目录 1. 新建scrapy项目 2. 爬虫文件: 2.1. 查看需要爬取内容存在哪里: 2.2. 设置item需要保存的数据变量 2.3. 创建爬虫文件 2.4. 保存数据 2.5. yield的用法 3. 在PyCharm中运行scrapy 3.1. 方法一: 直接走PyCharm中的terminal中执行 3.2. 方法二: 新建start.py并添加到configration中 4. 结果 1. 新建scrapy项目 scrapy startproject mySpider 得到了如下的

1 python环境的配置 1.1 安装python文件包,放到可以找到的位置 1.2 右键计算机->属性->高级环境设置->系统变量->Path->编辑->复制python路径位置 1.3 管理员身份打开cmd,输入python,测试环境是否安装成功 2 安装pycharm 2.1 安装pycharm文件包,放到可以找到的位置 2.2 新建文件夹,需要设置环境 2.3 File->Setting->project ...->add->找到pyt

上学期在实验室发表时写了一个爬取智联招牌信息的爬虫. 操作流程大致分为:信息爬取——数据结构化——存入数据库——所需技能等分词统计——数据可视化 1.数据爬取 job = "通信工程师" #以爬取通信工程师职业为例 leibie = ' url_job = [] for page in range(99): x = str(page) #爬取的页码 p = str(page+1) print("正在抓取第一"+p+"页...\n") #提示 ur

---恢复内容开始--- 今天我们来爬取一下智联招聘上金融行业薪酬在50-100万的职位. 第一步:解析解析网页 当我们依次点击下边的索引页面是,发现url的规律如下: 第1页:http://www.highpin.cn/zhiwei/ci_180000_180100_as_50_100.html 第2页:http://www.highpin.cn/zhiwei/ci_180000_180100_as_50_100_p_2.html 第3页:http://www.highpin.cn/zhiwe

python爬虫-爬取百度图片(转) #!/usr/bin/python# coding=utf-8# 作者 :Y0010026# 创建时间 :2018/12/16 16:16# 文件 :spider_04.py# IDE :PyCharm # 爬取百度图片(GET方式爬取Ajax数据)import urllib2 url = 'http://image.baidu.com/search//acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&i

一.说明 1.1 开发环境说明 开发环境--PyCharm 爬虫框架--Scrapy 开发语言--Python 3.6 安装第三方库--Scrapy.pymysql.matplotlib 数据库--MySQL-5.5(监听地址--127.0.0.1:3306,用户名--root,密码--root,数据库--anjuke) 1.2 程序简要说明 本程序以安居客-深圳为例,其他城市使用的是一样的结构爬取其他程序基本修改start_urls和rules中的url即可移植 本程序实现安居客新楼盘和二手房

测试了下,采用单进程爬取5000条数据大概需要22分钟,速度太慢了点.我们把脚本改进下,采用多进程. 首先获取所有要爬取的URL,在这里不建议使用集合,字典或列表的数据类型来保存这些URL,因为数据量太大,太消耗内存,这里,python的生成器就发挥作用了. def get_urls(total_page,cityname,jobname): ''' 获取需要爬取的URL以及部分职位信息 :param start: 开始的工作条数 :param cityname: 城市名 :param jobn

我们先通过百度搜索智联招聘,进入智联招聘官网,一看,傻眼了,需要登录才能查看招聘信息 没办法,用账号登录进去,登录后的网页如下: 输入职位名称点击搜索,显示如下网页: 把这个URL:https://sou.zhaopin.com/?jl=765&kw=软件测试&kt=3   拷贝下来,退出登录,再在浏览器地址栏输入复制下来的URL 哈哈,居然不用登录,也可以显示搜索的职位信息.好了,到这一步,目的达成. 接下来,我们来分析下页面,打开浏览器的开发者工具,选择Network,查看XHR,重新

1.python爬取招聘信息 简单爬取智联招聘职位信息 # !/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8-*- """ @Author  : xiaofeng @Time    : 2018/12/18 16:31 @Desc : Less interests,More interest. (爬取智联招聘职位数据) @Project : python_appliction @FileName: zhilianzhaopin.py @Softwa

先说一下可能用到的一些python知识 一.python中使用的是unicode编码, 而日常文本使用各类编码如:gbk utf-8 等等所以使用python进行文字读写操作时候经常会出现各种错误, 一般都是操作时没有进行转码操作.而转码则需要decode(解码)和encode(编码)方法. 如: str1.decode('gbk'), 表示将gbk编码的字符串'str1'转换成unicode编码. str2.encode('gbk'), 表示将unicode编码的字符串'str2'转换gbk编

写在前面的话, .......写个P,直接上效果图.附上源码地址  github/lonhon ok,正文开始,先列出用到的和require的东西: node.js,这个是必须的 request,然发送网络请求更方便 bluebird,让Promise更优雅.搞笑 cheerio,像jQuery一样解析页面 fs,读写本地文件 之前写的代理ip的爬取结果 由于自己的比较偏好数据方面,之前一直就想用python做一些爬虫的东西,奈何一直纠结2.7还是3.x(逃... 上周在看慕课网上的node教程

前言 本次主题分两篇文章来介绍: 一.数据采集 二.数据分析 第一篇先来介绍数据采集,即用python爬取网站数据. 1 运行环境和python库 先说下运行环境: python3.5 windows 7, 64位系统 python库 本次智联招聘的网站爬取,主要涉及以下一些python库: requests BeautifulSoup multiprocessing pymongo itertools 2 爬取的主要步骤 根据关键字.城市.以及页面编号生成需要爬取的网页链接 用requests

整个爬虫是基于selenium和Python来运行的,运行需要的包 mysql,matplotlib,selenium 需要安装selenium火狐浏览器驱动,百度的搜寻. 整个爬虫是模块化组织的,不同功能的函数和类放在不同文件中,最后将需要配置的常量放在constant.py中 项目地址:github(点击直达) 整个爬虫的主线程是Main.py文件,在设置好constant.py后就可以直接运行Main.py 从主线分析 Main.py # /bin/python # author:leoz

爬取python岗位智联招聘 这里爬取北京地区岗位招聘python岗位,并存入EXECEL文件内,代码如下: import json import xlwt import requests from queue import Queue from threading import Thread def producer(q,path): res1 = requests.get(path, headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;

# settings 配置 UA USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36' 一丶scrapy的图片数据爬取(流数据的爬取) ​ scrapy中封装好了一个管道类(ImagesPipeline),基于该管道类可以实现图片资源的请求和持久化存储 编码流程: 爬虫文件中解析出图片的地址 将

Jsoup爬虫学习--获取智联招聘(老网站)的全国java职位信息,爬取10页,输出 职位名称*****公司名称*****职位月薪*****工作地点*****发布日期 import java.io.IOException; import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.nodes.Element; import org.jsoup.select.Elements; public class Js

请求传参实现深度爬取 请求传参: 实现深度爬取:爬取多个层级对应的页面数据 使用场景:爬取的数据没有在同一张页面中 在手动请求的时候传递item:yield scrapy.Request(url,callback,meta={'item':item}) 将meta这个字典传递给callback 在callback中接收meta:item = response.meta['item'] def parse(self, response): li_list = response.xpath('/ht

准备工作 1. scrapy startproject Jobs 2. cd Jobs 3. scrapy genspider ZhaopinSpider www.zhaopin.com 4. scrapy crawl ZhaopinSpider 5. pip install diskcache 6. pip install tinydb 7. scrapy crawl ZhaopinSpider -o chongqing.json ZhaopinSpider # -*- coding: utf

本次探讨的主题是规则爬取的实现及命令行下的自定义参数的传递,规则下的爬虫在我看来才是真正意义上的爬虫. 我们选从逻辑上来看,这种爬虫是如何工作的: 我们给定一个起点的url link ,进入页面之后提取所有的ur 链接,我们定义一个规则,根据规则(用正则表达式来限制)来提取我们想要的连接形式,然后爬取这些页面,进行一步的处理(数据提取或者其它动作),然后循环上述操作,直到停止,这个时候有一个潜在的问题,就是重复爬取,在scrapy 的框架下已经着手处理了这些问题,一般来说,对于爬取过滤的问题,通

爬取字段,公司名称,职位名称,公司详情的链接,薪资待遇,要求的工作经验年限 1,items中定义爬取字段 import scrapy class ZhilianzhaopinItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() company_name = scrapy.Field() jobName = scrapy.Field() company_url = scrapy