待爬取的网页地址为https://maoyan.com/board/4,本次以requests.BeautifulSoup css selector为路线进行爬取,最终目的是把影片排名.图片.名称.演员.上映时间与评分提取出来并保存到文件. 初步分析:所有网页上展示的内容后台都是通过代码来完成的,所以,不管那么多,先看源代码 F12打开chrome的调试工具,从下面的图可以看出,实际上每一个电影选项(排名.分数.名字等)都被包括在dd标签中. 为了能把这些影片信息爬取出来,可以有以下两种思路.

前面几天介绍的都是博客园的内容,今天我们切换一下,了解一下大家都感兴趣的信息,比如最近有啥电影是万众期待的? 猫眼电影是了解这些信息的好地方,在猫眼电影中有5个榜单,其中最受期待榜就是我们今天要爬取的对象.这个榜单的数据来源于猫眼电影库,按照之前30天的想看总数量从高到低排列,取前50名. 我们先看一下这个表单中包含什么内容: [插入图片,6猫眼榜单示例] 具体的信息有"排名,电影海报,电影名称,主演,上映时间"以及想看人数,今天我们主要关注前面5个信息的收集. 之前我们用正则表达式,

今天在无意之中发现了一个知乎的开源爬虫,是基于Python的,名字叫zhihu_oauth,看了一下在github上面star数还挺多的,貌似文档也挺详细的,于是就稍微研究了一下.发现果然很好用啊.就在这里给大家介绍一下如何使用. 项目的主页地址在:https://github.com/7sDream/zhihu-oauth.作者的知乎主页为:https://www.zhihu.com/people/7sdream/. 项目的文档地址为:http://zhihu-oauth.readthedoc

今天在无意之中发现了一个知乎的开源爬虫,是基于Python的,名字叫zhihu_oauth,看了一下在github上面star数还挺多的,貌似文档也挺详细的,于是就稍微研究了一下.发现果然很好用啊.就在这里给大家介绍一下如何使用. 项目的主页地址在:https://github.com/7sDream/zhihu-oauth.作者的知乎主页为:https://www.zhihu.com/people/7sdream/. 项目的文档地址为:http://zhihu-oauth.readthedoc

引言 在上一篇<基于Python接口自动化测试框架(初级篇)附源码>讲过了接口自动化测试框架的搭建,最核心的模块功能就是测试数据库初始化,再来看看之前的框架结构: 可以看出testcase下有很多测试用例,并且每个测试用例都写了请求地址,请求参数,请求头等相关数据,还有一些断言的数据.如果接口很多的话,这样每个case写都要写,导致后期工作量大,维护起来不方便. 针对上述情况,引入python一个非常好用的第三方库ddt,其作用就是数据驱动,将数据与代码分离,可以把所有的接口相关的测试用例数据

最近做了一个新项目,因为项目需要大量电影数据,猫眼电影又恰好有足够的数据,就上猫眼爬数据了. 1.先分析一下网页地址,发现电影都是被排好序号了,这就很简单了. 2.在分析页面,这次主要爬取黄色框中的内容.在浏览器中按F12检查元素,只要把Div获取出来就算完成了. 下面贴代码: 主函数 static void Main(string[] args) { int errorCount = ;//计算爬取失败的次数 int count = ;//结束范围 for (int i = ; i <= co

原文  http://www.xgezhang.com/python_scrapy_redis_crawler.html 爬虫技术,无论是在学术领域,还是在工程领域,都扮演者非常重要的角色.相比于其他技术,爬虫技术虽然在实现上比较简单,没有那么多深奥的技术难点,但想要构建一套稳定.高效.自动化的爬虫框架,也并不是一件容易的事情.这里笔者打算就个人经验,介绍一种分布式爬虫框架的实现方法和工作原理,来给刚刚入门爬虫的同学们一点启发和提示.同时也希望大牛们能发表一些看法. 注:本文是对框架的宏观介绍,

import requests import re import json import time def get_one_page(url): headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(Macintosh;Intel Mac OS X 10_11_4) AppleWebKit/537.36(KHTML,like Geck) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36'} response=requests.get(url,headers=h

全部源码下载 # 基于Spring Boot的问卷调查系统 ## 介绍 > * 本项目的在线问卷调查调查系统是基于Spring Boot 开发的,采用了前后端分离模式来开发. > * 前端开发使用了Vue.Element UI,后端的开发则是使用了Spring Boot.MyBatis技术. ## 项目配置 > * 下载项目压缩包,在IDEA或者Eclipse软件中打开,并修改**application.yml**文件中数据库的用户和密码 > * 在本地的MySQL数据库中导入项目

字符串常用方法 # 去掉左右空格 'hello world'.strip() # 'hello world' # 按指定字符切割 'hello world'.split(' ') # ['hello','world'] # 替换指定字符串 'hello world'.replace(' ','#') # 'hello#world' csv模块 作用:将爬取的数据存放到本地的csv文件中 使用流程 导入模块 打开csv文件 初始化写入对象 写入数据(参数为列表) import csv with o

对于Python初学者来说,爬虫技能是应该是最好入门,也是最能够有让自己有成就感的,今天在整理代码时,整理了一下之前自己学习爬虫的一些代码,今天先上一个简单的例子,手把手教你入门Python爬虫,爬取猫眼电影TOP100榜信息,将涉及到基础爬虫架构中的HTML下载器.HTML解析器.数据存储器三大模块. step1:首先打开我们要爬取的网站url:http://maoyan.com/board/4: step2:简单的分析一下网页的源代码,找到我们要爬取的相关信息,以及信息在html源码中的位置

最近有爬虫相关的需求,所以上B站找了个视频(链接在文末)看了一下,做了一个小程序出来,大体上没有修改,只是在最后的存储上,由txt换成了excel. 简要需求:爬虫爬取 猫眼电影TOP100榜单 数据 使用语言:python 工具:PyCharm 涉及库:requests.re.openpyxl(高版本excel操作库) 实现代码 猫眼电影Robots # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : yocichen # @Email : yocichen@126.com

所谓静态页面是指纯粹的HTML格式的页面,这样的页面在浏览器中展示的内容都在HTML源码中. 目标:爬取豆瓣电影TOP250的所有电影名称,网址为:https://movie.douban.com/top250 1)确定目标网站的请求头: 打开目标网站,在网页空白处点击鼠标右键,选择“检查”.(小编使用的是谷歌浏览器). 点击“network”,在弹出页面若长时间没有数据显示,则试一下F5刷新. 可以得到目标网页中Host和User-Agent两项. 2)找到爬取目标数据(即电影名称)在页面中的

本次抓取猫眼电影Top100榜所用到的知识点: 1. python requests库 2. 正则表达式 3. csv模块 4. 多进程 正文 目标站点分析 通过对目标站点的分析, 来确定网页结构, 进一步确定具体的抓取方式. 1. 浏览器打开猫眼电影首页, 点击"榜单", 点击"Top100榜", 即可看到目标页面. 2.  浏览网页, 滚动到下方发现有分页, 切换到第2页, 发现: URL从 http://maoyan.com/board/4变换到http://

Python爬虫教程-11-proxy代理IP,隐藏地址(猫眼电影) ProxyHandler处理(代理服务器),使用代理IP,是爬虫的常用手段,通常使用UserAgent 伪装浏览器爬取仍然可能被网站封了IP,但是我们使用代理IP就不怕它封了我们的IP了 获取代理IP的的网站: www.goubanjia.com www.xicidaili.com 使用代理来隐藏真实访问中,代理也不允许频繁访问某一个固定网站,所以,代理一定要很多很多 需要使用,从上面的网站拷贝 基本使用步骤: 1.设置代理地

利用Requests+正则表达式爬取猫眼电影top100 目标站点分析 流程框架 爬虫实战 使用requests库获取top100首页: import requests def get_one_page(url): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.text return None def main(): url = 'http://maoyan.com/board/4?off

Python之爬虫-猫眼电影 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import json import requests import re import time # 猫眼多了反爬虫,速度过快,则会无响应,所以这里多了一个延时等待 from requests.exceptions import RequestException def get_one_page(url): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5

学习目的: 通过一个一个简单的爬虫应用,初窥门径. 正式步骤 Step1:流程框架 抓取单页内容:利用requests请求目标站点,得到单个页面的html代码,返回结果: 正则表达式分析:根据html页面代码分析得到猫眼电影的名称.主演.上映时间.评分.图片信息等: 保存至文件:通过文件的形式将结果保存,每一部电影一个结果一行json字符串: 开启循环及多线程:对页面内容进行遍历,开启多线程提高抓取效率 Step2:实际步骤+分析 1. 在pycharm中新建一个Python项目,新建一个文件s

requests+正则表达式抓取猫眼电影top100 一.首先我们先分析下网页结构 可以看到第一页的URL和第二页的URL的区别在于offset的值,第一页为0,第二页为10,以此类推. 二.<dd>标签的结构(含有电影相关信息) 三.源代码 import requests import re import json from requests.exceptions import RequestException #获取页面源代码 def get_one_page(url,headers):

#利用requests和正则抓取猫眼电影网上排名前100的电影 import requests from requests.exceptions import RequestException import re import json from multiprocessing import Pool def get_one_page(url): try: #需要重置requests的headers,否则猫眼电影拒绝访问. headers = { "user-agent": 'Mozi

最近想研究下python爬虫,于是就找了些练习项目试试手,熟悉一下,猫眼电影可能就是那种最简单的了. 1 看下猫眼电影的top100页面 分了10页,url为:https://maoyan.com/board/4?offset=0 我们发起请求,得到相应: 我们 我使用的是requests库,这是一个第三方的库. 2 利用正则解析爬取下的页面 当然你也可以使用xpath和bs4. 我们先看一下网页的源代码: 然后根据代码写出要匹配的正则,然后对匹配出来的数据做解析: 3 将抓到的数据写入本地文件