2024-08-24

报错解释:

这个错误表明你在使用Scrapy爬虫时遇到了一个AttributeError,这通常意味着你尝试访问或调用一个不存在的属性或方法。具体来说,错误中提到的AsyncioSelectorReactor对象没有某个期望的属性或方法。这通常发生在你的代码或者Scrapy的内部代码中有一个不匹配或者错误的引用。

解决方法:

  1. 确认你的Scrapy版本是否支持异步I/O。如果你的代码中使用了异步特性,请确保你的Scrapy版本至少是1.6以上,因为这个版本引入了对异步的支持。
  2. 检查你的代码,确保没有错误地调用了AsyncioSelectorReactor的方法或属性。
  3. 如果你在使用异步特性,确保你的爬虫继承自scrapy.crawler.CrawlerRunner而不是旧的scrapy.cmdline.execute
  4. 如果你不需要异步特性,考虑移除与异步I/O相关的代码,或者更新你的Scrapy版本。
  5. 如果更新Scrapy版本不是一个选项,你可能需要回退到不支持异步的Scrapy版本。
  6. 如果问题依然存在,考虑搜索相关的Scrapy issue或者查看Scrapy的文档和更新日志,看看是否有其他人遇到了类似的问题或者有新的解决方案。

在进行任何更改时,请确保备份你的代码以防需要回退。

2024-08-24

爬虫(爬虫技术,Pandas,Flume,Pig)填空题:

  1. 爬虫技术主要应用于数据获取的领域,它能够帮助我们自动化地从网络中获取所需的信息。
  2. Pandas 是一个强大的数据分析和处理的Python库,它提供了高效的数据结构和数据分析工具。
  3. Flume 是一个分布式、可靠、和高可用的服务,用于收集、聚合、和移动大量日志数据。
  4. Pig 是一种数据流语言,用于处理大型数据集。它提供了一种脚本语言,用于表达数据转换和分析的高级抽象。

以下是一个简单的Pandas和Flume的示例代码:

Pandas:




import pandas as pd
 
# 创建一个简单的数据框
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 将数据框导出为CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

Flume:




# Flume配置文件示例
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
 
# 源配置
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
 
# 通道配置
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
 
# 接收器配置
a1.sinks.k1.type = logger
 
# 组件关联
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

Pig:




-- Pig Latin 脚本示例
-- 加载数据
data = LOAD 'hdfs://path/to/data' AS (name:chararray, age:int);
 
-- 过滤年龄大于25的记录
filtered_data = FILTER data BY age > 25;
 
-- 存储结果
STORE filtered_data INTO 'hdfs://path/to/output';

以上代码提供了爬虫、Pandas、Flume和Pig的简单示例,分别展示了数据获取、数据处理和数据存储的基本使用方法。

2024-08-24

以下是一个简化的Python代码示例,展示了如何使用requests库进行网络爬取,使用BeautifulSoup进行数据解析,并将数据存储到MongoDB数据库中。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pymongo import MongoClient
 
# 爬取数据
def crawl_data(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
# 解析数据
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    data = {
        'title': soup.find('title').text,
        'content': soup.find('div', {'id': 'content'}).text
    }
    return data
 
# 存储数据到MongoDB
def store_data_to_mongodb(data):
    client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
    db = client['mydatabase']
    collection = db['mycollection']
    collection.insert_one(data)
 
# 示例URL
url = 'http://example.com'
 
# 获取网页内容
html = crawl_data(url)
 
# 解析网页
parsed_data = parse_data(html)
 
# 存储数据
store_data_to_mongodb(parsed_data)

这段代码首先定义了爬取数据、解析数据以及将数据存储到MongoDB的函数。然后使用一个示例URL进行测试,展示了整个流程。注意,实际应用中你需要替换url变量的值,并且可能需要处理更复杂的HTML结构和数据解析。

2024-08-24

在Haskell中编写一个简单的HTTP爬虫,并处理IP限制可以使用http-conduit库。以下是一个简化的示例,展示了如何使用http-conduit进行HTTP请求,并处理可能的IP限制。

首先,确保安装了http-conduitnetwork库。




import Network.HTTP.Conduit
import Network.HTTP.Types.Status (statusCode)
import Network.HTTP.Types.Header (hUserAgent)
import qualified Data.ByteString.Char8 as BS
 
main :: IO ()
main = do
    let url = "http://example.com" -- 替换为你想爬取的网站
    manager <- newManager tlsManagerSettings
    request <- parseRequest url
    let requestWithUserAgent =
          setRequestHeader hUserAgent 
                           ("My-Crawler/" <> BS.pack (show version)) 
                           request
    response <- httpLbs requestWithUserAgent manager
    print $ statusCode $ responseStatus response
    -- 这里可以添加处理响应的代码,例如解析HTML或提取数据

在上面的代码中,我们首先创建了一个http-conduitManager,用于发送HTTP请求。然后,我们使用parseRequest来创建一个Request,并通过setRequestHeader添加了一个用户代理头,以便将爬虫识别为一个独立的客户端。

httpLbs函数用于发送请求并接收响应,它返回一个Response LBS.ByteString,其中LBS.ByteString是指响应体是字节的ByteString

请注意,这个示例没有处理IP限制的情况。如果服务器限制了频率或IP,你可能需要实现合适的重试逻辑或使用代理。另外,爬虫应当遵守robots.txt的规定,并在爬取数据时保持合理的请求频率,以免影响目标服务器的正常运行。

2024-08-24



import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 读取数据
data = pd.read_csv('air_pollution_data.csv')
 
# 查看数据的前几行
print(data.head())
 
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['date'], data['pm2.5'], label='PM 2.5')
plt.plot(data['date'], data['pm10'], label='PM 10')
plt.legend()
plt.title('PM 2.5 and PM 10 over Time')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Air Pollution Level')
plt.show()
 
# 分析数据
# 例如,计算每日平均空气质量指数
daily_avg = data.groupby('date').mean()
print(daily_avg)
 
# 保存分析结果到CSV文件
daily_avg.to_csv('daily_avg_air_quality.csv')

这段代码首先导入了必要的Python库,并读取了一个假设的空气质量数据CSV文件。接着,它打印了数据的前几行以便于理解数据结构,并使用matplotlib库对PM2.5和PM10随时间变化的趋势进行了可视化。最后,代码通过对数据进行分组并计算每日平均值,展示了对数据的基本分析方法,并将结果保存到了一个新的CSV文件中。

2024-08-24

以下是一个简单的Scrapy爬虫示例,用于抓取一个示例网站上的书籍信息。

首先,创建一个新的Scrapy项目:




scrapy startproject bookscrawler

然后,进入项目目录,创建一个爬虫:




cd bookscrawler
scrapy genspider books examplebooks.com

接下来,编辑爬虫文件 bookscrawler/spiders/books.py 来提取书籍信息:




import scrapy
 
class BooksSpider(scrapy.Spider):
    name = 'books'
    allowed_domains = ['examplebooks.com']
    start_urls = ['http://examplebooks.com/books']
 
    def parse(self, response):
        for book in response.css('div.book_description'):
            yield {
                'title': book.css('h2::text').extract_first(),
                'author': book.css('p.author::text').extract_first(),
                'price': book.css('p.price::text').extract_first(),
            }
 
        next_page_url = response.css('a.next::attr(href)').extract_first
        if next_page_url:
            yield response.follow(next_page_url, self.parse)

最后,设置管道以保存数据(可选,取决于需求):




class BookscrawlerPipeline:
 
    def __init__(self):
        self.file = open('books.csv', 'w')
        self.file.write('title,author,price\n')
 
    def process_item(self, item, spider):
        line = f"{item['title']},{item['author']},{item['price']}\n"
        self.file.write(line)
        return item
 
    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

在项目的 settings.py 文件中启用管道:




ITEM_PIPELINES = {
    'bookscrawler.pipelines.BookscrawlerPipeline': 300,
}

现在,运行爬虫:




scrapy crawl books

这个爬虫会抓取 examplebooks.com 上的书籍信息,并将它们保存到 books.csv 文件中。这只是一个简单的例子,实际应用中您需要根据目标网站的结构调整CSS选择器和提取的字段。

2024-08-24



import requests
 
# 定义一个简单的HTTP代理服务器
class SimpleProxy(object):
    def __init__(self, host, port):
        self.host = host
        self.port = port
 
    def __call__(self, r):
        # 在发送请求前,修改请求对象,添加代理信息
        r.meta['proxy'] = 'http://{0}:{1}'.format(self.host, self.port)
        return r
 
# 使用定义的代理进行数据采集
proxy = SimpleProxy('123.123.123.123', '8080')
response = requests.get('http://www.example.com', hooks={'pre': proxy})
 
# 检查响应内容
print(response.text)

这个简单的代理示例展示了如何使用一个自定义的SimpleProxy类来修改请求对象,以使用指定的代理服务器发送HTTP请求。__call__方法被用来在请求发送前修改请求对象。hooks参数用于将自定义的代理钩子添加到requests会话中。这个例子演示了如何使用代理进行数据采集,并且是学习网络爬虫技术的一个基础。

2024-08-24

XPath是一种在XML(HTML)文档中查找信息的语言。它可以用来在XML(HTML)文档中对元素和属性进行导航。

以下是一些XPath进阶操作的实战讲解和代码示例:

  1. 选取未知节点:使用星号(*)可以选取未知节点。



//*
  1. 选取特定节点:使用节点名称可以选取特定节点。



//div
  1. 选取特定类型的节点:使用"@"符号可以选取特定类型的节点。



//input[@type='text']
  1. 选取特定ID的节点:使用"#"符号可以选取特定ID的节点。



//div[@id='content']
  1. 选取特定类的节点:使用"."符号可以选取特定类的节点。



//div[@class='main']
  1. 选取特定属性的节点:使用"@"符号可以选取特定属性的节点。



//div[@data-type='page']
  1. 选取特定文本的节点:使用"text()"可以选取特定文本的节点。



//div[text()='Hello, world!']
  1. 选取特定子节点的节点:使用"/"可以选取特定子节点的节点。



//div[@class='main']/p
  1. 选取特定后代节点的节点:使用"//"可以选取特定后代节点的节点。



//div[@class='main']//p
  1. 选取特定位置的节点:使用"[n]"可以选取特定位置的节点。



//div[@class='main']/p[1]
  1. 选取特定范围的节点:使用"[position<n]"可以选取特定范围的节点。



//div[@class='main']/p[position()<3]
  1. 选取特定条件的节点:使用"[condition]"可以选取特定条件的节点。



//div[@class='main']/p[@class='text']
  1. 选取特定多属性条件的节点:使用"and"可以选取特定多属性条件的节点。



//div[@class='main' and @id='content']
  1. 选取特定多属性条件的节点:使用"or"可以选取特定多属性条件的节点。



//div[@class='main' or @id='content']
  1. 选取特定子节点文本的节点:使用"//"和"text()"可以选取特定子节点文本的节点。



//div[@class='main']//p[text()='Hello, world!']

这些XPath操作可以应用于各种编程语言和库中,例如Python的lxml库,JavaScript的DOM解析等。在实际应用中,可以根据需要选择合适的XPath表达式。

2024-08-24



import requests
import json
import time
 
def query_in_didichuxing(keyword, offset=0, limit=10):
    """
    在企查查网站上,使用API批量查询关于“keyword”的公司信息。
    :param keyword: 查询关键词
    :param offset: 查询结果的偏移量
    :param limit: 查询结果的数量上限
    :return: 返回查询结果的列表
    """
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
        'Referer': 'http://www.didichuxing.com/',
    }
    params = {
        'keyword': keyword,
        'offset': offset,
        'limit': limit,
    }
    response = requests.get('http://api.didichuxing.com/v2/search', headers=headers, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return []
 
# 示例使用
keyword = '酒店'
offset = 0
limit = 10
results = query_in_didichuxing(keyword, offset, limit)
print(json.dumps(results, indent=2))  # 打印格式化的JSON结果

这段代码定义了一个query_in_didichuxing函数,它接受查询关键词、偏移量和查询数量上限作为参数,并返回从企查查网站API获取的查询结果。然后通过一个示例使用展示了如何调用这个函数并打印结果。这个例子简洁明了,并包含了必要的请求头和参数设置,这些都是进行网络爬虫时常用的技巧。

2024-08-24



import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
import pytesseract
 
# 设置请求头
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',
    'Referer': 'http://www.renren.com/SysHome.do',
    'Origin': 'http://www.renren.com'
}
 
# 获取验证码图片
def get_captcha(session, username):
    captcha_url = 'http://www.renren.com/PLogin.do'
    data = {
        'email': username,
        'uniqueTimestamp': '1585185145385'
    }
    response = session.post(captcha_url, data=data, headers=headers)
    return response.json()['captchaKey']
 
# 识别验证码
def recognize_captcha(captcha_key, session):
    captcha_img_url = f'http://captcha.renren.com/get?id={captcha_key}&r=0.1585185145385'
    response = session.get(captcha_img_url, headers=headers)
    image = Image.open(BytesIO(response.content))
    captcha_text = pytesseract.image_to_string(image)
    return captcha_text
 
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    with requests.Session() as session:
        username = 'your_username'
        captcha_key = get_captcha(session, username)
        captcha_text = recognize_captcha(captcha_key, session)
        print(f'获取到的验证码是: {captcha_text}')

在这个代码示例中,我们首先定义了请求头,用于模拟浏览器发送请求。然后定义了get_captcha函数来获取验证码的key,以及recognize_captcha函数来识别验证码。最后,在__name__ == '__main__'的代码块中,我们创建了一个requests.Session对象,用于保持会话状态,并且演示了如何使用这两个函数。

注意:在实际使用中,你需要安装requestsPillowpytesseract库,并且配置好pytesseract以正确调用Google的OCR服务。此外,你还需要有一个有效的username来获取验证码,以及正确配置了pytesseract.image_to_string函数来识别图片文本。