案例一 抓取对象: 新浪国内新闻(http://news.sina.com.cn/china/),该列表中的标题名称.时间.链接. 完整代码: from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'http://news.sina.com.cn/china/' web_data = requests.get(url) web_data.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(web_data.text,'

以下是抓取的完整代码(抓取了网页的title,newssource,dt,article,editor,comments)举例: 转载于:https://blog.51cto.com/2290153/2126861

案例一 抓取对象: 新浪国内新闻(http://news.sina.com.cn/china/),该列表中的标题名称.时间.链接. 完整代码: from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'http://news.sina.com.cn/china/' web_data = requests.get(url) web_data.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(web_data.text,'

我们使用pthreads,来写一个多线程的抓取页面小程序,把结果存到数据库里. 数据表结构如下: CREATE TABLE `tb_sina` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', `url` varchar(256) DEFAULT '' COMMENT 'url地址', `title` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '标题', `time` datetime DEFAULT

参考 廖雪峰的python教程:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001386832653051fd44e44e4f9e4ed08f3e5a5ab550358d000 代码: #!/usr/bin/python # import module import socket import io # create TCP object s = socket.socket(

上一篇文章<Python爬虫:抓取新浪新闻数据>详细解说了如何抓取新浪新闻详情页的相关数据,但代码的构建不利于后续扩展,每次抓取新的详情页时都需要重新写一遍,因此,我们需要将其整理成函数,方便直接调用. 详情页抓取的6个数据:新闻标题.评论数.时间.来源.正文.责任编辑. 首先,我们先将评论数整理成函数形式表示: import requests import json import re comments_url = 'http://comment5.news.sina.com.cn/page

python3.4学习笔记(十四) 网络爬虫实例代码,抓取新浪爱彩双色球开奖数据实例 新浪爱彩双色球开奖数据URL:http://zst.aicai.com/ssq/openInfo/ 最终输出结果格式如:2015075期开奖号码:6,11,13,19,21,32, 蓝球:4 直接用python源码写的抓取双色球最新开奖数据的代码,没使用框架,直接用字符串截取的方式写的,经过测试速度还是很快的 使用pyspider可以轻松分析出需要的内容,不过需要部署框架对只抓取特定内容的小应用来说也没多大必要

一 下载phantomjs,把phantomjs.exe的文件路径加到环境变量中,也可以phantomjs.exe拷贝到一个已存在的环境变量路径中,比如我用的anaconda,我把phantomjs.exe文件加入到了Anaconda3这个文件夹中(Anaconda3已加入环境变量) 二 pip安装selenium+BeautifulSoup+phantomjs 命令pip install selenium,anaconda中已有BeautifulSoup,不用管 三 爬取数据,目标是爬取新浪新

准备工作:安装requests和BeautifulSoup4.打开cmd,输入如下命令 pip install requests pip install BeautifulSoup4 打开我们要爬取的页面,这里以新浪新闻为例,地址为:http://news.sina.com.cn/china/ 按F12打开开发人员工具,点击左上角的图片,然后再页面中点击你想查看的元素: 我点击了新闻标题处的元素,查看到该元素为class=news-item的元素: 在这里,我们要获取新闻的时间,标题和链接,查看

目标:不做蜡烛图,只用折线图绘图,绘出四条线之间的关系. 注:未使用接口,仅爬虫学习,不做任何违法操作. """ 新浪财经,爬取历史股票数据 """ # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import urllib.request, lxml.html from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import re,

1.任务目标: 爬取新浪新闻AFCCL的文章:文章标题.时间.来源.内容.评论数等信息. 2.目标网页: http://sports.sina.com.cn/z/AFCCL/ 3.网页分析 4.源代码: #!/usr/bin/env/python # coding:utf-8 import sys import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import re if __name__ == '__main__': url =

爬取前的准备: BeautifulSoup的导入:pip install BeautifulSoup4 requests的导入:pip install requests 下载jupyter notebook:pip install jupyter notebook 下载python,配置环境(可使用anocanda,里面提供了很多python模块) json 定义 :是一种格式,用于数据交换. Javascript 对象 定义 : 一种javascript的引用类型 中文格式除了' utf-8

我们打开新浪新闻,看到页面如下,首先去爬取一级 url,图片中蓝色圆圈部分 第二zh张图片,显示需要分页, 源代码: # coding:utf-8 import json import redis import time import requests session = requests.session() import logging.handlers import pickle import sys import re import datetime from bs4 import Bea

Python3:爬取新浪.网易.今日头条.UC四大网站新闻标题及内容 以爬取相应网站的社会新闻内容为例: 一.新浪: 新浪网的新闻比较好爬取,我是用BeautifulSoup直接解析的,它并没有使用JS异步加载,直接爬取就行了. ''' 新浪新闻:http://news.sina.com.cn/society/ Date:20180920 Author:lizm Description:获取新浪新闻 ''' import requests from bs4 import BeautifulSou

Python案例 scrapy抓取学院新闻报告 任务 抓取四川大学公共管理学院官网(http://ggglxy.scu.edu.cn)所有的新闻咨询. 实验流程 1.确定抓取目标.2.制定抓取规则.3.'编写/调试'抓取规则.4.获得抓取数据 1.确定抓取目标 我们这次需要抓取的目标为四川大学公共管理学院的所有新闻资讯.于是我们需要知道公管学院官网的布局结构. 这里我们发现想要抓到全部的新闻信息,不能直接在官网首页进行抓取,需要点击"more"进入到新闻总栏目里面. 我们看到了具体的新

Python抓取页面中超链接(URL)的3中方法比较(HTMLParser.pyquery.正则表达式) HTMLParser版: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import HTMLParserclass UrlParser(HTMLParser.HTMLParser):     def__init__(self):         HTMLParser.HTMLParser.__init__(self)         self.urls

add by zhj:先收藏了 摘要:评论系统是所有门户网站的核心标准服务组件之一.本文作者曾负责新浪网评论系统多年,这套系统不仅服务于门户新闻业务,还包括调查.投票等产品,经历了从单机到多机再到集群,从简单到复杂再回归简单的过程. 评论系统,或者称为跟帖.留言板,是所有门户网站的核心标准服务组件之一.与论坛.博客等其他互联网UGC系统相比,评论系统虽然从产品功能角度衡量相对简单,但因为需要能够在突发热点新闻事件时,在没有任何预警和准备的前提下支撑住短短几分钟内上百倍甚至更高的访问量暴涨,而评论

本篇文章是使用python抓取数据的第一篇,使用requests+BeautifulSoup的方法对页面进行抓取和数据提取.通过使用requests库对链家网二手房列表页进行抓取,通过BeautifulSoup对页面进行解析,并从中获取房源价格,面积,户型和关注度的数据. 准备工作 首先是开始抓取前准备工作,导入需要使用的库文件,这里主要使用的是requests和BeautifulSoup两个.Time库负责设置每次抓取的休息时间.这里并非全部,后续还会在过程中导入新的库. 抓取列表页 开始抓取

知乎热榜讨论话题,https://www.zhihu.com/hot,本文用python抓取下来分析 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from urlparse import urljoin import re import requests def main(): headers = {'user-agent':'Baiduspider', 'cookie':'*****' } proxies = { 'http':'http://122.1

最近在学Python,同时也在学如何使用python抓取数据,于是就被我发现了这个非常受欢迎的Python抓取框架Scrapy,下面一起学习下Scrapy的架构,便于更好的使用这个工具. 一.概述 下图显示了Scrapy的大体架构,其中包含了它的主要组件及系统的数据处理流程(绿色箭头所示).下面就来一个个解释每个组件的作用及数据的处理过程. 二.组件 1.Scrapy Engine(Scrapy引擎) Scrapy引擎是用来控制整个系统的数据处理流程,并进行事务处理的触发.更多的详细内容可以看下