爬虫–scrapy 题目:根据豆瓣读书top250,根据出版社对书籍数量分类,绘制饼图 搭建环境 import scrapy import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 加载scrapy框架 #terminal 终端实现 cd .. # 跳转到上一层目录 scrapy startproject booktop # 和项目同名的scrapy框架项目 setting配置 ROBOTSTXT_OBEY =

基于上两篇文章的工作 [Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 [Python数据分析]Python3操作Excel(二) 一些问题的解决与优化 已经正确地实现豆瓣图书Top250的抓取工作,并存入excel中,但是很不幸,由于采用的串行爬取方式,每次爬完250页都需要花费7到8分钟,显然让人受不了,所以必须在效率上有所提升才行. 仔细想想就可以发现,其实爬10页(每页25本),这10页爬的先后关系是无所谓的,因为写入的时候没有依赖关系,各写各的,所以用串

本文利用Python3爬虫抓取豆瓣图书Top250,并利用xlwt模块将其存储至excel文件,图片下载到相应目录.旨在进行更多的爬虫实践练习以及模块学习. 工具 1.Python 3.5 2.BeautifulSoup.xlwt模块 开始动手 首先查看目标网页的url: https://book.douban.com/top250?start=0, 然后我尝试了在代码里直接通过字符串连接仅改变”start=“后面的数字的方法来遍历所有的250/25 = 10页内容,但是后来发现不行,那样的话出

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

一.项目目标 爬取豆瓣TOP250电影的评分.评价人数.短评等信息,并在其保存在txt文件中,html解析方式基于正则表达式 二.确定页面内容 爬虫地址:https://movie.douban.com/top250 确定爬取内容:视频链接,视频名称,导演/主演名称,视频评分,视频简介,评价人数等信息 打开网页,按F12键,可获取以下界面信息 观察可知,每一部视频的详细信息都存放在li标签中 每部视频的视频名称在 class属性值为title 的span标签里,视频名称有可能有多个(中英文):

大年初二,忙完家里一些事,顺带有人交流爬取豆瓣图书top250 1.构造urls列表 urls=['https://book.douban.com/top250?start={}'.format(str(i) for i in range(0, 226, 25))] 2.模块 requests获取网页源代码 lxml 解析网页 xpath提取 3.提取信息 4.可以封装成函数 此处没有封装调用 python代码: #coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.

豆瓣网站很人性化,对于新手爬虫比较友好,没有如果调低爬取频率,不用担心会被封 IP.但也不要太频繁爬取. 涉及知识点:requests.html.xpath.csv 一.准备工作 需要安装requests.lxml.csv库 爬取目标:https://book.douban.com/top250 二.分析页面源码 打开网址,按下F12,然后查找书名,右键弹出菜单栏 Copy==> Copy Xpath 以书名“追风筝的人” 获取书名的xpath是://*[@id="content"

本篇主要是通过对豆瓣图书<平凡的世界>短评进行抓取并进行分析,并用snowNLP对其进行情感分析. 用到的模块有snowNLP,是一个python库,用来进行情感分析. 1.抓取数据 我们把抓取到的数据存储到sqlite,先建表,结构如下: CREATE TABLE comment( id integer PRIMARY KEY autoincrement NOT NULL, commentator VARCHAR(50) NOT NULL, star INTEGER NOT NULL, ti

上次介绍了beautifulsoup的使用,那就来进行运用下吧.本篇将主要介绍通过爬取豆瓣图书的信息,存储到sqlite数据库进行分析. 1.sqlite SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的.无服务器的.零配置的.事务性的 SQL 数据库引擎.它是一个零配置的数据库,这意味着与其他数据库一样,您不需要在系统中配置. 就像其他数据库,SQLite 引擎不是一个独立的进程,可以按应用程序需求进行静态或动态连接.SQLite 直接访问其存储文件. 在Mac是自带sqlite的,不需要重新安

项目名称: 豆瓣图书个性化推荐 需求简述:从给定的豆瓣用户名中,获取该用户所有豆瓣好友列表,从豆瓣好友中找出他们读过的且评分5星的图书,如果同一本书被不同的好友评5星,评分人数越多推荐度越高. 输入:豆瓣用户名 输出:豆瓣好友中评分最高,评分人数最多,且我没读过的10本书 步骤构想:1. 通过给定的用户名,将下面链接douban_id替换后可查看该用户关注的好友列表(访问该路径需要先登录)https://www.douban.com/people/douban_id/contacts 但如果是查

# -*- coding: utf-8 -*- import requests import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') class Spider(object): def __init__(self): print('开始爬取豆瓣图书top250的内容......') # 传入url,返回网页源代码 def getSourceCode(self, url): html = requests.get(url)

一.爬虫项目一: 豆瓣图书网站图书的爬取: import requests import re content = requests.get("https://book.douban.com/").text #注:此时我们打印输出结果,可以看到输出我们的网页字符串: # print(content) #然后我们编辑匹配豆瓣图书网站抓取图书所用到的正则表达式. pattern = re.compile(r'<li.*?class="cover".*?href=&

首先,打开豆瓣电影Top 250,然后进行网页分析.找到它的Host和User-agent,并保存下来. 然后,我们通过翻页,查看各页面的url,发现规律: 第一页:https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第二页:https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第三页:https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=   第四页:

一.项目背景 随着时代的发展,国人对于阅读的需求也是日益增长,既然要阅读,就要读好书,什么是好书呢?本项目选择以豆瓣图书网站为对象,统计其排行榜的前250本书籍. 二.项目介绍 本项目使用Python爬虫技术统计豆瓣图书网站上排名前250的书籍信息,包括书名.作者.出版社.出版日期.价格.评星.简述信息 将获取到的信息存储在Mysql数据库中 三.项目流程 3.1 分析第一页 第一页地址为:https://book.douban.com/top250,打开后页面呈现为如下: 我们需要获得的信息为

-----------------------------------------------------------学无止境------------------------------------------------------ 前言:大家好,欢迎来到誉雪飞舞的博客园,我的每篇文章都是自己用心编写, 算不上精心但是足够用心分享我的自学知识,希望大家能够指正我,互相学习成长. 转载请注明:https://www.cnblogs.com/wyl-pi/p/10510599.html 这段话从百

最近微信小程序被炒得很火热,本人也抱着试一试的态度下载了微信web开发者工具,开发工具比较简洁,功能相对比较少,个性化设置也没有.了解完开发工具之后,顺便看了一下小程序的官方开发文档,大概了解了小程序的开发流程和一些常用的API. 了解了小程序之后,自己就有了想要做一个小demo的冲动,虽然自己对小程序还没有做过很多实践,只是在官方例子上徘徊,但是还是想做出点小东西.既然要做一个demo,自然需要到数据,自己有又不想独自搭建服务端,所以在网上搜索可以用来提供测试数据的免费api,最后我选择了豆瓣

最近微信小程序被炒得很火热,本人也抱着试一试的态度下载了微信web开发者工具,开发工具比较简洁,功能相对比较少,个性化设置也没有.了解完开发工具之后,顺便看了一下小程序的官方开发文档,大概了解了小程序的开发流程和一些常用的API. 了解了小程序之后,自己就有了想要做一个小demo的冲动,虽然自己对小程序还没有做过很多实践,只是在官方例子上徘徊,但是还是想做出点小东西.既然要做一个demo,自然需要到数据,自己有又不想独自搭建服务端,所以在网上搜索可以用来提供测试数据的免费api,最后我选择了豆瓣

#requests+正则爬取豆瓣图书 import requests import re def get_html(url): headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.75 Safari/537.36 LBBROWSER'} response = requests.get(url,headers=head

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

第一步:利用python,画散点图. 第二步:需要用到的库有numpy,matplotlib的子库matplotlib.pyplot numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架.Windows下可以通过pip下载. Python的可视化包 – Matplo

爬取豆瓣电影TOP 250的电影存储到mongodb中 1.创建项目sp1 PS D:\scrapy> scrapy.exe startproject douban 2.创建一个爬虫 PS D:\scrapy\tencent> scrapy genspider doubanmovie "movie.douban.com" 3.编辑爬虫内容doubanmovie.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from douban.item