分类爬虫下的文章

2024-08-16

爬虫（Spider），也称网络爬虫，是一种按照一定规则自动抓取网页内容的程序或脚本。Python爬虫是用Python编写的爬虫程序，可以用来抓取网页上的数据。

Python爬虫的基本流程通常包括：

确定需要抓取的网页URL。
使用HTTP库发送请求到目标网页。
使用HTML解析库解析网页，提取数据。
保存数么数据。

以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup库解析HTML，并保存数据到控制台：




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'https://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取数据，例如页面的标题
    title = soup.title.text
    
    # 打印数据
    print(title)
else:
    print('Failed to retrieve the webpage')

确保在使用爬虫时遵守网站的robots.txt协议，并尊重网站的数据抓取策略。对于个人学习或非商业用途的轻量级爬虫，可以考虑使用Scrapy框架，它提供了更高级的功能和易用性。

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毕业设计：Python京东商品数据爬虫分析可视化系统+Django框架

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2024-08-16

所有,爬虫

以下是一个简化的代码实例，展示了如何使用Python爬取京东商品数据，并使用Django框架进行可视化展示：




# 导入所需模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from django.http import JsonResponse
from django.shortcuts import render
 
# 定义一个函数来爬取京东商品数据
def crawl_jd_products():
    # 这里应该是爬虫的实现细节，省略...
    pass
 
# 定义一个视图函数，用于获取商品数据并返回JSON响应
def get_product_data(request):
    # 这里应该是从数据库或其他存储中获取数据
    product_data = [{'name': 'Example Product', 'price': 99.99}]  # 示例数据
    return JsonResponse(product_data, safe=False)
 
# 定义一个视图函数，用于渲染主页面
def home(request):
    return render(request, 'home.html')
 
# Django路由配置
from django.urls import path
 
urlpatterns = [
    path('', home, name='home'),
    path('api/product-data/', get_product_data, name='api-product-data'),
]
 
# 主页面的HTML模板 (home.html)
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>京东商品数据</title>
</head>
<body>
    <h1>欢迎访问京东商品数据可视化系统</h1>
    <!-- 这里可以有图表等进行数据可视化 -->
</body>
</html>

这个代码实例展示了如何使用Django框架创建一个简单的API来获取商品数据，并在主页面上显示一些静态内容和可能的图表。实际的爬虫代码和数据可视化代码被省略了，开发者需要根据具体需求实现这部分内容。

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scrapy爬虫为什么爬不出来内容（起点小说网）

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2024-08-16

所有,爬虫

原因可能有很多，以下是一些常见的问题及其解决方法：

目标网站反爬虫策略：起点小说网可能有防爬机制，比如需要登录、设置特定的User-Agent、IP限制、JavaScript渲染内容等。
- 解决方法：使用代理、设置合适的User-Agent、通过登录或者使用Cookies。
动态内容加载：网页可能使用了Ajax或其他技术动态加载内容。
- 解决方法：使用Scrapy的scrapy.http.FormRequest或者scrapy.http.Request，并正确处理JavaScript渲染的内容。
动态内容解析：爬虫可能没有正确解析动态生成的HTML元素。
- 解决方法：使用Selectors正确定位动态生成的元素。
网站结构变化：目标网站的结构可能已经更新，爬虫中的选择器需要更新以匹配新的HTML结构。
- 解决方法：检查网站结构，更新爬虫中的相关选择器。
法律问题：未经允许，爬取了受版权保护的内容。
- 解决方法：遵守网站的robots.txt协议，只爬取允许爬取的页面。
网络问题：网络连接不稳定或被封锁。
- 解决方法：使用稳定的网络连接，尝试更换IP地址。
爬虫性能问题：爬虫请求频率太快导致IP被封禁。
- 解决方法：设置合理的请求间隔，使用代理池。
其他问题：比如目标网站的JavaScript加密数据、加密请求等。
- 解决方法：分析网站的请求，找出数据来源，适当时修改请求参数或者使用相应的解密方法。

针对具体问题，需要分析具体的爬虫代码和目标网站的反爬策略，才能找到最合适的解决方法。

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Python淘宝书籍图书销售数据爬虫可视化分析大屏全屏系统

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2024-08-16

所有,爬虫

由于原始代码较为复杂且缺少具体的实现细节，我们无法提供一个完整的代码实例。但是，我们可以提供一个简化版本的Python代码框架，用于演示如何使用Python进行网页爬虫，并进行数据可视化分析。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# 设置网页请求头
headers = {
    'User-Agent': 'your_user_agent'
}
 
# 发送网络请求
response = requests.get('https://your_taobao_books_url', headers=headers)
 
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 提取书籍信息和销售数据
books_info = []
sales_data = []
 
# ... 此处省略具体的解析代码 ...
 
# 将数据存储到DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '书籍信息': books_info,
    '销售数据': sales_data
})
 
# 数据可视化分析
sns.set_style('darkgrid')  # 设置风格
 
# ... 此处省略具体的可视化代码 ...
 
# 显示图表
plt.show()

请注意，上述代码只是一个示例，并不能直接用于爬取淘宝书籍数据。实际应用中，你需要根据淘宝网的robots协议和条款遵守，确保爬虫的合法性和谨慎性。同时，你还需要对相关网页的HTML结构有足够了解，以便正确解析所需数据。

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爬虫如何获取免费代理IP

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2024-08-16

所有,爬虫

在Python中，你可以使用requests库配合免费代理网站API来获取免费的代理IP。以下是一个简单的示例，展示了如何从代理服务提供商那里获取一个随机的代理IP，并使用该代理发送一个HTTP请求。




import requests
 
# 代理服务提供商API URL
proxy_url = 'http://api.proxybroker.com/v2/available/'
 
# 使用代理所需的头信息
headers = {
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;'
}
 
# 获取代理IP
def get_proxy():
    response = requests.get(proxy_url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        # 从响应中提取代理IP和端口
        proxy_list = response.json().get('proxies')
        if proxy_list:
            proxy = proxy_list[0]  # 使用列表中的第一个代理
            return proxy['host'], proxy['port']
 
# 使用代理发送请求
def use_proxy(url, proxy):
    proxies = {
        'http': f'http://{proxy[0]}:{proxy[1]}',
        'https': f'https://{proxy[0]}:{proxy[1]}'
    }
    response = requests.get(url, proxies=proxies)
    if response.status_code == 200:
        print('Success:', response.text)
    else:
        print('Failed to retrieve content.')
 
# 示例URL
url = 'http://httpbin.org/ip'
 
# 获取并使用代理
proxy = get_proxy()
use_proxy(url, proxy)

请注意，这个示例假设代理服务提供商的API是可用的，并且你需要自行找到一个可用的免费代理服务提供商。这个API会返回代理的详细信息，包括代理类型、国家、城市以及代理IP和端口。在实际应用中，你可能需要处理付费代理的验证过程，并且可能需要定期检查代理的可用性。

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2.5《Python3 网络爬虫开发实战》学习之实例实战1

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2024-08-16

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 获取网页内容的函数
def get_html_content(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "网页获取失败，状态码：" + str(response.status_code)
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "请求异常"
 
# 解析网页并提取标题的函数
def parse_html_extract_title(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    title = soup.find('title')
    if title:
        return title.string
    else:
        return "未找到标题"
 
# 主函数
def main():
    url = "https://www.python.org"
    html_content = get_html_content(url)
    print(parse_html_extract_title(html_content))
 
# 如果这个脚本被直接运行，则执行main函数
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码首先导入了requests和BeautifulSoup库，然后定义了两个函数：get_html_content用于获取网页内容，parse_html_extract_title用于解析网页并提取标题。最后，在main函数中通过调用这两个函数来实现获取Python官网的标题，并打印输出。最后，如果这段脚本被直接执行，则会调用main函数执行相关操作。

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SpringBoot-数字化超市管理系统

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2024-08-16

所有,爬虫

"SpringBoot-数字化超市管理系统"是一个使用SpringBoot框架开发的管理系统，可以用作计算机毕设或开发文档。以下是如何设置和运行该系统的简要步骤：

确保您有Java和SpringBoot的基础知识。
从GitHub或其他源下载源代码。
使用IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）打开项目。
确保Maven或Gradle已安装，并且可以正常工作。
导入项目依赖，这通常通过Maven或Gradle自动完成。
配置数据库连接，可能需要创建数据库和相应的表。
运行SpringBoot应用程序。
通过浏览器访问应用程序，默认端口通常是8080。

注意：

源代码和开发文档可能需要购买或者根据项目说明自行获取。
系统可能需要一些额外的配置才能正常工作，这些配置通常在application.properties或application.yml文件中设置。
数据库迁移和初始数据加载可能需要额外的步骤，这通常在数据库迁移脚本中指定。

如果您需要进一步的帮助，请联系原作者或查看相关文档。

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2024-08-16

所有,爬虫

爬虫软件通常用于自动获取网络上的数据。在甲鱼舆情监测中，这些软件可以用来监测与特定事件或情况相关的在线讨论、新闻报道、社交媒体上的讨论等。以下是一个简单的Python爬虫示例，用于获取与特定关键词相关的网页数据。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 定义要监测的关键词
keyword = "特定事件"
 
# 定义一个函数来获取包含关键词的网页内容
def crawl_content(keyword):
    # 示例网页，实际应用中可能需要爬取多个网站
    url = "https://www.example.com/search?q=" + keyword
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 假设搜索结果列表在一个id为results的div中
    results_div = soup.find('div', {'id': 'results'})
    
    # 提取每个搜索结果的链接和标题
    for result in results_div.find_all('a', {'class': 'result-link'}):
        print("标题:", result.text)
        print("链接:", result.get('href'))
        # 这里可以添加更多处理链接的代码，例如下载内容等
 
# 运行函数
crawl_content(keyword)

这个简单的爬虫示例使用了requests库来发送HTTP请求，并用BeautifulSoup库来解析HTML内容。实际应用中，你需要根据目标网站的结构和反爬虫策略调整这些代码。

请注意，未经目标网站允许，使用爬虫软件抓取其内容可能违反版权法和网络协议，这里只提供了一个技术示例。在实际应用中，应确保遵守相关的法律法规，并尊重网站的robot.txt规则以及其他反爬虫策略。

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python基础之爬虫模块requests模块详解

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2024-08-16

所有,爬虫

requests模块是Python中一个非常强大的用来发送HTTP请求的模块。它可以用来模拟浏览器的行为，比如访问网页、上传文件等。

发送GET请求




import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/')
print(response.text)

发送POST请求




import requests
 
response = requests.post('https://www.example.com/login', data={'username': 'user', 'password': 'pass'})
print(response.text)

发送带有headers的请求




import requests
 
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:77.0) Gecko/20100101 Firefox/77.0',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.5',
}
 
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)
print(response.text)

使用代理




import requests
 
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
 
response = requests.get('https://www.example.com', proxies=proxies)
print(response.text)

处理Cookies




import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.cookies)
 
response = requests.get('https://www.example.com', cookies={'authenticated': True})
print(response.text)

超时处理




import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com', timeout=5)
print(response.text)

文件上传




import requests
 
files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
response = requests.post('https://www.example.com/upload', files=files)
print(response.text)

处理响应




import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
 
print(response.status_code)  # 状态码
print(response.headers)      # 头部信息
print(response.cookies)      # cookies
print(response.text)         # 文本内容
print(response.content)      # 二进制内容

以上就是requests模块的一些常用方法，可以应对大部分的网络请求场景。

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计算机毕业设计：python股价预测系统爬虫风险评估系统 Django框架

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2024-08-16

所有,爬虫

由于提供整个源代码超过1000行，并且涉及到个人隐私和版权问题，我无法提供确切的源代码。然而，我可以提供一个概念性的示例，说明如何构建一个股票价格预测系统的风险评估部分。




# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 
# 股票数据预处理和特征选择函数
def preprocess_data_and_select_features(stock_data):
    # 数据清洗，处理缺失值，标准化等
    # 选择股票价格变化、市盈率、流通股本等作为特征
    return processed_features
 
# 风险评估模型构建
def build_risk_assessment_model(features, target):
    # 使用随机森林作为风险评估模型
    model = RandomForestClassifier()
    model.fit(features, target)
    return model
 
# 风险评估函数
def assess_risk(model, stock_data):
    # 使用模型对股票数据进行风险评估
    # 返回风险等级，如高风险、中风险、低风险
    return risk_level
 
# 主函数
def main():
    # 获取股票数据
    stock_data = get_stock_data()
    
    # 数据预处理和特征选择
    features = preprocess_data_and_select_features(stock_data)
    
    # 目标变量：风险等级，这里假设高变化=高风险，低变化=低风险
    target = stock_data['price_change'] > 5  # 假设价格变化大于5意味着高风险
    
    # 建立风险评估模型
    model = build_risk_assessment_model(features, target)
    
    # 对特定股票进行风险评估
    stock_code = '600000'
    stock_risk = assess_risk(model, stock_data[stock_code])
    print(f'股票 {stock_code} 的风险等级为：', stock_risk)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例展示了如何使用股票数据（可以通过股票爬虫获得），进行风险评估。在实际应用中，风险评估模型需要更复杂，涉及更多特征工程和选择技巧。这个示例只是展示了如何在一个高度抽象的层面上实现这一功能。实际应用中，风险评估模块需要根据实际情况进行深入和复杂的数据处理和模型训练。

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