目录 前言 landsat数据情况简介 下载元数据 总结 一.前言        最近由于工作需要,需要下载部分landsat数据的元数据,老板大手一挥,给了十几年的landsat的path.row以及日期等,就算交待完了.于是我就开始准备吭哧吭哧到USGS官网上去一个个找.程序员应该是世界上最懒的人,懒到哪怕只有几百个也不愿意一个个手动弄,于是在官网上翻腾半天,终于找到这么一个页面(https://landsat.usgs.gov/landsat-bulk-metadata-service),

SQL Server 中维护了一组表用于存储 SQL Server 中所有的对象.数据类型.约束条件.配置选项.可用资源等信息,这些信息称为元数据信息(Metadata),而这些表称为系统基础表(System Base Tables).在这些基础表中,存在于 master 数据库中的一部分基础表包含系统级范围的信息.存在于特定数据库(也包含 master db)中的基础表包含属于该特定数据库的对象和资源信息. 使用系统管理员身份登录,可以从 sys.objects 中查询所有的系统基础表. US

开源地址:https://github.com/callmelanmao/dhtspider. 开源的dht爬虫已经有很多了,有php版本的,python版本的和nodejs版本.经过一些测试,发现还是nodejs版本的爬虫效率最高,测试使用的是github上面的已有开源项目,https://github.com/dontcontactme/p2pspider/. p2pspider开发的时候es2015才刚出来,所以决定用es2015把p2pspider项目重写一遍,顺便深入学习一下dht爬虫

http://www.oschina.net/news/59287/apache-nutch-2-3 Apache Nutch v2.3已经发布了,建议所有使用2.X系列的用户和开发人员升级到这个版本. 这个版本提供了一个基于Apache Wicket的Web管理界面,解决了143个问题,提供了Maven依赖,升级到Gora v0.5,支持的底层存储为: Apache Hadoop 1.0.1 & 2.4.0 Apache Cassandra 2.0.2 Apache HBase 0.94.14

点这里 阅读目录 用 AngularJS(以及其它 JavaScript 框架)开发的 Web 站点不支持爬虫的抓取 解决方案 为什么公开我们的解决方案 实现 AngularJS 服务 结论   Prerender 服务能够为网络爬虫提供预先渲染的动态页面内容,解决了用 JavaScript 框架构建的 Web 站点不支持爬虫抓取的问题.本文详细描述了一种解决方案,尤其是提供了集成 Prerender 服务的 Docker 容器镜像. 如果你正在使用 AngularJS 构建一个面向大众消费者的

python网络爬虫学习笔记 By 钟桓 9月 4 2014 更新日期:9月 4 2014 文章文件夹 1. 介绍: 2. 从简单语句中開始: 3. 传送数据给server 4. HTTP头-描写叙述数据的数据 5. 异常 5.0.1. URLError 5.0.2. HTTPError 5.0.3. 处理异常 5.0.4. info和geturl 6. Opener和Handler 7. Basic Authentication 8. 代理 9. Timeout 设置 10. Cookie 1

写在前面 做爬虫的小伙伴一般都绕不过代理IP这个问题. PS:如果还没遇到被封IP的场景,要不就是你量太小人家懒得理你,要不就是人家压根不在乎... 爬虫用户自己是没有能力维护一系列的代理服务器和代理IP的,这个成本实在有点高了. 所以公用代理服务器应运而生,现在几大云服务商家都提供代理IP服务,一般论个买... 同时网上也有很多代理IP共享网站,会把一些免费的代理IP放出来给大家用. 大家都是做爬虫的,那么,是不是可以先把代理IP网站的数据爬一遍? 所以可以看到不少的爬代理IP的爬虫,如突破反

在上文中我们说了:爬虫就是请求网站并提取数据的自动化程序.其中请求,提取,自动化是爬虫的关键!下面我们分析爬虫的基本流程 爬虫的基本流程 发起请求通过HTTP库向目标站点发起请求,也就是发送一个Request,请求可以包含额外的header等信息,等待服务器响应 获取响应内容如果服务器能正常响应,会得到一个Response,Response的内容便是所要获取的页面内容,类型可能是HTML,Json字符串,二进制数据(图片或者视频)等类型 解析内容得到的内容可能是HTML,可以用正则表达式,页面解

本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库. 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池.文件psot支持.高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问网页的简单.pythonic的库 MechanicalSoup - 能完成自动网站交互的Pyth

Python爬虫总结 总的来说,Python爬虫所做的事情分为两个部分,1:将网页的内容全部抓取下来,2:对抓取到的内容和进行解析,得到我们需要的信息. 目前公认比较好用的爬虫框架为Scrapy,而且直接使用框架比自己使用requests. beautifulsoup. re包编写爬虫更加方便简单. 1.关于Scrapy框架 简介: Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的

这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库 网络 通用 urllib -网络库(stdlib). requests -网络库. grab – 网络库(基于pycurl). pycurl – 网络库(绑定libcurl). urllib3 – Python HTTP库,安全连接池.支持文件post.可用性高. httplib2 – 网络库. RoboBrowser – 一个简单的.极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页. MechanicalSoup -一个与网站

本篇导航: 介绍与安装 命令行工具 项目结构以及爬虫应用简介 Spiders 其它介绍 爬取亚马逊商品信息   一.介绍与安装 Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘.监测和自动化测试等领域,也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫. Scrapy

scrapy爬虫框架教程(二)-- 爬取豆瓣电影TOP250 前言 经过上一篇教程我们已经大致了解了Scrapy的基本情况,并写了一个简单的小demo.这次我会以爬取豆瓣电影TOP250为例进一步为大家讲解一个完整爬虫的流程. 工具和环境 语言:python 2.7 IDE: Pycharm 浏览器:Chrome 爬虫框架:Scrapy 1.2.1 教程正文 观察页面结构 首先我们打开豆瓣电影TOP250的页面 通过观察页面决定让我们的爬虫获取每一部电影的排名.电影名称.评分和评分的人数. 声明

Landsat系列卫星提供的数据,一般都是每个波段一个tif文件,然后外加一个MTL.txt的元数据文件,使用gdal可以直接打开每个波段的tif文件,但是有时候想在打开tif数据的同时能够自动读取MTL文件里面的元数据信息,这个时候就只能自己再解析这个文件了.比较麻烦,下面就是针对这种情况,直接在gdal库里面扩展一种支持landsat的mtl的格式,直接打开mtl文件的同时自动打开tif数据以及元数据. 关于扩展GDAL库可以参考我之前写的CNSDTF格式扩展,以及gdal的官网说明,网址为

DOWNLOAD MIDDLEWRE用法详解 通过上面的Scrapy工作架构我们对其功能进行下总结: (1).在Scheduler调度出队列时的Request送给downloader下载前对其进行修改 (2).在下载生成后的Response发送给Spider并在Spider对其解析之前对其修改 [这里我们将scheduler spiders downloader middlewares downloader看作四个小伙伴做游戏进一步进行理解 ] (1)scheduler对spider说:请把re

---------------------------------------------------摆脱穷人思维 <五> :拓展自己的视野,适当做一些眼前''无用''的事情,防止进入只关注当下的''管窥''状态,建立长远规划的战略. 一 scrapy框架简介 1 介绍 (1) 什么是Scrapy? Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架,非常出名,非常强悍.所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能(高性能异步下载,队列,分布式,解析,持久化等)的具有很强通用性的项目

一 介绍 crapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘.监测和自动化测试等领域,也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫. Scrapy 是基于twisted框架开发而来,twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架.因此Scrapy使用了一种

scrapy爬虫具体案例详细分析 scrapy,它是一个整合了的爬虫框架, 有着非常健全的管理系统. 而且它也是分布式爬虫, 它的管理体系非常复杂. 但是特别高效.用途广泛,主要用于数据挖掘.检测以及自动化测试. 本项目实现功能:模拟登录.分页爬取.持久化至指定数据源.定时顺序执行多个spider 一.安装 首先需要有环境,本案例使用 python 2.7,macOS 10.12,mysql 5.7.19 下载scrapy pip install scrapy 下载Twisted pip ins

爬虫的基本流程: 发起请求通过HTTP库向目标站点发起请求,也就是发送一个Request,请求可以包含额外的header等信息,等待服务器响应 获取响应内容如果服务器能正常响应,会得到一个Response,Response的内容便是所要获取的页面内容,类型可能是HTML,Json字符串,二进制数据(图片或者视频)等类型 解析内容得到的内容可能是HTML,可以用正则表达式,页面解析库进行解析,可能是Json,可以直接转换为Json对象解析,可能是二进制数据,可以做保存或者进一步的处理 保存数据保存

什么是爬虫? 爬虫可以做什么? 爬虫的本质 爬虫的基本流程 什么是request&response 爬取到数据该怎么办 什么是爬虫? 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. 其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据,也就是自动抓取数据 爬虫可以做什么? 你可以爬取小姐姐的图片,爬取自己有兴趣的岛国视频,或者其他任何你