背景 前段时间给朋友写了一个自动抓取同花顺股票数据的程序,不少人觉得不错. 这几天后台有粉丝给我留言让我也抓一下东方财富的数据,说东方财富的数据特别难抓,我还真不一定能搞得定. 本来我是一个德艺双磬且与世无争的佛系程序员,小小的激将法怎么会激到我,但在京隔离期间实在太闲,就看了下东方财富的网站.真是不看不知道,一看吓一跳,这网站做的我口吐芬芳. 抓取思路 我们先看下这个网站的资金流向排行榜,里面有各大股市的股票资金数据 炒股(韭菜)的都知道,如果一个股票的净流入大单很多,那说明股票涨,流入越大,

Python爬虫可以说是好玩又好用了.现想利用Python爬取网页股票数据保存到本地csv数据文件中,同时想把股票数据保存到MySQL数据库中.需求有了,剩下的就是实现了. 在开始之前,保证已经安装好了MySQL并需要启动本地MySQL数据库服务.提到安装MySQL数据库,前两天在一台电脑上安装MySQL5.7时,死活装不上,总是提示缺少Visual Studio 2013 Redistributable,但是很疑惑,明明已经安装了呀,原来问题出在版本上,更换一个版本后就可以了.小问题大苦恼,不

通过urllib2抓取HTML网页,然后过滤出包含特定字符的行,并写入Excel文件: # -*- coding: utf-8 -*- import sys #import urllib import urllib2 from xlwt import Workbook def getdata(keywords, line): date = '' if keywords in line: # 本行包含keywords start = line.find('>',) end = line.find(

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,

需求:采集网站中每一页的联系人信息 一.创建maven工程,添加jsoup和poi的依赖包 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.poi/poi-ooxml --> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-ooxml</artifactId> <version>3.16-be

用python抓取智联招聘信息并存入excel tags:python 智联招聘导出excel 引言:前一阵子是人们俗称的金三银四,跳槽的小朋友很多,我觉得每个人都应该给自己做一下规划,根据自己的进步作出调整.建议不要看到身边的人涨了工资就盲目的心动.一般来说跳槽后要熟悉新的环境会浪费不少时间,如果现在的工作在氛围和自身进步上还可以接受,其他比如待遇方面可以和公司协调解决. 本文参考了yaoyefengchen的博客:文章链接,并进行了地域搜索优化和将存储方式由cvs改成大家常用的excel.下

1.问题描写叙述 实现对固定网页上自己须要的信息抓取,以表格形式存储. 我是拿wustoj上的一个排行榜来练习的,地址:wustoj 2.思路 网页自己就简单学习了一下php,刚好用它来做点事情吧,我的想法是这种: (1)查看网页源码并保存在文件里. (2)依据须要的信息写出正則表達式.读文件,依据正則表達式来提取须要的信息.写正則表達式的时候最好分组,这样提取起来就方便了非常多. (3)对excel操作.将提取的信息以excel的形式输出. 比較好的开源php处理excel类链接:点击打开链接

东方财富网 股市行情数据抓取: http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board 请求数据未入库处理,其中数据只存入数据文本,未做存入数据库处理 请求样例数据结果: jQuery112406092635132097686_1569674756779({"rc":0,"rt":6,"svr":181233083,"lt":1,"full":1

上次转载了一篇<UIPath抓取网页数据并导出Excel>的文章,因为那个导出的是table标签中的数据,所以相对比较简单.现实的网页中,有许多不是通过table标签展示的,那又该如何处理呢,今天我就介绍如何导出这样的网页数据.这次我们选取的是网站是:https://www.51job.com/. 一.准备阶段: 1.打开网站 ​ 2.在搜索中,输入需要查找的关键字,这里我查找的条件是“Java开发工程师+成都”,进入的页面如下: ​ 3.通过F12,我们可以看到,这里数据展示用的并不是tab

其实是可以抓取的,唯一不同就是Sheet的位置前进了一位.     var sheet1 = (HSSFSheet)hssfworkbook.GetSheetAt(1);     来自为知笔记(Wiz)

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

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

1.这是什么鬼? 哦?美女? 最近看了这一篇文章:http://cuiqingcai.com/1001.html 大概说的是用Python和Pyspider(这货好像是我的一位师兄写的,吓尿),抓取淘宝淘女郎的所有美女照片.只是里面还要敲一堆代码,还要用其他动态js运行框架,看着好不烦人啊. Hawk是沙漠君开发的一款爬虫和清洗工具,目前已经在Github开源: https://github.com/ferventdesert/Hawk 最近沙漠君很开心啊,开发的Hawk在GitHub上上百个s

1. 主角出场:Hawk介绍 Hawk是沙漠之鹰开发的一款数据抓取和清洗工具,目前已经在Github开源.详细介绍可参考:http://www.cnblogs.com/buptzym/p/5454190.html 强烈建议先读这篇文章,该文介绍了详细原理和抓取链家二手房的攻略,以此为基础,才能较好的理解整个操作. GitHub地址:https://github.com/ferventdesert/Hawk 本文将讲解通过本软件,获取大众点评的所有美食数据,可选择任一城市,也可以很方便地修改成获取

Hawk-数据抓取工具:简明教程 标签(空格分隔): Hawk Hawk: Advanced Crawler& ETL tool written in C#/WPF 1.软件介绍 HAWK是一种数据采集和清洗工具,依据GPL协议开源,能够灵活,有效地采集来自网页,数据库,文件, 并通过可视化地拖拽, 快速地进行生成,过滤,转换等操作.其功能最适合的领域,是爬虫和数据清洗. Hawk的含义为"鹰",能够高效,准确地捕杀猎物. HAWK使用C# 编写,其前端界面使用WPF开发,支持

HtmlAgilityPack是一个开源的解析HTML元素的类库,最大的特点是可以通过XPath来解析HMTL,如果您以前用C#操作过XML,那么使用起HtmlAgilityPack也会得心应手.目前最新版本为1.4.6. 程序示例如下: 代码如下: using HtmlAgilityPack; using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using

Python3中级玩家:淘宝天猫商品搜索爬虫自动化工具(第一篇) 淘宝改字段,Bugfix,查看https://github.com/hunterhug/taobaoscrapy.git 由于Github 打包的exe某些文件上传被.gitignore了,所以欢迎从这里下载工具:上面那条链接可以下载 一.前言 大家好,今天我要来讲讲一个比较实用的爬虫工具,抓取淘宝的关键字商品信息,即是: 输入关键字,按照价格等排序,抓取列出的商品信息以及下载图片,并且支持导出为Excel. 如果如下: 看完下面

Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤    数据的采集和获取    数据的清洗,抽取,变形和装载    数据的分析,探索和预测    数据的展现其中首先要做的就是获取数据,并提炼出有效地数据,为下一步的分析做好准备.数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析.许多的网站都提供了详细的足球数据,例如:    网易 http://goal.sports.163.com/   

亚马逊的网址构造很简单,几乎算是静态的网页,花费3小时完美收工,不要在意细节! 在python3下利用xpath就可以完美解决 xpath的使用方法请见: python之lxml(xpath) 入口图界面为: 抓取操作为: 抓取的效果图如下: 图片: excel: ''' .======. | INRI | | | | | .========' '========. | _ xxxx _ | | /_;-.__ / _\ _.-;_\ | | `-._`'`_/'`.-' | '========

1.网站地址http://www.baicmotor.com/dealer.php 2.使用firefox查看后发现,此网站的信息未使用json数据,而是简单那的html页面而已 3.使用pyquery库中的PyQuery进行html的解析 页面样式: 代码: def get_dealer_info(self): """获取经销商信息""" css_select = 'html body div.box div.news_wrapper div.