最近寒假在家学习Node.js开发,光看书或者跟着敲代码还不够,得找一点有趣的事情来玩一玩,于是我决定写一个Node爬虫,爬取一些有意思或者说是有用的数据.这个决定只与我的兴趣有关,与Python或者Node或者Java等等谁更适合写爬虫无关,与爬取多少数据无关,与爬取的对象无关. 1 确定爬取目标 在写Node爬虫之前,我们先要确定爬取的网站目标. 这个目标的选择有一定的标准,首先得具有可行性,必须能够爬取到这个网站上的数据,否则一切都是空谈:其次,网站上数据的真实性或者数据量必须满足你的需求

最近一直没更新了诶,因为学习Backbone好头痛,别问我为什么不继续AngularJs~因为2.0要出来了啊,妈蛋!好,言归正传,最近帮我的好基友扒数据,他说要一些股票债券的数据.我一听,那不就是要做爬虫了么...果断用Node做!(其实也有一个股票数据API,sina提供的,但是由于不适用于债券,没办法,只好自己动手丰衣足食了) 工欲善其事,必先利其器嘛,蓬勃的Node社区提供了非常多的好的工具,下面我列出将要使用的工具: request,封装了Node的原生的http模块,使API更加简洁

前言 不说话,先猛戳 Ranklist 看我排名. 这是用 node 自动刷题大概半天的 "战绩",本文就来为大家简单讲解下如何用 node 做一个 "自动AC机". 过程 先来扯扯 oj(online judge).计算机学院的同学应该对 ACM 都不会陌生,ACM 竞赛是拼算法以及数据结构的比赛,而 oj 正是练习 ACM 的 "场地".国内比较有名的 oj 有 poj.zoj 以及 hdoj 等等,这里我选了 hdoj (完全是因为本地上

Node爬虫 参考 http://www.cnblogs.com/edwardstudy/p/4133421.html 所谓的爬虫就是发送请求,并将响应的数据做一些处理 只不过不用浏览器来发送请求 需要的模块 superagent url (解析url用 因为在node中没有document) cheerio (将文本解析为JQ的DOM对象) 其它 q(promise) eventproxy superagent SuperAgent 是一个轻量的Ajax API,服务器端(Node.js)客户

在一些应用场景中,我们需要实现多层级的数据表格显示,如常规的二级主从表数据展示,甚至也有多个层级展示的需求,那么我们如何通过DevExpress的GridControl控表格件实现这种业务需求呢?本篇随笔基于这个需求,对二级.三级的主从表数据进行展示,从而揭开对多层级数据展示的神秘面纱. 1.二级主从表数据展示 主从表数据,我们知道,一个主表记录里面关联有多条明细从表记录,在数据定义的层次上我们体现如下所示. 先定义一个实体类信息作为载体. /// <summary> /// 记录基础信息 /

刚入坑node 写第二个node爬虫时,遇到了这个坑,记录一下. 主要步骤: 1.安装iconv-lite 输入npm install iconv-lite 2.将接收到的网页源码以二进制的方式存储下来,处理二进制数据流使用Buffer全局对象. 3. 然后对这些二进制的数据调用对应的解码程序.iconv-lite模块用于解码. 全部代码: var http=require('https'); var fs=require('fs'); var cheerio=require('cheerio'

做node爬虫,首先像如何的去做这个爬虫,首先先想下思路,我这里要爬取一个页面的数据,要调取网页的数据,转换成页面格式(html+div)格式,然后提取里面独特的属性值,再把你提取的值,传送给你的页面上,在你前端页面显示,或者让你的前端页面能够去调取这些返回的值. 首先要安装以下的依赖 // 调取 npm install --save request-promise // 转换成页面格式 npm install --save cheerio // 打开node使用 npm install --s

说到爬虫大家可能会觉得很NB的东西,可以爬小电影,羞羞图,没错就是这样的.在node爬虫方面,我也是个新人,这篇文章主要是给大家分享几种实现node 爬虫的方式.第一种方式,采用node,js中的 superagent+request + cheerio.cheerio是必须的,它相当于node版的jQuery,用过jQuery的同学会非常容易上手.它 主要是用来获取抓取到的页面元素和其中的数据信息.superagent是node里一个非常方便的.轻量的.渐进式的第三方客户端请求代理模块,用他来

最近在写一个爬虫,目标网站是:http://zx.bjmemc.com.cn/,可能是为了防止被爬取数据,它给自身数据加了密.用谷歌自带的抓包工具也不能捕获到数据.于是下了Fiddler.     Fiddler的爬取结果如下:     可见,除了头信息之外,下面的数据信息显示成了乱码.这样就不能用程序模拟浏览器发送数据了.     解决办法之一就是获取此字符串的十六进制编码.将Fiddler切换至Hexview,如下图所示:     其中蓝色部分是header头信息,黑色字体就是传送的数据.你

通过ajax向node后台提交数据过程(附手写前后台代码),并总结post与get的区别 POST 前台代码 //CSS简单给点样式 <style> form{ width: 200px; height: 200px; margin: 100px auto; } #content{ width: 400px; height: 60px; border: 1px solid black; margin: auto; text-align: center; line-height: 60px; b

# 通过分页对数据进行展示 """ 要求: 每页显示10条数据 让用户输入要查看的页面:页码 """ USER_LIST = [] for i in range(1,836): temp = {'name':'你少妻-%s' %i,'email':'123%s@qq.com' %i } USER_LIST.append(temp) # 数据总条数 total_count = len(USER_LIST) # 每页显示10条 per_page_co

摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个部分(1.python基础知识 2.爬虫基础知识 3.数据提取与存储 4.数据分析与可视化),入门级课程. 一.python的背景介绍.安装与配置.pycharm的安装与配置.ipython的安装.pip install的使用 二.python的变量与数据类型 数据类型:字符串.数字(整数.浮点数).布尔类型

python操作三大主流数据库(14)python操作redis之新闻项目实战②新闻数据的展示及修改.删除操作 项目目录: ├── flask_redis_news.py ├── forms.py ├── init_news.py ├── redis_news.py ├── static │   ├── bootstrap--dist │   │   ├── css │   │   ├── fonts │   │   └── js │   ├── bootstrap--dist.zip │  

vue中Axios请求豆瓣API数据并展示到Swipe中 1.首先是安装Axios: 安装方法cnpm install axios --save 等待npm安装完毕: 2.在main.js中引入axios引入方法: import Axios from 'axios' Vue.prototype.$axios = Axios 必须要这样引入才能使用 全部的main.js方法如下 // The Vue build version to load with the `import` command /

简单的node爬虫练手,循环中的异步转同步 转载:https://blog.csdn.net/qq_24504525/article/details/77856989 看到网上一些基于node做的爬虫项目,自己也想写一下练手,正好同事需要各省市的信息 一.开发环境搭建 node 安装最新版 后面会用到async.await webstrom编辑器 新建reptitle文件夹 --> npm init (初始化工程) 二.爬取页面分析 入口 ,获取该页面所有的省市,记录下省市名称,及html地址

接着上面 Navigation 继续学习传递数据给下一个页面 onPress={() => this.props.navigation.navigate('Detail',{info:movie.title,movie:movie})} 这样,跳转到详情页,可以传递 电影标题 movie.title 和电影对象 movie在 MovieDetail 页面中 可以拿到这些数据this.props.navigation.state.params.movie 就可以拿到 电影对象 movie 接下来拿

步骤一:创建项目 npm init 步骤二:安装 request,cheerio,async 三个模块 request 用于请求地址和快速下载图片流. https://github.com/request/request cheerio 为服务器特别定制的,快速.灵活.实施的jQuery核心实现. 便于解析html代码. https://www.npmjs.com/package/cheerio async 异步调用,防止堵塞. http://caolan.github.io/async/ np

该事例演示了如何在多线程中统计和分析数据: 首先建一个状态实体类CrawlStat: package com.demo.collectingData; /** * 爬虫状态实体类 统计爬虫信息 * @author * */ public class CrawlStat { private int totalProcessedPages; //处理的页面总数 private long totalLinks; // 总链接数 private long totalTextSize; // 总文本长度

近期在写一个爬虫,目标站点是:http://zx.bjmemc.com.cn/.可能是为了防止被爬取数据,它给自身数据加了密. 用谷歌自带的抓包工具也不能捕获到数据. 于是下了Fiddler.     Fiddler的爬取结果例如以下:     可见.除了头信息之外.以下的数据信息显示成了乱码.这样就不能用程序模拟浏览器发送数据了.     解决的方法之中的一个就是获取此字符串的十六进制编码.将Fiddler切换至Hexview.例如以下图所看到的:     当中蓝色部分是header头信息,黑

我的新书,<基于股票大数据分析的Python入门实战>,预计将于2019年底在清华出版社出版. 如果大家对大数据分析有兴趣,又想学习Python,这本书是一本不错的选择.从知识体系上来看,这本书的内容涵盖了开发Python企业级项目所需的知识点,包括但不限于Python基础语法知识.基于Pandas的大数据分析技术.基于Matplotlib的可视化编程技术.Python爬虫技术和基于Django的网络编程技术,甚至还在本书的最后,讲述了机器学习编程技术. 这本书的大多数范例程序是基于股票分析的