问题背景:当我们爬取网页信息时,对于一些标签的提取是没有意义的,所以需要提取标签中间的信息. 解决办法:用到了re包下的函数 方法1:用到了research()方法和group()方法 方法2:用到了findall()方法 具体实现: import re # 匹配两个字符中间的所有字符 a = '<p>life is short, i use python<a/>i love it<p>' r = re.search('<p>(.*)<a/>(.

Python正则式的基本用法 1.1基本规则 1.2重复 1.2.1最小匹配与精确匹配 1.3前向界定与后向界定 1.4组的基本知识 2．re模块的基本函数 2.1使用compile加速 2.2 match和search 2.3 finditer 2.4字符串的修改与替换 3．更深入的了解re的组与对象 3.1编译后的Pattern对象 3.2组与Match对象 3.2.1组的名字与序号 3.2.2Match对象的方法 4．更多的资料 初学Python,对Python的文字处理能力有很深的印象,

Nginx访问日志匹配 re.compile #re.compile 规则解释,改规则必须从前面开始匹配一个一个写到后面,前面一个修改后面全部错误.特殊标准结束为符号为空或者双引号:  改符号开始 从“开始匹配无限个到”碰到“结束  "(?P<request>[^"]*) 例二: line ='192".168.0.125/Oct/2012:14:46:34 G"ET /api HTTP/1.1" 200 44 http://abc.com/s

由于是只用标准库,装了python3运行本代码就能下载到多多的美女图... 写出代码前面部分的时候,我意识到自己的函数设计错了,强忍继续把代码写完. 测试发现速度一般,200K左右的下载速度,也没有很好的错误处理.不过还是基本上能用.以后继续改进. 写出抓取东西的程序,比写其它程序要开心很多.^_^,大家也来试试写一个? """ python抓取性感尤物美女图.py 2016年5月4日 00:51:00 codegay 参考资料: Python3学习笔记(urllib模块的使

开学前接了一个任务,内容是从网上爬取特定属性的数据.正好之前学了python,练练手. 编码问题 因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了. 问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢? Unicode是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到计算机上,并不用这种编码,可以说它起着一个中

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

用python抓取智联招聘信息并存入excel tags:python 智联招聘导出excel 引言:前一阵子是人们俗称的金三银四,跳槽的小朋友很多,我觉得每个人都应该给自己做一下规划,根据自己的进步作出调整.建议不要看到身边的人涨了工资就盲目的心动.一般来说跳槽后要熟悉新的环境会浪费不少时间,如果现在的工作在氛围和自身进步上还可以接受,其他比如待遇方面可以和公司协调解决. 本文参考了yaoyefengchen的博客:文章链接,并进行了地域搜索优化和将存储方式由cvs改成大家常用的excel.下

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这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,详情看下文     编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了.问题要从文字的编码讲起.原本的英文编码只有0~255,刚好是8位1个字节.为了表示各种不同的语言,自然要进行扩充.中文的话有GB系列.可能还听说过Unicode和UTF-8,那么,它们之间是什么关系呢?Unicode 是一种编码方案,又称万国码,可见其包含之广.但是具体存储到

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13257.html 1. 需求说明 本项目基于Python爬虫,爬取豆瓣电影上关于复仇者联盟3的所有影评,并保存至本地文件.然后对影评进行分词分析,使用词云生成树人格鲁特的形象照片. 2. 代码实现 此部分主要解释Python爬虫部分及使用词云生成图像的代码 Python爬虫 首先获取需要爬取的网页地址,然后通过requests.get()方式去获取网页,代码如下: # 获取网页 def getHtml(url): tr

Python爬取豆瓣电影top250 下面以四种方法去解析数据,前面三种以插件库来解析,第四种以正则表达式去解析. xpath pyquery beaufifulsoup re 爬取信息:名称  评分 小评 结果显示 使用xpath解析数据 #python 使用xpath解析数据 #查询豆瓣top250电影 #获取信息:名称 评分 短语 #关于xpath语法:https://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp from lxml import e

/1 前言/ 前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据(上篇),木有赶上车的小伙伴,可以戳进去看看.今天小编带大家进行网页结构的分析以及网页数据的提取,具体步骤如下. /2 首页分析及提取/ 首先进入网站主页,如下图所示. 简单分析下页面,其中后面的 1 是页码的意思,分析后发现每一页有100 多条数据,然后网站底部总共有 2700+页 的链接,所以总共ip 代理加起来超过 27 万条数据,但是后面的数据大部分都是很多年前的数据了,比如 2012 年,大概就前 5000 多条是

python抓取头条美文并存储到mongodb # Author:song from multiprocessing import Pool from urllib.parse import urlencode import requests import json from requests import RequestException from bs4 import BeautifulSoup import re import pymongo client = pymongo.MongoC

大家好,最近大A的白马股们简直 跌妈不认,作为重仓了抱团白马股基金的养鸡少年,每日那是一个以泪洗面啊. 不过从金融界最近一个交易日的大盘云图来看,其实很多中小股还是红色滴,绿的都是白马股们. 以下截图来自金融界网站-大盘云图: 那么,今天我们试着用python爬取最近交易日的股票数据,并试着用excel简单绘制以下上面这个树状图.本文旨在抛砖引玉,吼吼. 1. python爬取网易财经不同板块股票数据 目标网址: http://quotes.money.163.com/old/#query=hy

Python 爬取所有51VOA网站的Learn a words文本及mp3音频 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #Python 爬取所有51VOA网站的Learn a words文本及mp3音频 import os import sys import time import urllib as req from threading import Thread import urllib2 import urllib from thre

最近因项目需要用到python处理网页,因此学习相关知识.下面程序使用python抓取网页并提取信息,具体内容如下: #------------------------------------------------------------------------------ import urllib2 # extensible library for opening URLs import re # regular expression module #-------------------

python正则使用笔记 def remove_br(content): """去除两边换行符""" content = content.replace("<br>", "<br />").replace("<br >", "<br />") while re.findall("^<br />|&l

正则表达式基础知识请参阅<正则表达式基础知识>,本文使用正则表达式来匹配多行日志并从中解析出相应的信息. 假设现在有这样的SQL日志: SELECT * FROM open_app WHERE 1 and `client_id` = 'a08f5e32909cc9418f' and `is_valid` = '1' order by id desc limit 32700,100; # Time: 160616 10:05:10 # User@Host: shuqin[qqqq] @ [1.1

Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤    数据的采集和获取    数据的清洗,抽取,变形和装载    数据的分析,探索和预测    数据的展现其中首先要做的就是获取数据,并提炼出有效地数据,为下一步的分析做好准备.数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析.许多的网站都提供了详细的足球数据,例如:    网易 http://goal.sports.163.com/   

python抓取网页例子 最近在学习python,刚刚完成了一个网页抓取的例子,通过python抓取全世界所有的学校以及学院的数据,并存为xml文件.数据源是人人网. 因为刚学习python,写的代码还不够Pythonic. 核心代码如下: #!/usr/bin/python import urllib.request from html.parser import HTMLParser import json import time import xml.dom.minidom import

需要解决的问题:要匹配字符串,字符串中字母的大小写不确定,如何匹配? 问题出现之前是使用字符串比较的方式,比如要匹配'abc',则用语句: if s == 'abc':#s为需要匹配的字符串 print '匹配成功\n' 现在的问题是s可能是Abc.ABC等等,所以需要大小写不敏感的匹配,如果把需要匹配的模式的大小写进行罗列,那即使是三个字母的短模式也是很麻烦,查了一下,正则表达式re模块中有个参数flags=re.I,这样就可以大小写不敏感的匹配了,示例如下: import re s = 'A