1. Print them to screen man = [] other = [] try: data = open('sketch.txt') for each_line in data: try: (role, line_spoken) = each_line.split(':',1) line_spoken=line_spoken.strip() if role== 'Man': man.append(line_spoken) elif role == 'Other Man': oth

将数据保存到mysql,需要用到jdbc.为了提高保存速度,我写了一个连接池 1.保存到mysql的代码 package test05 import org.apache.log4j.{Level, Logger}import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.types._import org.apache.spark.sql._import org.apache.spark.streaming.dstream.DStrea

1.保存到redshift数据库的代码 package test05 import org.apache.log4j.{Level, Logger}import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.types._import org.apache.spark.sql._import org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamimport org.apache.spark.{SparkCo

除将爬取到的信息写入文件中之外,程序也可通过修改 Pipeline 文件将数据保存到数据库中.为了使用数据库来保存爬取到的信息,在 MySQL 的 python 数据库中执行如下 SQL 语句来创建 job_inf 数据表: CREATE TABLE job inf ( id INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR (255), salary VARCHAR (255), company VARCHAR (255),

从某些网站看小说的时候经常出现垃圾广告,一气之下写个爬虫,把小说链接抓取下来保存到txt,用requests_html全部搞定,代码简单,容易上手. 中间遇到最大的问题就是编码问题,第一抓取下来的小说内容保持到txt时出现乱码,第二url编码问题,第三UnicodeEncodeError 先贴源代码,后边再把思路还有遇到的问题详细说明. from requests_html import HTMLSession as hs def get_story(url): global f session

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://

编写qsbk_spider.py爬虫文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from qsbk.items import QsbkItem from scrapy.http.response.html import HtmlResponse from scrapy.selector.unified import SelectorList class QsbkSpiderSpider(scrapy.Spider): name = 'qsbk_spider'

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

创建数据库表格式: CREATE TABLE photo ( photo_no int(6) unsigned NOT NULL auto_increment, image MEDIUMBLOB, PRIMARY KEY (`photo_no`) ): Python实现将图片以二进制格式保存到MySQL数据库中: import sys import pymysql from PIL import Image import os path = "./" fp = open(".

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

# 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

#coding:utf-8 """ 1.重定向print 2.python与cmd命令 """ import sys import os import subprocess class Logger(object): def __init__(self, filename="Default.log"): self.terminal = sys.stdout self.log = open(filename, "a&q

Item Pipeline 当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item. 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,比如决定此Item是丢弃而存储.以下是item pipeline的一些典型应用: 验证爬取的数据(检查item包含某些字段,比如说name字段) 查重(并丢弃) 将爬取结果保存到文件或者数据库中 编写item 在items.py中进行编写 class JobBol

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_

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

scrapy 爬取到结果后,将结果保存到 sqlite3,有两种方式 item Pipeline Feed Exporter 方式一 使用 item Pipeline 有三个步骤 文件 pipelines.py 中,编写 Sqlite3Pipeline 类 文件 settings.py 中,添加 ITEM_PIPELINES 开始运行爬虫: scrapy crawl example 1. 文件 pipelines.py 说明: 参考了官网文档的 MongoDB 的例子 要求: 表格 SQLITE

http://scrapy-chs.readthedocs.org/zh_CN/latest/intro/overview.html 以上链接是很好的scrapy学些资料.感谢marchtea的翻译. 在学习过程中,碰到一个很棘手的问题: 中文的显示和存储. (中文在控制台显示的为\u77e5\u540d...这样的字符,保存到文件也是这样的) 在网上找了很久,下面这个链接应是最切题的. http://stackoverflow.com/questions/9181214/scrapy-text

思路和上一篇差不多,先获取网站html文件,使用BeautifulSoup进行解析,将对应属性取出,逐一处理,最后把整理出的记录保存到oracle中,持久化储存. '''Created on 2017年2月20日 @author: Administrator'''from urllib import parse, requestfrom bs4 import BeautifulSoupfrom sqlalchemy import create_enginefrom datetime import

# 2.http: // doc.nnzhp.cn / index.php?s = / 6 & page_id = 14# 调用获取学生信息的接口,保存到excel里面 import requests,xlwt def get_stu_info(): url='http://api.xxx.cn/api/user/xxx_xxx' header={'Referer':'http://api.xxx.cn/'} res=requests.get(url,headers=header).json()

1.首先要把word.excel表放到文件的根目录下 2.定义了一个word类 <?php class word { function start() { ob_start(); ob_start — 打开输出控制缓冲 } function save($path) { $data = ob_get_contents(); ob_get_contents — 返回输出缓冲区的内容 ob_end_clean(); ob_end_clean — 清空(擦除)缓冲区并关闭输出缓冲 $this->wir