出发点 想做一个地图热力图,发现安居客房产数据有我要的特性.emmm,那就尝试一次好了~ 老规矩,从爬虫,从拿到数据开始... scrapy的配置 创建一个项目(在命令行下敲~): scrapy startproject anjuke 这命令会建一个叫anjuke的文件夹,里面会有一些待你配置的文件 创建一个spider: 先进入创建的项目文件夹里 cd anjukescrapy genspider anju qd.anjuke.com 这命令会建一个叫anju.py的文件,它就是刚刚创建的sp

一.说明 1.1 开发环境说明 开发环境--PyCharm 爬虫框架--Scrapy 开发语言--Python 3.6 安装第三方库--Scrapy.pymysql.matplotlib 数据库--MySQL-5.5(监听地址--127.0.0.1:3306,用户名--root,密码--root,数据库--anjuke) 1.2 程序简要说明 本程序以安居客-深圳为例,其他城市使用的是一样的结构爬取其他程序基本修改start_urls和rules中的url即可移植 本程序实现安居客新楼盘和二手房

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),

目标:爬取安居客网站上前10页北京二手房的数据,包括二手房源的名称.价格.几室几厅.大小.建造年份.联系人.地址.标签等. 网址为:https://beijing.anjuke.com/sale/ BeautifulSoup官网:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ 直接上代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup headers={'user-agent':'Mozilla/5.0

需求:爬取[安居客—广州—新楼盘]的数据,具体到每个楼盘的详情页的若干字段. 难点:楼盘类型各式各样:住宅 别墅 商住 商铺 写字楼,不同楼盘字段的名称不一样.然后同一种类型,比如住宅,又分为不同的情况,比如分为期房在售,现房在售,待售,尾盘.其他类型也有类似情况.所以字段不能设置固定住. 解决方案:目前想到的解决方案,第一种:scrapy中items.py中不设置字段,spider中爬的时候自动识别字段(也就是有啥字段就保留下来),然后返回字典存起来.第二种,不同字段的网页分别写规则单独抓取.

接上篇:安居客scrapy房产信息爬取到数据可视化(下)-可视化代码,可视化的实现~ 先看看保存的数据吧~ 本人之前都是习惯把爬到的数据保存到本地json文件, 这次保存到数据库后发现使用mongodb的聚合统计省去了好多自己用python写计算逻辑的步骤,好方便啊~~ 第一张图柱状图 第一张图代码解析: #encoding:utf-8 import random from pyecharts import Bar from pymongo import MongoClient conn = M

之前没课的时候写过安居客的爬虫,但那也是小打小闹,那这次呢, 还是小打小闹 哈哈,现在开始正式进行爬虫书写 首先,需要分析一下要爬取的网站的结构: 作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧! 在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州的二手房都是这么的贵,作为即将毕业的学生狗惹不起啊惹不起 还是正文吧!!! 由上可以看到网页一条条的房源信息,点击进去后就会发现: 房源的详细信息. OK!那么我们要干嘛呢,就是把郑州这个地区的二手房房源信息都能拿到手,可

1, 引言 Python开源网络爬虫项目启动之初,我们就把网络爬虫分成两类:即时爬虫和收割式网络爬虫.为了使用各种应用场景,该项目的整个网络爬虫产品线包含了四类产品,如下图所示: 本实战是上图中的“独立python爬虫”的一个实例,以采集安居客房产经纪人(http://shenzhen.anjuke.com/tycoon/nanshan/p1/信息为例,记录整个采集流程,包括python和依赖库的安装,即便是python初学者,也可以跟着文章内容成功地完成运行. 2,Python和相关依赖库的安

我们爬取的网站:https://www.anjuke.com/sy-city.html 获取的内容:包括地区名,地区链接: 安居客详情 一开始直接用requests库进行网站的爬取,会访问不到数据的, 会直接出现 访问的页面出现错误的信息. selenium 的使用,我的博客上有说过: 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : # @Author : # @Email : # @File : import requests import re from bs4 i

第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中 前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsear

第三百四十二节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—爬虫数据保存 注意:数据保存的操作都是在pipelines.py文件里操作的 将数据保存为json文件 spider是一个信号检测 # -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: http://doc.scrapy

前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsearch就不用写命令了,用elasticsearch-dsl-py这个模块来操作,也就是用python的方式操作一个类即可 elasticsearch-dsl-p

抓取到的item 会被发送到Item Pipeline进行处理 Item Pipeline常用于 cleansing HTML data validating scraped data (checking that the items contain certain fields) checking for duplicates (and dropping them) storing the scraped item in a database 目录 [隐藏]  1 写一个自己的item pip

Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 其可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中.其最初是为了页面抓取所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据或者通用的网络爬虫. Scrapy原理图如下: 1.创建Scrapy项目:进入你需要创建scrapy项目的文件夹下,输入scrapy startproject BLZX(此处BLZX为爬虫项目名称) 项目创建完成后出现一个scrapy框架自动给你生成的爬虫目录 2.进入创建好的项目当中创建spider

功能描述: 技术路线:scrapy 目标:获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息 输出:保存到文件中 数据网站的确定 获取股票列表: 东方财富网:http://quote.eastmoney.com/stock_list.html 获取个股信息: 百度股票:https://gupiao.baidu.com/stock/ 单个股票:https://gupiao.baidu.com/stock/sz002439.html 步骤: 步骤1:建立工程和Spider模板 D:\pycodes>scra

之前我们使用scrapy爬取数据,用的存储方式是直接引入PYMYSQL,或者MYSQLDB,案例中数据量并不大,这种数据存储方式属于同步过程,也就是上一条语句执行完才能执行下一条语句,当数据量变大时,由于SCRAPY解析数据的速率远远大于数据存储入数据库的速度,以至于造成数据阻塞,可以理解为数据高并发的问题. 现在我们可以使用TWISTED里的功能,话不多说先在PIPELINE里引入类对象,来执行异步操作: 引入adbapi对象 第一步:在SETTINGS.py里设置数据库连接配置,做成数据异步

说起python爬虫数据存储就不得不说到mongodb,现在我们来试一下scrapy操作mongodb 首先开启mongodb mongod --dbpath=D:\mongodb\db 开启服务后就可以进行使用, 还是接着上一卷在上进行修改: 来看下结果: 看到没有爬虫的完善就像个公式,不断嵌套

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 爬取过程一.指定爬取数据二.设置请求头防止反爬三.分析页面并且与网页源码进行比对四.分析页面整理数据五.保存到excel表中六.使用jupyternotebook进行简单的数据分析 一.指定爬取数据 需求:提取价格.面积.详细标题.名称.具体位置.房屋结构.装修情况 二.设置请求头 这里设置请求头依然使用最常见的 user-agent和cookie值作为反爬头,但是在实际操作中,由于爬取数据太快可

今日内容概要 scrapy架构和目录介绍 scrapy解析数据 setting中相关配置 全站爬取cnblgos文章 存储数据 爬虫中间件和下载中间件 加代理,加header,集成selenium 内容详细 1.scrapy架构和目录介绍 # pip3 install scrapy # 创建项目:scrapy startproject cnblogs_spider 等同于django创建项目 # 创建爬虫:scrapy genspider cnblogs www.cnblogs.com 等同于创

前面介绍了很多Selenium基于自动测试的Python爬虫程序,主要利用它的xpath语句,通过分析网页DOM树结构进行爬取内容,同时可以结合Phantomjs模拟浏览器进行鼠标或键盘操作.但是,更为广泛使用的Python爬虫框架是——Scrapy爬虫.这是一篇在Windows系统下介绍 Scrapy爬虫安装及入门介绍的相关文章. 官方 Scrapy  :http://scrapy.org/        官方英文文档:http://doc.scrapy.org/en/latest/index