这是简易数据分析系列的第 5 篇文章. 上篇文章我们爬取了豆瓣电影 TOP250 前 25 个电影的数据,今天我们就要在原来的 Web Scraper 配置上做一些小改动,让爬虫把 250 条电影数据全部爬取下来. 前面我们同时说了,爬虫的本质就是找规律,当初这些程序员设计网页时,肯定会依循一些规则,当我们找到规律时,就可以预测他们的行为,达到我们的目的. 今天我们就找找豆瓣网站的规律,想办法抓取全部数据.今天的规律就从常常被人忽略的网址链接开始. 1.链接分析 我们先看看第一页的豆瓣网址链接:

 这是简易数据分析系列的第 5 篇文章. 上篇文章我们爬取了豆瓣电影 TOP250 前 25 个电影的数据,今天我们就要在原来的 Web Scraper 配置上做一些小改动,让爬虫把 250 条电影数据全部爬取下来. 前面我们同时说了,爬虫的本质就是找规律,当初这些程序员设计网页时,肯定会依循一些规则,当我们找到规律时,就可以预测

这是简易数据分析系列的第 12 篇文章. 前面几篇文章我们介绍了 Web Scraper 应对各种翻页的解决方法,比如说修改网页链接加载数据.点击"更多按钮"加载数据和下拉自动加载数据.今天我们说说一种更常见的翻页类型--分页器. 本来想解释一下啥叫分页器,翻了一堆定义觉得很繁琐,大家也不是第一年上网了,看张图就知道了.我找了个功能最全的例子,支持数字页码调整,上一页下一页和指定页数跳转. 今天我们就学学,Web Scraper 怎么对付这种类型的网页翻页. 其实我们在本教程的第一个例

这是简易数据分析系列的第 8 篇文章. 我们在Web Scraper 翻页--控制链接批量抓取数据一文中,介绍了控制网页链接批量抓取数据的办法. 但是你在预览一些网站时,会发现随着网页的下拉,你需要点击类似于「加载更多」的按钮去获取数据,而网页链接一直没有变化. 所以控制链接批量抓去数据的方案失效了,所以我们需要模拟点击「加载更多」按钮,去抓取更多的数据. 今天我们讲的,就是利用 web scraper 里的 Element click 模拟点击「加载更多」,去加载更多的数据. 这次的练习网站,

这是简易数据分析系列的第 14 篇文章. 今天我们还来聊聊 Web Scraper 翻页的技巧. 这次的更新是受一位读者启发的,他当时想用 Web scraper 爬取一个分页器分页的网页,却发现我之前介绍的分页器翻页方法不管用.我研究了一下才发现我漏讲了一种很常见的翻页场景. 在 web scraper 翻页--分页器翻页的文章里,我们讲了如何利用 Element Click 选择器模拟鼠标点击分页器进行翻页,但是把同样的方法放在豆瓣 TOP 250 上,翻页到第二页时抓取窗口就会自动退出,一

这是简易数据分析系列的第 10 篇文章. 友情提示:这一篇文章的内容较多,信息量比较大,希望大家学习的时候多看几遍. 我们在刷朋友圈刷微博的时候,总会强调一个『刷』字,因为看动态的时候,当把内容拉到屏幕末尾的时候,APP 就会自动加载下一页的数据,从体验上来看,数据会源源不断的加载出来,永远没有尽头. 我们今天就是要讲讲,如何利用 Web Scraper 抓取滚动到底翻页的网页. 今天我们的练手网站是知乎数据分析模块的精华帖,网址为: https://www.zhihu.com/topic/19

概述 前面的一篇博文详细介绍了单个控件抓取的设计思路&逻辑以及使用方法,本文将详述批量控件抓取功能. 批量抓取:打开一个web页面,遍历页面上所有能被抓取的元素,获得每个元素的iframe.和三个唯一定位控件的xpath,以及被抓取元素的缩略展示,供使用者勾选,并生成基于LazyUI框架的Java代码,解决整个页面元素的获取问题. 下载: http://download.csdn.net/detail/kaka1121/9571942 拖拽安装到chrome即可右键使用 工具由来和设计思路在上篇

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

其实 web scraper 说到底就是那点儿东西,所有的网站都是大同小异,但是都还不同.这也是好多同学总是遇到问题的原因.因为没有统一的模板可用,需要理解了 web scraper 的原理并且对目标网站加以分析才可以. 今天再介绍一篇关于 web scraper 抓取数据的文章,除了 web scraper 的使用方式外,还包括一些简单的数据处理和分析.都是基础的不能再基础了. 选择这个网站一来是因为作为一个开发者在上面买了不少课,还有个原因就是它的专栏也比较有特点,需要先滚动加载,然后再点击

边学边写代码,记录下来.这段代码用于批量抓取主站下所有子网页中符合特定尺寸要求的的图片文件,支持中断. 原理很简单:使用BeautifulSoup4分析网页,获取网页<a/>和<img/>元素,对<a/>集合反复弹栈入栈,对<img/>集合进行筛选下载. 具体代码如下:import os import sys import time import urllib.request from urllib.parse import urljoin,urlparse

IDM下载器的站点抓取功能,能够抓取网站上的图片.音频.视频.PDF.压缩包等等文件.更重要的是,能够实现批量抓取操作,省时省力.今天就来看一下,如何用IDM巧妙的批量抓取音效素材. 1.进入音效合辑界面,复制链接地址 打开搜狗浏览器,百度搜索"音效大全",选择一个音效网站,进入网页之后点击进入音效分类的合辑界面,即大量音效链接地址的目录界面.然后复制这个界面的链接地址. 图1:音效合辑页面 2.运行 "站点抓取"功能,抓取音效 此时回到IDM主界面,用鼠标左键单击

原文:使用HtmlAgilityPack批量抓取网页数据 相关软件点击下载登录的处理.因为有些网页数据需要登陆后才能提取.这里要使用ieHTTPHeaders来提取登录时的提交信息.抓取网页  HtmlAgilityPack.HtmlDocument htmlDoc;            if (!string.IsNullOrEmpty(登录URL))            {                htmlDoc = htmlWeb.Load(登录URL, 提交的用户验证信息, 获

1.如何上传包到PyPI ? 更新中... 2.批量抓取simple网站第三方模块 https://pypi.python.org/simple/ 3. 第三方模块的安装和使用 python  setup.py  --help python  setup.py  build python  setup.py  install

------------------siwuxie095 Hibernate 批量抓取 以客户和联系人为例(一对多) 1.批量抓取 同时查询多个对象的关联对象,是 Hibernate 抓取策略的一种 2.一般情况下,会发送多条 sql 语句,效率低下 如:查询所有客户,返回 List 集合,遍历该 List 集合,得到每 个客户的所有联系人 // 查询所有客户 Criteria criteria=session.createCriteria(Customer.class); List<Custo

1.hibernate 也可以通过标准的 SQL 进行查询 (1).将SQL查询写在 java 代码中 /** * 查询所有 */ @Test public void testQuery(){ // 基于标准的 sql 语句查询 String sql = "select * from t_person"; // 通过 createSQLQuery 获取 SQLQuery,而 SQLQuer 是 Query的子类 SQLQuery query = session.createSQLQue

批量抓取理解:如果我们需要查找到客户的所有联系人的话,按照正常的思路,一般是首先查询所有的客户,得到返回的客户的List集合.然后遍历List集合,得到集合中的每一个客户,在取出客户中的联系人(客户表和联系人表是一个一对多的关系,一个客户有多个联系人),对于这种情况,我们就可以使用Hibernate的批量抓取,因为批量抓取进行了优化,比上面的先得到客户,在查询客户的联系人的效率更加的高效. 原始方法实现: // 批量抓取的原始做法 @Test public void fun2() { Trans

package cn.itcast.test; import java.util.List; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transaction; import org.junit.Test; import cn.itcast.utils.HibernateUtils; import cn.itcast.vo.Customer; import cn.itcas

使用爬虫抓取数据时,经常要用到多个ip代理,防止单个ip访问太过频繁被封禁.ip代理可以从这个网站获取:http://www.xicidaili.com/nn/.因此写一个python程序来获取ip代理,保存到本地.python版本:3.6.3 #grab ip proxies from xicidaili import sys, time, re, requests from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool from lxml i

爬虫大家或多或少的都应该接触过的,爬虫有风险,抓数需谨慎.  爬虫有的是抓请求,有的是抓网页再解析 本着研究学习的目的,记录一下在 .NET Core 下抓取数据的实际案例.爬虫代码一般具有时效性,当我们的目标发生改版升级,规则转换后我们写的爬虫代码就会失效,需要重新应对.抓取数据的主要思路就是去分析目标网站的页面逻辑,利用xpath.正则表达式等知识去解析网页拿到我们想要的数据. 本篇主要简单介绍三个组件的使用,HtmlAgilityPack.AngleSharp.PuppeteerSharp

在node.js中,有了 cheerio 模块.request 模块,抓取特定URL页面的数据已经非常方便. 一个简单的就如下 var request = require('request'); var cheerio = require('cheerio'); request(url,function(err,res){ if(err) return console.log(err); var $ = cheerio.load(res.body.toString()); //解析页面内容 })