房多多领跑电商平台 近日,云房数据公布了8月上海房产中介成交数据,从排行榜来看,前五名分别为,总计占上海二手房市场份额达41%. 具体来看,老牌中介方面,链家德佑8月成交9864套遥遥领先,占据上海市场五分之一份额:互联网电商平台方面,房多多本月共成交1406套二手房,一举超越房天下,成为电商中介平台的领头羊.此外,志远本月3057套销售,升至第二名,成为本月最大黑马. TOP

1. 写在前面 作为一个活跃在京津冀地区的开发者,要闲着没事就看看石家庄这个国际化大都市的一些数据,这篇博客爬取了链家网的租房信息,爬取到的数据在后面的博客中可以作为一些数据分析的素材. 我们需要爬取的网址为:https://sjz.lianjia.com/zufang/ 2. 分析网址 首先确定一下,哪些数据是我们需要的 可以看到,黄色框就是我们需要的数据. 接下来,确定一下翻页规律 https://sjz.lianjia.com/zufang/pg1/ https://sjz.lianjia

以后有可能会在天津租房子,所以想将链家网上面天津的租房数据抓下来,以供分析使用. 思路: 1.以初始链接https://tj.lianjia.com/zufang/rt200600000001/?showMore=1(因为我只关心整租的房间)开始,首先获取每个行政区对应的链接. 2.在以每个区的链接,例如:https://tj.lianjia.com/zufang/heping/rt200600000001/,和平区整租房间起始也,获取下面每个房间的链接. 3.解析每个房间的页面,获取详细数据.

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本次实战是利用爬虫爬取链家的新房(声明: 内容仅用于学习交流, 请勿用作商业用途) 环境 win8, python 3.7, pycharm 正文 1. 目标网站分析 通过分析, 找出相关url, 确定请求方式, 是否存在js加密等. 2. 新建scrapy项目 1. 在cmd命令行窗口中输入以下命令, 创建lianjia项目 scrapy startproject lianjia 2. 在cmd中进入lianjia文件中, 创建Spider文件 cd lianjia scrapy genspi

首先分析:目的:采集链家网站二手房数据1.先分析一下二手房主界面信息,显示情况如下: url = https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/显示总数据量为27589套,但是页面只给返回100页的数据,每页30条数据,也就是只给返回3000条数据. 2.再看一下筛选条件的情况: 100万以下(775):https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1p1/(p1是筛选条件参数,pg1是页面参数) 页面返回26页信息100万-120万(47

共有三轮面试,每个面试官的第一个问题都是:介绍一个你觉着比较出彩的项目 第一轮面试: 因为公司项目没什么亮点,很传统的pc端,美女面试官就说让讲一下我用react的私人项目; 问了很多都是关于react的点以及在写项目的时候遇到的问题,怎么解决的,比如,react的diff算法,virtual dom的优点,改变props的时候会不会重新render等等,占了百分之七十的量都是react的: 跨域的解决方式(jsonp的原理): webpack压缩文件的模块: 之后问了一些比较基础的问题,很基础

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链家鸟哥:从留级打架问题学生到PHP大神,他的人生驱动力竟然是?| 二叉树短视频 http://mp.weixin.qq.com/s/D4l_zOpKDakptCM__4hLrQ 从问题劝退学生到高考725分学霸,阴差阳错选择计算机 我应该属于那种从小就不怎么好好学.然后整天跟喜欢玩的孩子混在一起的那种. 98年网络开始出现了,那时候比较新奇,整天就在网吧里刷夜.我可以在他那里免费上网,帮他做网管.然后时间久了以后吧,就慢慢的对这个东西有点兴趣. 这样一直到高考前,可能三个多月.一百多天的时候,

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 链家网大数据部资深研发架构师李小龙的案例分享. 编辑:Cynthia 李小龙:链家网大数据部资深研发架构师,负责大数据工具平台化相关的工作.专注于数据仓库.任务流调度.元数据管理.自助报表等领域.之前在百度从事了四年的数据仓库和工具平台的研发工作. 导读:链家网大数据部门负责收集加工公司各产品线的数据,并为链家集团各业务部门提供数据支撑.本文分享链家网大数据部成立后,在发展变革中遇到的一些问题和挑战,架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取

#导入需要用到的模块 import requests import pymysql import time from bs4 import BeautifulSoup import tkinter as tk import xlwt import importlib,sys importlib.reload(sys) from PIL import Image,ImageTk #背景图片 def resize( w_box, h_box, pil_image): """调整图

链家找寻最小消费获取最大平均分 输入: 5 5 4#表示科目数n,每科最大分值r,平均分avg 5 2#每科的实际得分,分数加1分的消耗的能量 4 7 3 1 3 2 2 5 输出: 4 #到达n*avg消耗的最小能量 package Campus; import java.io.*; import java.util.*; public class Main { public static void main(String args[]) { Scanner cin = new Scanner

之前写过一个链家网北京二手房的数据抓取,然后本来今天想着要把所有的东西弄完,但是临时有事出去了一趟,耽搁了一下,然后现在是想着把北京的二手房的信息都进行抓取,并且存储在mongodb中, 首先是通过'https://bj.lianjia.com'的url将按照区域划分和地铁路线图进行划分的所有的url抓取出来进行存储,然后在进行下一步的分析,然后会每一套房源信息都会有一个data-housecode,标识是那一套房间,为了避免有重复的房源信息,在每套房的数据中将data-housecode,数据

试着用scrapy将之前写的抓取链家网信息的重新写了写 然后先是用了第一页的网页作为测试,调试代码,然后发现总是抓取的时候遇见了 类似于这样的问题,并且抓取不到信息 2017-03-28 17:52:49 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://weibo.com/robots.txt> (referer: None)2017-03-28 17:52:49 [scrapy.downloadermiddlewares.robot

前言 作为一只小白,刚进入Python爬虫领域,今天尝试一下爬取链家的二手房,之前已经爬取了房天下的了,看看链家有什么不同,马上开始. 一.分析观察爬取网站结构 这里以广州链家二手房为例:http://gz.lianjia.com/ershoufang/ 这是第一页,我们看看第二页的url会有什么变化发现多出来一个/g2,第三页/pg3,那么原始的是不是就是增加/pg1呢,我们测试一下http://gz.lianjia.com/ershoufang/pg1/  ==  http://gz.lia