Python中使用ElementTree可以很方便的处理XML,但是产生的XML文件内容会合并在一行,难以看清楚. 如下格式: <root><aa>aatext<cc>cctext</cc></aa><bb>bbtext<dd>ddtext<ee>eetext</ee></dd></bb></root> 使用minidom模块中的toprettyxml和write

1.豆瓣 爬取单个页面数据 import requests from lxml import etree #import os url = "https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/yongzhou/" headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3

1. 引言 在爬取汽车销量数据时需要爬取 html 保存在本地后再做分析,由于一些页面的 gzip 编码格式, 获取后要先解压缩,否则看到的是一片乱码.在网络上仔细搜索了下,终于在这里找到了一个优雅的方案. 2. 使用的开源库 <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.4<

上一篇大概写了下lxml的用法,今天我们通过案例来实践,爬取我的博客博客并保存在本地 爬取博客园博客 爬取思路: 1.首先找到需要爬取的博客园地址 2.解析博客园地址 # coding:utf-8 import requests from lxml import etree # 博客园地址 url = 'http://www.cnblogs.com/qican/' headers = { "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; W

最近做了个微信推送kindle电子书的公众号:kindle免费书库 不过目前电子书不算非常多,所以需要使用爬虫来获取足够书籍. 于是,写了以下这个爬虫,来爬取kindle114的电子书. 值得注意的地方: 当爬取数过大时,由于对方有开启放抓取,会返回一个javascript而非原始的html,所以我使用 的PyV8来执行这段js从而拿到真正的地址. 目前存在的问题: 正则式写得还不够好,毕竟是第一次正式写爬虫:) 无法下载需要购买的附件 爬虫为单线程,爬完整个网站速度慢.我有试过转成多进程,但是

lxml安装 lxml是python下功能很丰富的XML和HTML解析库,性能非常的好,是对libxml3和libxlst的封装.在Windows下载这个库直接使用 pip install lxml 即可.CentOS下载可使用以下命令. yum install libxml3-devel libxslt-devel pip install lxml lxml构建HTM 在lxml下,很大程度上运用了DOM树的概念,他能够结合XPath很方便的获取到我们想要的数据. 在lxml中,我们必须学会一

写在前面 考研在即,想多了解考研er的想法,就是去找学长学姐或者去网上搜索,贴吧就是一个好地方.而借助强大的工具可以快速从网络鱼龙混杂的信息中得到有价值的信息.虽然网上有很多爬取百度贴吧的教程和例子,但是贴吧规则更新快,目的不一样,爬取的内容也不一样,所以就有了这个工具. 目的 爬取1000条帖子→判断是否是广告或者垃圾信息→分析语言情感→生成词云 一.分析 1.1 先查看贴吧的规则,果然有规律,每一页是50条帖子 1.2 帖子内容,也有规律,都在这个标签里面 1.3 判断内容就用百度AI的内容

上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜,爬取相对来说有点麻烦,爬取的速度也较慢.本次使用的lxml库,我个人是最喜欢的,爬取的语法很简单,爬取速度也快. 本次爬取的豆瓣书籍排行榜的首页地址是: https://www.douban.com/doulist/1264675/?start=0&sort=time&playable=0&sub_type= 该排行榜一共有22页,且发现更改网址的 start=0 的  0 为25.50就可以跳到排行榜的第二.第三页,所以后面只

本次爬虫的目标是汽车之家的二手车销售信息,范围是全国,不过很可惜,汽车之家只显示100页信息,每页48条,也就是说最多只能够爬取4800条信息. 由于这次爬虫的主要目的是使用lxml解析器,所以在信息的查找上面完全只会涉及lxml中选择器的用法,虽然lxml可以同时使用CSS选择器和Xpath选择器,但是为了更加突出效果,暂且只使用Xpath. 爬虫老套路,分为3个步骤: 分析网页信息构成,找到切入点 获取网页,提取有效信息 储存信息 网页分析 网页结构分析的一般思路是先找到第一个需要爬取的链接

6.21自我总结 一.爬取斗图网 1.摘要 使用xpath匹配规则查找对应信息文件 将请求伪装成浏览器 Referer 防跨域请求 2.爬取代码 #导入模块 import requests #爬取网址 url = 'http://www.doutula.com/' #伪装成成浏览器请求 #找到request200,200代表请求成功的里面的内容,按F12里面找 ''' Referer: http://www.doutula.com/ Referer为防跨域请求,我看了下图片都是这个所有也可以不加

还是设计模式的开卷考试,我想要多准备一点资料,于是写了个爬虫爬取代码与图片,有巧妙地进行格式化进一步处理,最终变为了markdown的格式 import requests from bs4 import BeautifulSoup 首先获得菜鸟教程-工厂模式这个页面的html,转为soup对象 r = requests.get("https://www.runoob.com/design-pattern/factory-pattern.html") #获取反馈信息 200为正常 r.s

在使用python爬虫提取中文网页的内容,为了能正确显示中文的内容,在转为字符串时一定要声明编码为utf-8,否则无法正常显示中文,而是显示原编码的字符,并没有正确转换.比如下面这个简单的爬取百度页面的title的示例: import os import lxml from urllib2 import urlopen # Mac # from urllib.request import Request, urlopen # Win from lxml import etree hfile =

工具:Python 3.6.5.PyCharm开发工具.Windows 10 操作系统.谷歌浏览器 目的:爬取豆瓣电影排行榜中电影的title.链接地址.图片.评价人数.评分等 网址:https://movie.douban.com/chart 语法要点: xpath语法: 谷歌浏览器安装 xpath helper插件:帮助我们从elements中定位数据 1.选择节点(标签) (1)./html/head/meta:能够选中html下的所有的meta标签 (2).//li:当前页面上的所有的l

1.导入相应的包 import requests from lxml import etree 2.原始ur url="https://www.dytt8.net/html/gndy/dyzz/list_23_1.html" 我们要爬取的是最新电影,在该界面中,我们发现,具体的信息存储在每个名字的链接中,因此我们要获取所有电影的链接才能得到电影的信息.同时我们观察url,发现 list_23_1,最后的1是页面位于第几页.右键点击其中一个电影的名字-检查. 我们发现,其部分连接位于具有

文章目录 功能 爬取的方式: 设置生成的md文件命名规则: 设置md文件的头部信息 是否显示csdn中的锚点"文章目录"字样,以及下面具体的锚点 默认false(因为csdn中是集成了[toc]功能的,hexo并没有集成) 是否开启版权声明 默认false(csdn文章头部有我们自定的版权声明,false即为去掉.) 工具 提示 用法: 方式一: 方式二: 方式三: 展示 配置文件信息展示 ps:一个从csdn迁移到hexo等静态博客的java程序 github:https://git

今天主要完成了根据爬取的txt文档,从百度分类从信息科学类爬取百度词条信息,并写入CSV格式文件. txt格式文件如图: 为自己爬取内容分词后的结果. 代码如下: import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv import io import re url="https://baike.baidu.com/item/" id=1 patton=re.compile(r'.*信息科学分类.*|.*软件.*|.*科技产品.

今日内容概要 使用requests爬取梨视频 requests+bs4爬取汽车之家 bs4遍历文档树 bs4搜索文档树 css选择器 内容详细 1.使用requests爬取梨视频 # 模拟发送http请求的库:requests--->只能发送http请求---->没有解析库-->re.bs4.lxml # requests-html:发送请求+解析xml # 视频m3u8格式,分段--->会员试看6分钟--->只加载了6分钟 # 收费视频:视频解析 ### 完整的视频文件保存

#通过输入的关键字,爬取北京地区某岗位的平均月薪 # -*- coding: utf-8 -*- import re import requests import time import lxml.html from bs4 import BeautifulSoup #------------------------------------------------定义函数:获取指定网页北京地区所有相关职位的月薪--------------------- def getSalary(url): h

对于简单的爬虫任务,尤其对于初学者,urllib+BeautifulSoup足以满足大部分的任务. 1.urllib是Python3自带的库,不需要安装,但是BeautifulSoup却是需要安装的.安装方式:pip install beautifulsoup4 其官方文档中文版地址:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html 2.爬取任务:爬取的内容为每部电影的名字 导演 主演 年代 国家 类型 评分

上学期参加了一个大数据比赛,需要抓取大量数据,于是我从新浪微博下手,本来准备使用新浪的API的,无奈新浪并没有开放关键字搜索的API,所以只能用爬虫来获取了.幸运的是,新浪提供了一个高级搜索功能,为我们爬取数据提供了一个很好的切入点. 在查阅了一些资料,参考了一些爬虫的例子后,得到大体思路:构造URL,爬取网页,然后解析网页 具体往下看~ 登陆新浪微博,进入高级搜索,如图输入,之后发送请求会发现地址栏变为如下:    http://s.weibo.com/weibo/%25E4%25B8%25A

刚开学时有一段时间周末没事,于是经常在P站的特辑里收图,但是P站加载图片的速度比较感人,觉得自己身为计算机专业,怎么可以做一张张图慢慢下这么low的事,而且这样效率的确也太低了,于是就想写个程序来帮我下,但是只会C与c++的我看来是无法用他们来做这事的,于是就去学了下简单,强大的python,不得不说,python的模块的确叼,依靠几个模块就可以在完全不知道原理的前提下让程序执行相应功能,这样虽然爽但对于学习不利,我这次就权当写着玩吧,在我学会怎样使用c++来做这事之前我不会再使用python编