一般情况下我们从一堆数据中选择我们获取想要的数据会通过一下方式: (1)创建链表或数组: (2)用for 循环遍历所有数据,将想要的存入链表或数组. 但是python中我们不需要这么做,我们可以用Pandas库帮我们解决这个问题:具体使用看实例: import numpy as np import pandas as pd from time import time from IPython.display import display # 允许为DataFrame使用display() imp

原文链接 前言 这篇笔记基于上上篇笔记的---<scrapy电影天堂实战(二)创建爬虫项目>,而这篇又涉及redis,所以又先熟悉了下redis,记录了下<redis基础笔记>,这篇为了节省篇幅所以只添加改动部分代码. 个人实现思路 过滤重复数据 在pipeline写个redispipeline,要爬的内容hash后的键movie_hash通过pipeline时与从redis获取的movie_hash(set类型)比对,如果在redis里面则在pipeline里raise Drop

使用python和tableau对数据进行抓取及可视化 本篇文章介绍使用python抓取贷款及理财平台的数据,并将数据拼接和汇总.最终通过tableau进行可视化.与之前的python爬虫文章 不同之处在于之前是一次性抓取生产数据表,本次的数据需要每天重复抓取及存储,并汇总在一起进行分析和可视化. 开始前的准备工作 开始之前先导入所需使用的库文件,各个库文件在整个抓取和拼表过程中负责不同的部分.Requests负责页面抓取,re负责从抓取下 来的页面中提取有用的信息,pandas负责拼接并生成数

python插入记录后取得主键id的方法(cursor.lastrowid和conn.insert_id()) 参考:https://blog.csdn.net/qq_37788558/article/details/78151972 python插入记录后获取最后一条数据的id #!/usr/bin/python # import MySQL module import MySQLdb # get user input name = raw_input("Please enter a name

python实现列表页数据的批量抓取,练手的,下回带分页的 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysql import sys, io sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8') # Change default encoding to utf8 print('连

一. 引言 在<第11.19节 Python 中正则表达式的扩展功能:前视断言和前视取反>中老猿介绍了前视断言和前视取反,与二者对应的还有后视断言和后视取反. 二. (?<=-)后视断言(lookbehind assertion) 后视断言又称为正向后视断言.后视断定.后行断言等,与前视断言功能类似,只是前视断言是找匹配串的右边要与前视断言指定的模式匹配,而后视断言是找匹配串的左边要与后视断言指定的模式匹配. 语法:(?<=-),其中-为一个子正则表达式 例子: 要使用后视断言查找

需求: 某某金融大亨想涉足金融网贷,想给网贷平台取一个名字,那么取什么名字,名字里面包含哪些关键字,在行业内的曝光率会相比较高一些呢? 可以理解为: 你负责某某网贷平台的网络推广工作,如何进一步优化各广告推广平台上的搜索关键词,这些网贷平台的名称都有啥共同点? 其实就是: 想看看各网贷平台名称的高频词汇,给各平台的名称划下重点   找数据: 获取所有网贷平台的平台基本名称数据,这样子才能进行下一步工作 把网贷之家上所有平台的数据找出来,这样就可以了 读取数据: import pymysql im

http.host==magentonotes.com http.host contains magentonotes.com //过滤经过指定域名的http数据包,这里的host值不一定是请求中的域名 http.response.code==302 //过滤http响应状态码为302的数据包 http.response==1 //过滤所有的http响应包 http.request==1 //过滤所有的http请求,貌似也可以使用http.request http.request.method=

前言 对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过.这段时间学习python爬虫,今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片,其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup.python 版本:python3.6 ,IDE :pycharm.其实就几行代码,但希望没有开发基础的人也能一下子看明白,所以大神请绕行. 第三方库 首先安装 我是用的pycharm所以另为的脚本安装我这就不介绍了. 如上图打开默认设置选择Project Interprecter,双击pip或者点

一.数据类型及解析方式 一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据 不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理 文本.电话号码.邮箱地址 用:正则表达式 html文件 用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件 用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(

前言 对于一个net开发这爬虫真真的以前没有写过.这段时间开始学习python爬虫,今天周末无聊写了一段代码爬取上海租房图片,其实很简短就是利用爬虫的第三方库Requests与BeautifulSoup.python 版本:python3.6 ,IDE :pycharm.其实就几行代码,但希望没有开发基础的人也能一下子看明白,所以大神请绕行. 第三方库 首先安装 我是用的pycharm所以另为的脚本安装我这就不介绍了. 如上图打开默认设置选择Project Interprecter,双击pip或

1. log4j(具体见log4j文档) log4j是一个java系统中用于输出日志信息的工具.log4j可以将日志定义成多种级别:ERROR  /  WARN  /  INFO  /  DEBUG log4j通过获取到一个logger对象来输出日志: val logger = Logger.getLogger("logger名称"); logger.info("日志内容") 所拿到的这些logger对象之间是有"父子"关系的,所有logger都

以前一直使用中国天气网的天气预报组件都挺好,可是自从他们升级组件后数据加载变得非常不稳定,因为JS的阻塞常常导致网站打开速度很慢.为了解决这个问题决定现学现用python编写一个抓取程序,每天定时抓取最新的天气情况并生成静态JS供网站调用.由于初学python,程序有些地方写得不是很优雅,还望高手指正. 代码如下: #!/usr/bin/env python#coding:UTF-8 import urllib,os,datetime def GetWeather(cityid):  "获取指定

原文:教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神 本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具备爬取任何网页的数据的能力.本文以校花网为例进行爬取,校花网:http://www.xiaohuar.com/,让你体验爬取校花的成就感. Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可

OJ升级,代码可能会丢失. 所以要事先备份. 一開始傻傻的复制粘贴, 后来实在不能忍, 得益于大潇的启示和聪神的原始代码, 网页爬虫走起! 已经有段时间没看Python, 这次网页爬虫的原始代码是 python2.7版本号, 试了一下改动到3.0版本号, 要做非常多包的更替,感觉比較烦,所以索性就在这个2.7版本号上完好了. 首先欣赏一下原始代码,我给加了一些凝视: # -*- coding: cp936 -*- import urllib2 import urllib import re im

字体反爬 字体反爬也就是自定义字体反爬,通过调用自定义的字体文件来渲染网页中的文字,而网页中的文字不再是文字,而是相应的字体编码,通过复制或者简单的采集是无法采集到编码后的文字内容的. 现在貌似不少网站都有采用这种反爬机制,我们通过猫眼的实际情况来解释一下. 下图的是猫眼网页上的显示: 检查元素看一下 这是什么鬼,关键信息全是乱码. 熟悉 CSS 的同学会知道,CSS 中有一个 @font-face,它允许网页开发者为其网页指定在线字体.原本是用来消除对用户电脑字体的依赖,现在有了新作用——反爬

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2

python爬虫-基础入门-爬取整个网站<1> 描述: 使用环境:python2.7.15 ,开发工具:pycharm,现爬取一个网站页面(http://www.baidu.com)所有数据. python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 def baiduNet() : request = urllib2.Request("http://www.baidu.com") response = urllib2.urlop

最近在学习网络爬虫,完成了一个比较简单的python网络爬虫.首先为什么要用爬虫爬取信息呢,当然是因为要比人去收集更高效. 网络爬虫,可以理解为自动帮你在网络上收集数据的机器人. 网络爬虫简单可以大致分三个步骤: 第一步要获取数据, 第二步对数据进行处理, 第三步要储存数据. 获取数据的时候这里我用到了python的urllib标准库,它是python中非常方便抓取网页内容的一个模块. 具体为: 这里我要爬取的是电影天堂一个电影页面的电影名称,日期等数据. from urllib import

linux查询过滤, 带上标题字段例: 一个简单的查询 ps -e | grep httpd 上面经过grep 过滤后, 标题没了, 但是为了看上去更方便,有标题字段看起来更方便一些, 那么可以按下面的写法来实现 命令: ps -e | head -1;ps -e | grep httpd 看一下效果吧: 说明: head -1 就是取第一行  其实就是进行了两次查询, 第一次只取标题, 如果你有更好的方法, 欢迎留言 END/

0.业务场景 将ES中某个index的某个字段的所有数据,导出到文件中 1.ES数据导出方法简述 ES数据导出方法,我主要找到了以下几个方面,欢迎大家补充: ES官方API:snapshot and restore module The snapshot and restore module allows to create snapshots of individual indices or an entire cluster into a remote repository like sha