分类爬虫下的文章

2024-08-23




from lxml import etree
 
# 示例HTML字符串
html = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Example Page</title>
</head>
<body>
    <div id="container">
        <ul class="list">
            <li class="item">Item 1</li>
            <li class="item">Item 2</li>
            <li class="item">Item 3</li>
        </ul>
    </div>
</body>
</html>
"""
 
# 解析HTML字符串
tree = etree.HTML(html)
 
# 使用XPath提取所有列表项的文本
items = tree.xpath('//ul[@class="list"]/li[@class="item"]/text()')
 
# 打印结果
for item in items:
    print(item)

这段代码首先导入了lxml库的etree模块，然后定义了一个包含HTML内容的字符串。接着使用etree.HTML方法解析这个字符串，并使用XPath表达式提取出所有class为"item"的<li>标签中的文本。最后，遍历并打印了提取出的数据。这个例子展示了如何使用XPath来定位和提取HTML中的数据，是学习爬虫技术的一个基本入门示例。

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python打包爬虫报错

System

2024-08-23

所有,爬虫

由于您提供的信息不足，导致无法给出具体的错误解释和解决方法。Python 打包爬虫时可能遇到的常见错误包括：

ModuleNotFoundError: 缺少依赖模块。解决方法是安装缺少的模块，例如使用 pip install 模块名。
AttributeError: 尝试访问不存在的属性或方法。检查代码，确保属性或方法正确无误。
ConnectionError: 网络连接问题。检查网络连接，确保目标URL可以访问。
PermissionError: 权限问题，可能是因为没有足够的权限写入文件。以管理员身份运行或者检查文件权限。
TypeError: 类型错误，传入的参数类型不符合要求。检查传入的参数类型。

为了给出更具体的解决方法，需要您提供具体的错误信息，例如错误代码、错误信息的具体描述、错误出现的上下文以及您的代码示例。

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MongoDB爬虫数据存储与分析流程指南

System

2024-08-23

所有,爬虫




from pymongo import MongoClient
import pandas as pd
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['crawler_database']
collection = db['crawler_collection']
 
# 将数据从MongoDB集合中提取为Pandas DataFrame
data_frame = pd.DataFrame(list(collection.find()))
 
# 对数据进行简单的分析，例如计算不同来源的数据条数
sources = data_frame['source'].value_counts()
print(sources)
 
# 保存分析结果到CSV文件
sources.to_csv('analysis_results.csv')

这段代码展示了如何使用pymongo库连接到MongoDB，并使用pandas库将数据从MongoDB集合中提取为DataFrame，然后进行简单的数据分析，并将分析结果保存到CSV文件中。这是一个常见的爬虫系统数据处理流程。

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20.网络爬虫—Scrapy-Redis分布式爬虫

System

2024-08-23

所有,爬虫




import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
from scrapy_redis.items import RedisItem
 
class MySpider(RedisSpider):
    name = 'my_spider'
    redis_key = 'my_spider:start_urls'
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应内容，提取数据
        data = response.css('div.some-class ::text').extract()
        item = RedisItem()
        item['data'] = data
        yield item
 
        # 提取新的链接并进一步爬取
        next_urls = response.css('a::attr(href)').extract()
        for url in next_urls:
            yield scrapy.Request(url=response.urljoin(url), callback=self.parse)

这个示例展示了如何使用Scrapy-Redis库创建一个RedisSpider爬虫。爬虫的名字是'my\_spider'，它从Redis中的'my\_spider:start\_urls'键读取起始URLs。在parse方法中，它提取页面数据并生成一个RedisItem，然后通过生成新的Request对象来爬取后续页面。这个例子简单明了地展示了如何使用Scrapy-Redis库进行分布式爬取。

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【爬虫】实战1-爬取Boss直聘信息数据

System

2024-08-23

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
 
# 初始化请求头
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',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
    'Cache-Control': 'max-age=0',
    'Connection': 'keep-alive',
}
 
# 初始化URL列表
urls = ['https://www.zhipin.com/c101010100/h_101010100/?query=python&page={}'.format(i) for i in range(1, 11)]
 
# 初始化空列表存储数据
job_info = []
 
# 开始爬取数据
for url in urls:
    print('正在爬取:', url)
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    jobs = soup.find_all('div', class_='info-primary')
    
    for job in jobs:
        job_name = job.find('h3', class_='name').text
        company_name = job.find('div', class_name='company-text').text
        salary = job.find('div', class_='salary').text
        city = job.find('div', class_='location-text').text
        detail_url = job.find('a', class_='name').get('href')
        
        job_info.append({
            '职位名称': job_name,
            '公司名称': company_name,
            '薪资': salary,
            '城市': city,
            '详细链接': detail_url
        })
        
    time.sleep(2)  # 为了避免被服务器封禁IP，每请求两次休息2秒
 
# 保存数据到CSV文件
df = pd.DataFrame(job_info)
df.to_csv('Boss直聘Python职位信息.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
print('爬取完成，结果已保存到CSV文件。')

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML，pandas库来处理和保存数据。代码首先初始化了请求头和需要爬取的URL列表，然后遍历URL列表，发送请求，解析页面，提取职位信息，并且将信息存储到一个字典中的列表。最后，使用pandas将数据存储到CSV文件中。这个例子展示了如何使用Python爬取网页数据的基本流程。

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Python淘宝手机爬虫数据可视化分析大屏全屏系统

System

2024-08-23

所有,爬虫

由于提出的需求涉及到的内容较多，我将提供一个简化版的示例，展示如何使用Python进行简单的数据可视化。

假设我们已经有了一些淘宝手机相关的数据，我们将使用matplotlib库来创建一个简单的数据可视化大屏。




import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 假设我们有一些淘宝手机销量数据
sales_data = [123, 234, 456, 567, 678, 789, 890, 901, 1012, 1123]
 
# 创建一个新的图像，并设置为全屏显示
fig = plt.figure(figsize=(16, 9))
 
# 在图像上添加一个柱状图
plt.bar(np.arange(len(sales_data)), sales_data)
 
# 设置x轴的标签
plt.xticks(np.arange(len(sales_data)), ['2021', '2022', '2023', '2024', '2025', '2026', '2027', '2028', '2029', '2030'])
 
# 添加标题和x轴y轴的标签
plt.title('淘宝手机销量分析')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('销量（万部）')
 
# 显示网格
plt.grid(True)
 
# 保存图像
plt.savefig('sales_analysis.png', dpi=200, bbox_inches='tight')
 
# 显示图像
plt.show()

这段代码创建了一个简单的条形图，显示了2021年至2030年淘宝手机销量的变化。图表被保存为一个PNG文件，并且在显示时会自动最大化到全屏。

请注意，实际的淘宝手机数据爬取和可视化分析可能涉及到反爬虫策略、数据清洗、动态页面解析等复杂步骤，并且需要遵守相关法律法规和淘宝的使用条款。此外，该示例假定数据是已有的静态数据，实际应用中需要结合网络爬虫技术。

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爬虫知识：补环境相关知识

System

2024-08-23

所有,爬虫

爬虫是一种自动提取网页数据的程序，通常用于数据挖掘。以下是一些与爬虫知识相关的环境配置和知识点：

Python环境配置：确保安装了requests, beautifulsoup4, lxml等库。




pip install requests beautifulsoup4 lxml

User-Agent：设置合适的User-Agent以模拟真实的浏览器访问。
代理：使用代理可以避免IP封禁。
异步请求：使用asyncio和aiohttp进行异步网络请求，提高效率。
分布式爬虫：使用多台机器或服务器分散爬取以减轻服务器压力。
反爬机制：处理网站的反爬机制，例如Cookies、Session、IP限制等。
数据存储：选择合适的数据存储方式，如数据库、文件系统、NoSQL数据库等。
动态网页：对于动态加载的内容，可能需要使用如Selenium等工具。
网络爬虫法律问题：确保你的爬虫遵守相关的法律法规，遵循网站的robots.txt协议，不进行破坏性操作。
爬虫框架：使用成熟的爬虫框架，如Scrapy，可以简化开发流程。

这些是爬虫开发中可能会涉及到的一些环境配置和知识点，具体使用时需要根据实际需求和网站的反爬策略来选择合适的技术和策略。

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Swift爬虫采集唯品会商品详情

System

2024-08-23

所有,爬虫




import Foundation
 
// 定义一个简单的函数来解析URL
func loadHTML(from urlString: String, completion: @escaping (String?, Error?) -> Void) {
    guard let url = URL(string: urlString) else {
        completion(nil, NetworkError.invalidURL)
        return
    }
 
    let task = URLSession.shared.dataTask(with: url) { data, response, error in
        if let error = error {
            completion(nil, error)
        } else if let data = data,
                  let htmlString = String(data: data, encoding: .utf8) {
            completion(htmlString, nil)
        } else {
            completion(nil, NetworkError.noData)
        }
    }
    task.resume()
}
 
// 定义一个枚举表示可能发生的网络错误
enum NetworkError: Error {
    case invalidURL
    case noData
}
 
// 使用示例
let urlString = "https://www.liangpin.com/brand/12345.html"
loadHTML(from: urlString) { html, error in
    if let error = error {
        print("Error: \(error)")
    } else if let html = html {
        print("HTML content: \(html)")
        // 这里可以添加解析HTML的代码
    }
}

这个代码示例展示了如何使用Swift编写一个简单的函数来异步加载HTML内容，并处理可能发生的错误。这是爬虫开发中一个非常基础且常用的技术。

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Python实战：将爬虫获取到的数据存到数据库中

System

2024-08-23

所有,爬虫




import sqlite3
 
# 假设item是爬虫爬取的数据项，具有以下结构
item = {
    'id': '123',
    'name': 'Example Item',
    'price': '999',
    'category': 'electronics'
}
 
# 连接到SQLite数据库（如果数据库不存在，则会自动创建）
conn = sqlite3.connect('database.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表格（如果表格不存在）
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS items (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    price REAL,
    category TEXT
)
''')
 
# 插入数据
query = 'INSERT OR IGNORE INTO items (id, name, price, category) VALUES (?, ?, ?, ?)'
cursor.execute(query, (item['id'], item['name'], item['price'], item['category']))
 
# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

这段代码演示了如何将爬虫获取的数据项存储到SQLite数据库中。首先，它连接到数据库，然后创建一个名为items的表格（如果表格不存在的话），接着插入数据，并在最后关闭数据库连接。这是一个简化的例子，实际应用中需要根据爬虫的具体行为和数据结构进行适配。

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Python数据分析案例32——财经新闻爬虫和可视化分析

System

2024-08-23

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置请求头，伪装为浏览器访问
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'}
 
def get_news(url):
    res = requests.get(url, headers=headers)  # 发送请求
    res.encoding = 'utf-8'  # 设置编码
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')  # 解析页面
    return soup
 
def stock_news(soup):
    news_list = soup.select('.news-list > ul > li > a')  # 选择所有新闻标题和链接
    news_data = [[news.select_one('a').text.strip(), 'http://vip.stock.finance.sina.com.cn' + news.select_one('a')['href']] for news in news_list]
    return news_data
 
def get_news_content(news_url):
    res = requests.get(news_url, headers=headers)
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
    content = soup.select_one('#artibody').text.strip()  # 选择新闻正文
    return content
 
def stock_news_analysis(code, date):
    url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php?pid=news&layout=news&stockid={code}&date={date}'
    soup = get_news(url)
    news_data = stock_news(soup)
    news_df = pd.DataFrame(news_data, columns=['title', 'url'])
    news_df['content'] = news_df['url'].apply(get_news_content)
    return news_df
 
# 示例：分析2021年1月22日的杭州股票新闻
analysis_df = stock_news_analysis('sh600000', '2021-01-22')
 
# 新闻正文情感分析（需要情感分析库，例如jieba等）
# 分析每条新闻的情感和，例如正面、中性、负面的比例
# 可视化正面情感的热力图等
 
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(5):  # 只展示前5条新闻的标题
    plt.text(0.5, 1 - (i * 0.1), analysis_df.loc[i, 'title'][:50], fontsize=8)
plt.axis('off')
plt.show()

这个代码实例展示了如何使用Python爬取指定股票代码和日期的财经新闻，并进行基本的新闻内容爬取和分析。实际应用中，可以根据需要对新闻内容进行情感分析、关键词提取等，以及可视化分析结果。

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