Python爬虫可以说是好玩又好用了.现想利用Python爬取网页股票数据保存到本地csv数据文件中,同时想把股票数据保存到MySQL数据库中.需求有了,剩下的就是实现了. 在开始之前,保证已经安装好了MySQL并需要启动本地MySQL数据库服务.提到安装MySQL数据库,前两天在一台电脑上安装MySQL5.7时,死活装不上,总是提示缺少Visual Studio 2013 Redistributable,但是很疑惑,明明已经安装了呀,原来问题出在版本上,更换一个版本后就可以了.小问题大苦恼,不

最近有一个需求,需要爬取东方财富网的机构调研数据.数据所在的网页地址为: 机构调研 网页如下所示: 可见数据共有8464页,此处不能直接使用scrapy爬虫进行爬取,因为点击下一页时,浏览器只是发起了javascript网络访问,然后将服务器返回的数据插入网页,无法通过网址直接获取对应页的的页面数据. 通过chrome的开发者工具,我们可以看到点击下一页按钮背后发起的网页访问: 在点击下一页时,浏览器向地址发起了访问.我们分析一下这个地址的结构: http://data.eastmoney.co

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题记: 互联网上关于使用python3去爬取汽车之家的汽车数据(主要是汽车基本参数,配置参数,颜色参数,内饰参数)的教程已经非常多了,但大体的方案分两种: 1.解析出汽车之家某个车型的网页,然后正则表达式匹配出混淆后的数据对象与混淆后的js,并对混淆后的js使用pyv8进行解析返回正常字符,然后通过字符与数据对象进行匹配,具体方法见这位园友,传送门:https://www.cnblogs.com/my8100/p/js_qichezhijia.html (感谢这位大神前半部分的思路) 2.解析出

1.网页解析 当当网中,人工智能数据的首页url如下为http://category.dangdang.com/cp01.54.12.00.00.00.html 点击下方的链接,一次观察各个页面的url变化,发现每一页的url规律如下:在进行页面切换时除第一页外,其他页面的url变化规律为只有pg后的数字会随着页面的不同而变化,并且和页面数相同,我们就可以利用此规律,运用spider类来对每一个这样的页面信息进行爬取,并且符合此种规律的页面均可以按照同样的方式来爬取: 第1页:http://ca

天行健,君子以自强不息:地势坤,君子以厚德载物! 好了废话不多说,正式进入主题,前段时间应朋友的请求,爬取了某铝业网站上的数据.刚开始呢,还是挺不愿意的(主要是自己没有完整的爬取过网上的数据哎,即是不自信),但是在兄弟伙的面前不能丢脸卅,硬起头皮都要上,于是乎答应了他,好吧~~~~ 我们的爬取目标: http://www.chalco.com.cn/chalco/ywycp/cpbj/A120401web_1.htm 1.总共63页,每页有十几条的链接 2.爬取连接里面的数据(主要有产品名称.规

前言 截止2019年年底我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今天带大家爬取雪球平台的股票数据, 并且实现数据可视化 先看下效果图 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests csv time 目标地址 import requests url = 'https://xueqiu.com/service/v5/stock/screener

import reimport urllib.request # 爬取boss直聘职业分类数据def subRule(fileName): result = re.findall(r'<p class="menu-article">[\u4e00-\u9fa5]+</p>',fileName); return result; def subRule1(fileName): result = re.findall(r'<h4>[\u4e00-\u9fa

一. urllib库 urllib是Python自带的一个用于爬虫的库,其主要作用就是可以通过代码模拟浏览器发送请求.其常被用到的子模块在Python3中的为urllib.request和urllib.parse,在Python2中就是urllib和urllib2. 二.requests库 - 安装: pip install requests - 作用: 就是用来模拟浏览器上网的 - 特点: 简单高效 - 使用流程: * 指定url * 发起请求 * 获取响应数据 * 持久化存储 三.爬取简单的

re,xpath ,bs4对同一个页面的解析速度发现re比xpath快接近10倍,xpath比bs4快接近10倍可见要想追求极致速度,使用正则表达式解析有多重要 1.re解析的代码 # 使用正则表达式解析网页元素 # 关键点:直接找每个个体里面相同位置的元素,用findall一次提取出来到列表中 import requests import re DATA = [] def getHTMLtext(url,headers,timeout=10):     try :         resp =

今天,我们就以链家网南京地区为例,来学习爬取链家网的成交房源数据. 这里推荐使用火狐浏览器,并且安装firebug和firepath两款插件,你会发现,这两款插件会给我们后续的数据提取带来很大的方便. 首先创建一个名称为lianjia的项目. 需求分析 爬取数据的第一步当然是确定我们的需求,大方向就是我们想拿到南京地区的房源成交信息,但是具体的细节信息,我们需要从网页来看,,我们直接在浏览器中输入以下的网址https://nj.lianjia.com/chengjiao/,会显示南京地区的成交的

还是设计模式的开卷考试,我想要多准备一点资料,于是写了个爬虫爬取代码与图片,有巧妙地进行格式化进一步处理,最终变为了markdown的格式 import requests from bs4 import BeautifulSoup 首先获得菜鸟教程-工厂模式这个页面的html,转为soup对象 r = requests.get("https://www.runoob.com/design-pattern/factory-pattern.html") #获取反馈信息 200为正常 r.s

日期:2020.02.01 博客期:140 星期六 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复](本期博客) e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天问了一下老师,好像是之前数据爬取的内容就不对,不应该爬取标签,我仔细想了一下,也确实不是,所以今天我们来爬取IT新闻里

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

本篇我们以scrapy+selelum的方式来爬取爱基金网站(http://fund.10jqka.com.cn/datacenter/jz/)的基金业绩数据. 思路:我们以http://fund.10jqka.com.cn/datacenter/jz/网站作为起始,首先抓取页面中基金的详细页面地址,类似于http://fund.10jqka.com.cn/004551/的链接,在组装成http://fund.10jqka.com.cn/004551/historynet.html#histor

在上一小节中,我们已经提取到了房源的具体信息,这一节中,我们主要是对提取到的数据进行后续的处理,以及进行相关的设置. 数据处理 我们这里以把数据存储到mongo数据库为例.编写pipelines.py文件 import pymongo class MongoPipeline(object): collection = 'lianjia_house' #数据库collection名称 def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri =

功能:输入要爬取的贴吧名称,起始页和终止页即可. # -*- coding: utf-8 -*- import urllib.request import urllib.parse import os class BaiduSpider: def __init__(self): self.baseurl = "" self.headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)

作业需求: 1.基于Spider或者CrawlSpider进行租房信息的爬取 2.本机搭建分布式环境对租房信息进行爬取 3.搭建多台机器的分布式环境,多台机器同时进行租房数据爬取 建议:用Pycharm开发 爬取北京全站租房信息 爬取全站用基于crawlspider建立爬虫文件 对北京出租下的70页信息进行爬取: https://bj.58.com/chuzu/ ------------------------------------------- 分析页码网页 https://bj.58.co

主要介绍如何抓取app数据及抓包工具的使用,能看到这相信你已经有爬虫基础了 编不下去了,主要是我懒,直接开干吧! 一.使用环境和工具 windows + python3 + Jsonpath + Charles + MuMu模拟器 二.下载工具 Charles下载:https://www.charlesproxy.com/latest-release/download.do MuMu模拟器:http://mumu.163.com/baidu/ 三.安装及配置工具 Charles 安装,直接傻瓜式

大家好 我是小帅b 是一个练习时长两年半的练习生 喜欢 唱! 跳! rap! 篮球! 敲代码! 装逼! 不好意思 我又走错片场了 接下来的几篇文章 小帅b将告诉你 如何将你爬取到的数据保存下来 有文本文件.redis.数据库(MySQL.MangoDB)等的存储方式 今天先说说 CSV 什么是 CSV? 怎么玩? 牛逼么? 那么接下来就是 学习 python 的正确姿势 CSV 是一个文本文件来的 有点像 excel 也就是它是以一定的表格的格式来展示数据的 我们通常会使用逗号(,)来对每一个单