import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pymongo %matplotlib inline # 连接mongodb数据库 client = pymongo.MongoClient("localhost") # 连接数据库 db = client["lianjia"] # 数据表 fangyuan = db["fangyuanbigsz"] # 将mongodb中的数据

MongoDB是一款由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储方式类似于JSON对象,它的字段值可以是其它文档或数组,但其数据类型只能是String文本型. 在使用之前我们要确保已经安装好了MongoDB并启动了该服务.此处主要用于Python数据的保存,我们要安装Python的PyMongo库,运行 ‘pip install pymongo’ 命令完成pymongo的安装.进入python工作模式,可以通过pymongo.version 查看pymo

本博文使用的数据库是MySQL和MongoDB数据库.安装MySQL可以参照我的这篇博文:https://www.cnblogs.com/tszr/p/12112777.html 其中操作Mysql使用到的python模块是pymysql,下面是有关这个模块的使用说明: 创建一个数据库test create DATABASE taobao; 下面将要安装一个navicat for mysql这样的软件,下载链接:https://www.pcsoft.com.cn/soft/20832.html?

1.下载MongoDB 官网下载:https://www.mongodb.com/download-center#community 上面这张图选择第二个按钮 上面这张图直接Next 把bin路径添加到path中,如下图: 在安装路径下自己创建一个文件mongo.conf,配置内容如下: #数据库路径dbpath=E:\mongodb\data#日志输出文件路径logpath=E:\mongodb\log\mongo.log#错误日志采用追加模式logappend=true#启用日志文件,默认启

多线程爬取二手房网页并将数据保存到mongodb的代码: import pymongo import threading import time from lxml import etree import requests from queue import Queue index_url='https://m.lianjia.com/gz/ershoufang/pg{}/' detail_url='https://m.lianjia.com{}' # 设置爬取主页的页数 INDEX_PAGE_

需要学习的地方,使用官方组件下载图片的用法,保存item到MySQL数据库 需要提前创建好MySQL数据库,根据item.py文件中的字段信息创建相应的数据表 1.items.py文件 from scrapy import Item,Field class Images360Item(Item): # MongoDB数据库的表名和MySQL数据库的表名 collection = table = 'images' id = Field() url = Field() title = Field()

目标url:https://book.douban.com/tag/?view=type&icn=index-sorttags-all 目的:抓取所有标签名称(tag_name),标签链接(tag_url),标签下的书籍数量(tag_book_num) 先创建一个config.py文件,设置mongpdb的一些配置信息: 抓取代码如下: 1 import requests 2 from requests.exceptions import RequestException 3 from bs4

#coding:utf-8import csv headers = ['ID','UserName','Password','Age','Country'] rows = [(1001,'qiye','qiye_pass',24,'China'), (1002,'Mary','Mary_pass',20,"USA"), (1003,"Jack","Jack_pass",20,"USA") ] with open('qiye.c

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

第一步:下载xlwt 首先要下载xlwt,(前提是你已经安装好了Python) 下载地址:  https://pypi.python.org/pypi/xlwt/   下载第二个   第二步:安装xlwt 打开cmd,切换目录到你下载的文件地址 输入python setup.py install,就安装成功了.   第三步:案例 第一个demo案例(我的python是在Eclipse环境下编写的)   #coding=utf-8  ''''' Created on 2016年1月22日 @aut

把车站列表保存到数据库,并且从本地创建服务 node.js创建httpserver 1.搭建基于express的运行环境 全局安装express-gengerator cnpm install -g express-gengerator 2.创建express项目,创建了本地服务 express server 生成server目录,目录下的bin是可执行文件,运行bin下的www文件启动服务 node server/bin/www 启动成功打开浏览器localhost:3000 server下的

# 1.把之间案例,使用bs4,正则,xpath,进行数据提取. # 2.爬取拉钩网上的所有python职位. from urllib import request,parse import json,random #导入xlsxwriter 主要用于生成excel表格对象 import xlsxwriter #创建python的职位类 class python_position: def __init__(self,page,number): self.page = page self.num

利用item pipeline可以实现将数据存入数据库的操作,可以创建一个关于数据库的item pipeline 需要在类属性中定义两个常量 DB_URL:数据库的URL地址 DB_NAME:数据库的名字 在Spider爬取的整个过程中,数据库的连接和关闭操作只需要进行一次就可以,应该在开始处理之前就要连接数据库,并在处理完所有数据之后就关闭数据库.所以需要在open_spider和close_spider中定义数据库的连接和关闭操作 在process_item中实现MongoDB的写入操作,使

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymongo from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobi

首先安装xlrd模块:pip install xlrd ,核心代码网上有很多,这里主要是关于一些个人实际碰到问题细节的处理 1.excel数据不规范导致读取的数据存在空白行和列: 2.参数化执行sql 代码如下,仅供参考: import xlrd import AppSetting.AppConfig as config import AppSetting.dbConfig as db # 处理excel依赖xlrd模块 pip install xlrd # 读取excel文件 excel_da

fp = open(aa, 'rb') try: img = fp.read() except: print("图片打开出错") fp.close() return img #上面的代码读图片到内存 images=aa.du("222.jpg") sql=f"insert into xsxx6 (xm,tu) values ('张三',%s);"  #插入方法将图片添加到数据表中sql=f"update xsxx6 set xm='李四

猫眼票房排行榜页面显示如下: 注意右边的票房数据显示,爬下来的数据是这样显示的: 网页源代码中是这样显示的: 这是因为网页中使用了某种字体的缘故,分析源代码可知: 亲测可行: 代码中获取的是国内票房榜,稍加修改也可适用于最受期待榜和北美票房榜 解决思路如下: 1.获取网页数据后,查找字体信息,获取到字体链接,下载字体保存到本地 2.使用fontTools读取字体中的字符集,并构造字典(依据基准字体) 3.根据字典,替换网页中的相关数据信息. 注意:如果使用BeautifulSoup一定要先使用字

pipelines.py文件中 import codecs import csv # 保存到CSV文件中 class CsvPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('a.csv', 'w', encoding='utf_8_sig') def process_item(self, item, spider): fieldnames = ['title', 'img_url', 'download_http'] w

主要介绍了Python中使用Flask.MongoDB搭建简易图片服务器,本文是一个详细完整的教程,需要的朋友可以参考下 1.前期准备 通过 pip 或 easy_install 安装了 pymongo 之后, 就能通过 Python 调教 mongodb 了. 接着安装个 flask 用来当 web 服务器. 当然 mongo 也是得安装的. 对于 Ubuntu 用户, 特别是使用 Server 12.04 的同学, 安装最新版要略费些周折, 具体说是 ? 1 2 3 4 sudo apt-k

python爬取当当网的书籍信息并保存到csv文件 依赖的库: requests #用来获取页面内容 BeautifulSoup #opython3不能安装BeautifulSoup,但可以安装BeautifulSoup4(pip install bs4) 此实验爬取了当当网中关于深度学习的书籍,内容包括书籍名称.作者.出版社.当前价钱.为方便,此实验只爬取搜索出来的一个页面的书籍.具体步骤如下: 1 打开当当网,搜索"深度学习",等待页面加载,获取当前网址 "http://

参考链接:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing.pool import Pool import pandas as pd import requests from sqlalchemy import create_engine # 数据库相关信息 HOSTNAME = '127.0.0.1' P