分类爬虫下的文章

2024-08-09

以下是一个简化的金融数据爬虫前后端实现的例子，使用Python语言和Flask框架。




from flask import Flask, jsonify
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/stock/<string:symbol>/price', methods=['GET'])
def get_stock_price(symbol):
    api_url = 'https://api.example.com/stock/price'
    params = {'symbol': symbol}
    response = requests.get(api_url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        return jsonify(data)
    else:
        return 'Error fetching stock price', response.status_code
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们定义了一个简单的Flask路由/stock/<string:symbol>/price，它接受股票代码作为路径参数，并向外部API发送GET请求来获取股票价格信息。如果API调用成功，它会返回API响应的JSON数据，否则返回错误信息和状态码。

请注意，实际的金融数据API可能需要认证和不同的参数。这个例子假设存在一个简单的API，它接受股票代码作为查询参数并返回价格信息。在实际应用中，你需要替换api_url和相应的参数以连接到你的数据源。

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Python学习- 爬虫 - 爬虫系统架构设计

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2024-08-09

所有,爬虫




import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://httpbin.org/headers')
        print(html)
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这个简单的例子使用了aiohttp库来实现一个异步的HTTP客户端。fetch函数负责发送HTTP请求并获取响应内容。main函数则使用异步上下文管理器async with来创建一个ClientSession，并调用fetch函数。最后，在事件循环中运行main函数。这个例子展示了如何设计一个简单的异步爬虫系统。

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基于Flask+Echarts+爬虫的疫情监控系统

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2024-08-09

所有,爬虫

由于这个问题涉及的内容较多，我将提供一个简化版的例子，展示如何使用Flask、Echarts和爬虫来创建一个简单的疫情监控系统。

首先，安装所需的库：




pip install flask echarts pymysql requests

下面是一个简化版的例子：




from flask import Flask, render_template, request
import requests
import json
import pandas as pd
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/get_data')
def get_data():
    # 假设爬取的数据接口
    url = 'http://api.example.com/data'
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    return json.dumps(data, ensure_ascii=False)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在templates目录下创建index.html文件，并添加Echarts初始化代码：




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>疫情监控系统</title>
    <!-- 引入 ECharts 文件 -->
    <script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.2.1/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
 
        // 指定图表的配置项和数据
        var option = {
            title: {
                text: '疫情监控'
            },
            tooltip: {},
            legend: {
                data:['确诊','死亡']
            },
            xAxis: {
                data: []
            },
            yAxis: {},
            series: [{
                name: '确诊',
                type: 'bar',
                data: []
            },{
                name: '死亡',
                type: 'bar',
                data: []
            }]
        };
 
        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart.setOption(option);
 
        // 动态获取数据
        fetch('/get_data')
            .then(response => response.json())
            .then(data => {
                // 更新图表的数据
                myChart.setOption({
                    series: [{
                        name: '确诊',
                        data: data.confirmed
                    }, {
                        name: '死亡',
                        data: data.deaths
                    }]
                });
            });
    </script>
</body>
</html>

这个简单的例子展示了如何使用Flask和Echarts来创建一个基础的Web应用，并使用JavaScript的fetch函数来异步获取数据。实际应用中，你需要根据你的爬虫获取的数据接口来调整

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Python-天天基金网爬虫分析

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2024-08-09

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_fund_data(fund_code):
    url = f"http://fund.eastmoney.com/{fund_code}.html"
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.raise_for_status()
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
 
    # 基金名称
    fund_name = soup.select('#fundName')[0].text
 
    # 最新Net值
    net_value = soup.select('.Data_netWorth')[0].text.strip()
 
    # 单位Net值
    unit_net_value = soup.select('.Data_nav')[0].text.strip()
 
    # 成立时间
    established_time = soup.select('.Wraper_fundInfo .Info_time')[0].text.strip()
 
    # 基金经理
    manager = soup.select('.Wraper_fundInfo .Info_fundManager')[0].text.strip()
 
    print(f"基金名称: {fund_name}")
    print(f"最新Net值: {net_value}")
    print(f"单位Net值: {unit_net_value}")
    print(f"成立时间: {established_time}")
    print(f"基金经理: {manager}")
 
# 使用示例
get_fund_data('003526')

这段代码定义了一个get_fund_data函数，它接受一个基金代码作为参数，通过请求天天基金网站的相应页面，使用BeautifulSoup解析网页，提取基金的名称、最新Net值、单位Net值、成立时间和基金经理信息，并打印输出。使用时只需调用get_fund_data函数并传入相应的基金代码即可获取相应的基金信息。

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Python 爬虫 | 获取集合竞价数据

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2024-08-09

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import requests
import json
 
# 替换为你的API密钥
api_key = 'YOUR_API_KEY'
 
# 获取商品信息
def get_product_info(asin):
    params = {
        'key': api_key,
        'asin': asin,
        'responseGroup': 'Medium,Images,Offers,Reviews'
    }
    url = 'https://api.bazaarvoice.com/data/reviews/product/v2'
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print('Error retrieving product info for ASIN:', asin)
        return None
 
# 获取竞价信息
def get_competitive_pricing_data(asin):
    params = {
        'key': api_key,
        'asin': asin,
        'responseGroup': 'Competitive'
    }
    url = 'https://api.bazaarvoice.com/data/reviews/product/v2'
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print('Error retrieving competitive pricing data for ASIN:', asin)
        return None
 
# 示例ASIN
asin = 'B01M8BPKSZ'
 
# 获取并打印商品信息
product_info = get_product_info(asin)
print(json.dumps(product_info, indent=2))
 
# 获取并打印竞价信息
competitive_pricing_data = get_competitive_pricing_data(asin)
print(json.dumps(competitive_pricing_data, indent=2))

这段代码首先定义了API密钥和需要的函数。get_product_info函数用于获取特定ASIN的商品信息，而get_competitive_pricing_data函数用于获取该商品的竞价信息。然后，代码使用示例ASIN调用这些函数，并打印返回的JSON数据。注意，你需要替换YOUR_API_KEY为你的实际API密钥，并确保API服务是可用的。

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2024-08-09

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import cv2
import numpy as np
 
# 加载预训练的CNN人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
 
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
 
# 转换为灰度图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 检测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
 
# 遍历检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 绘制矩形框
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
 
# 显示图片
cv2.imshow('Faces', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV的Haar特征分类器进行人脸检测，加载了一个预训练好的模型，并对输入的图片进行人脸检测，然后在检测到的人脸位置绘制矩形框并显示结果。这是人脸识别入门的一个很好的例子，适合作为教学使用。

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2024-08-09

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报错解释：

requests.exceptions.ConnectionError 表示在尝试使用 requests 库进行网络请求时出现了连接错误。错误信息 (‘Connection aborted .’, ConnectionResetError()) 表明连接被意外地重置，可能是因为服务器端关闭了连接，或者是网络问题导致连接不稳定。

解决方法：

检查网络连接：确保你的设备可以访问互联网，并且网络稳定。
增加重试次数：在代码中使用重试机制，如使用 requests 的 Retry 类，或者手动编写重试逻辑。
超时设置：增加请求的超时时间，例如使用 timeout 参数。
异常处理：适当地捕获异常，并实施适当的错误处理策略，如重试请求或记录日志。
服务器检查：如果可能，与服务器端管理员联系，确认服务器状态和是否有任何维护活动。
更新 requests 库：确保你使用的 requests 库是最新版本，以利用最新的修复和改进。

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go 语言爬虫库goQuery 的详细使用（知乎日报详情页解析示例）

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2024-08-09

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package main
 
import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
 
    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
)
 
// 知乎日报详情页的URL
const zhihuDailyStoryURL = "https://daily.zhihu.com/story/9573890"
 
func main() {
    // 发送HTTP GET请求
    res, err := http.Get(zhihuDailyStoryURL)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer res.Body.Close()
 
    if res.StatusCode != 200 {
        log.Fatalf("status code error: %d %s", res.StatusCode, res.Status)
    }
 
    // 使用goquery解析HTML文档
    doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(res.Body)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 查询并输出日报详情页的标题
    doc.Find(".story-content-wrap h1").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        title := s.Text()
        fmt.Printf("标题: %s\n", title)
    })
}

这段代码使用goquery库从知乎日报详情页中提取并输出了标题。首先，它发送一个HTTP GET请求，然后使用goquery解析返回的HTML文档。通过指定CSS选择器，它找到包含标题的元素并打印出标题文本。这个例子展示了如何使用goquery进行基本的网页解析，并且如何处理HTTP请求。

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基于SpringBoot的儿童疫苗预约系统

System

2024-08-09

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该系统主要功能包括：用户管理、疫苗接种管理、数据统计分析等。以下是部分核心代码示例：

用户注册接口（UserController.java）：




@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/register")
    public Result register(@RequestBody User user) {
        return userService.register(user);
    }
}

疫苗接种服务接口（VaccineService.java）：




@Service
public class VaccineService {
 
    @Autowired
    private VaccineRecordMapper vaccineRecordMapper;
 
    public Result recordVaccine(VaccineRecord vaccineRecord) {
        // 保存接种记录的逻辑
        vaccineRecordMapper.insert(vaccineRecord);
        return Result.success("接种记录保存成功");
    }
}

统计接种数据接口（StatisticsController.java）：




@RestController
@RequestMapping("/statistics")
public class StatisticsController {
 
    @Autowired
    private StatisticsService statisticsService;
 
    @GetMapping("/vaccine")
    public Result getVaccineStatistics() {
        return statisticsService.getVaccineStatistics();
    }
}

这些代码示例展示了如何使用SpringBoot框架进行接口的定义和服务的调用。具体的业务逻辑需要根据实际需求进行实现。

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2024-08-09

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这个问题看起来是在询问如何使用提到的技术栈来构建一个应用程序，该应用程序可以爬取数据，并在Vue3和Leaflet地图上显示。这里提供一个简化的解决方案，假设我们只需要实现数据爬取和简单的数据展示。

使用爬虫（如Python的Scrapy）来爬取数据，并将数据存储到SQL Server数据库中。
使用Node.js（可能是Express框架）来创建一个API服务，该服务可以与SQL Server数据库交互，从而允许前端应用程序获取数据。
使用Vue3来构建前端应用程序，并使用Leaflet来展示地图，可能还会使用SuperMap iClient库来集成一些地图功能。

以下是一个非常简单的示例，展示如何使用Node.js和Express创建一个API服务器，以及如何使用Vue3和Leaflet创建一个简单的前端应用程序。

Node.js (Express) 后端代码示例:




const express = require('express');
const sql = require('mssql');
 
const app = express();
const port = 3000;
 
app.get('/hospitals', async (req, res) => {
  try {
    const pool = new sql.ConnectionPool({
      server: 'your_server',
      database: 'your_database',
      user: 'your_username',
      password: 'your_password',
    });
 
    await pool.connect();
    const result = await pool.request().query('SELECT * FROM Hospital');
    res.json(result.recordset);
  } catch (err) {
    res.status(500).send({ message: err.message });
  }
});
 
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server is running on port ${port}`);
});

Vue3 前端代码示例:




<template>
  <div id="app">
    <div id="map" style="height: 400px;"></div>
  </div>
</template>
 
<script>
import { onMounted } from 'vue';
import L from 'leaflet';
import 'leaflet/dist/leaflet.css';
 
export default {
  name: 'App',
  setup() {
    const map = L.map('map').setView([51.505, -0.09], 13);
    L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', {
      attribution: '&copy; OpenStreetMap contributors'
    }).addTo(map);
 
    onMounted(() => {
      fetch('/hospitals')
        .then(response => response.json())
        .then(hospitals => {
          hospitals.forEach(hospital => {
            L.marker([hospital.latitude, hospital.longitude]).addTo(map);
          });
        });
    });
  }
};
</script>
 
<style>
/* Leaflet styles */
#map {
  width: 100%;
}
</style>

请注意，这只是一个非常简单的示例，实际应用中你需要处理更多的细节，例如数据库连接、错误处理、数据加载、地图初始化等。此外，这里没有包含爬虫的实现细节，只是假设数据已经通过某种方式被存储到了SQL Server数据库中。

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