分类爬虫下的文章

2024-08-13




import sqlite3
from automa.core.context import Context
from automa.web.browser import Browser
 
# 连接SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表格
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS jobs (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    title TEXT,
    location TEXT,
    description TEXT
)
''')
conn.commit()
 
# 定义一个函数，将爬取的数据插入到数据库中
def insert_job(title, location, description):
    cursor.execute('''
        INSERT INTO jobs (title, location, description)
        VALUES (?, ?, ?)
    ''', (title, location, description))
    conn.commit()
 
# 使用Automa进行自动化操作
with Browser() as browser:
    with Context(browser):
        # 此处省略获取数据的代码，假设我们已经有了jobs列表
        jobs = [...]  # 假设的作业数据列表
        for job in jobs:
            insert_job(job['title'], job['location'], job['description'])
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

这个代码实例展示了如何使用Automa和SQLite来完成数据的爬取和存储工作。首先，我们连接到一个SQLite数据库，并创建了一个存储工作信息的表格。然后，我们定义了一个函数insert_job，用于将工作数据插入到数据库中。接下来，我们使用Automa的上下文管理器和浏览器实例来进行自动化操作，在这个例子中，省略了具体的数据抓取代码，假设我们已经有了一个包含作业数据的列表jobs。最后，我们遍历这个列表，将每个作业的数据插入到数据库中，并在完成后关闭数据库连接。

- 阅读更多 -

基于Python flask 的某招聘网站爬虫，招聘岗位可视化系统

System

2024-08-13

所有,爬虫

由于原始代码已经很接近完成，我们可以基于这个代码结构简化后的版本来构建一个简单的招聘岗位可视化系统。以下是一个核心函数的示例，它创建了一个简单的线性图表来可视化不同职位的数量。




from flask import Flask, render_template
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
 
app = Flask(__name__)
 
# 假设df是一个包含招聘信息的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Job Title': ['Job A', 'Job B', 'Job C', 'Job A', 'Job B', 'Job C'],
    'Category': ['Category 1', 'Category 2', 'Category 1', 'Category 2', 'Category 1', 'Category 2']
})
 
@app.route('/')
def index():
    # 简单的数据可视化，例如职位分类的可视化
    jobs = df['Job Title'].value_counts().reset_index(name='count')
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.bar(jobs['index'], jobs['count'])
    buf = BytesIO()
    fig.savefig(buf, format='png')
    plt.close(fig)
    graph_data_url = buf.getvalue()
    buf.close()
    return render_template('index.html', graph_data_url=graph_data_url)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们假设df是一个包含招聘信息的DataFrame。我们使用pandas对职位名称进行计数，并使用matplotlib生成一个简单的条形图。然后，我们将图表保存到一个内存缓冲区中，并通过模板渲染将图表嵌入到HTML中。

假设你有一个名为index.html的模板文件，它可能包含以下HTML和图像标签来显示图表：




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Job Visualization</title>
</head>
<body>
    <img src="{{ graph_data_url | safe }}" alt="Job Visualization">
</body>
</html>

请注意，这个例子是一个非常简化的版本，并且没有考虑实际爬虫过程中可能遇到的任何法律和道德风险。实际应用时，你需要确保遵守相关的网站政策和法律法规，并且对内容进行适当的清洗和处理。

- 阅读更多 -

SpringBoot-小区物业服务平台

System

2024-08-13

所有,爬虫

"SpringBoot-小区物业服务平台" 是一个使用SpringBoot框架开发的物业管理系统。以下是如何使用该系统作为计算机毕设的一个简单示例：

确定毕设主题：确保你的主题与系统功能相关，并且有足够的创新性和实际应用价值。
需求分析：分析系统现有功能，确定需要增加或改进的部分。
设计文档：创建数据库设计文档、UML类图、接口设计等，以展示你的设计思路。
编码实现：实现新功能或改进现有功能。
测试：确保你的代码按预期工作，并且满足系统需求。
撰写和提交毕设报告：详细描述你的设计思路、实现方法、测试结果和结论。

由于完整的代码和设计文档不在问题的上下文中，以上步骤提供了一个基本的流程。在实际操作中，你可能需要查看源代码来理解系统的实现细节，并且可能需要对接口进行定制化修改或添加新的功能。

- 阅读更多 -

python selenium 爬虫教程_python selenium爬虫

System

2024-08-13

所有,爬虫

Python Selenium 是一个用于网络应用程序测试的工具。它提供了一种方法，可以用于模拟用户与网站的互动。这使得 Selenium 成为一种强大的网络爬虫工具，可用于自动化网络爬虫项目。

以下是一个使用 Python Selenium 的基本爬虫示例：




from selenium import webdriver
 
# 创建一个新的WebDriver对象，指定使用Chrome浏览器
driver = webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedriver')
 
# 如果ChromeDriver在系统PATH中，可以直接使用
# driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开一个网页
driver.get('https://www.example.com')
 
# 获取页面的标题
title = driver.title
print(title)
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

在这个例子中，我们首先导入了 webdriver 模块，然后创建了一个新的 webdriver 对象，指定了使用 Chrome 浏览器和其对应的 chromedriver 的路径。然后我们使用 get() 方法打开了一个网页，并通过 title 属性获取了页面的标题，最后我们调用 quit() 方法关闭了浏览器。

注意：在使用 Selenium 进行网络爬虫时，请确保您遵守目标网站的 Robots 协议，并保持合理的访问频率，以免对网站造成影响。

- 阅读更多 -

c#如何爬虫

System

2024-08-13

所有,爬虫

在C#中实现网页爬虫，你可以使用HttpClient类来发送HTTP请求，获取网页内容。以下是一个简单的示例，展示了如何使用HttpClient获取网页内容并简单地打印出来：




using System;
using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;
 
class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        using (HttpClient client = new HttpClient())
        {
            // 设置用户代理，一些服务器可能会检查这个来限制爬虫
            client.DefaultRequestHeaders.UserAgent.Parse("MyCrawler/1.0");
 
            // 要爬取的网页URL
            string url = "http://example.com";
 
            try
            {
                // 发送HTTP GET请求
                HttpResponseMessage response = await client.GetAsync(url);
 
                // 确保请求成功
                response.EnsureSuccessStatusCode();
 
                // 读取响应内容作为字符串
                string content = await response.Content.ReadAsStringAsync();
 
                // 打印网页内容
                Console.WriteLine(content);
            }
            catch (HttpRequestException e)
            {
                Console.WriteLine("HTTP请求错误：" + e.Message);
            }
        }
    }
}

这个例子中，我们使用了HttpClient的异步方法来发送HTTP请求，并读取响应内容。这样可以避免阻塞UI线程，并允许在等待网络响应时继续执行其他任务。

请注意，实际的网页爬虫可能需要处理更复杂的情况，比如网页内容的解析、多页面抓取、处理JavaScript渲染的页面、处理Cookies、登录认证、反爬虫策略（如CAPTCHA）等。这个例子只是一个简单的开始。

- 阅读更多 -

python第一个多进程爬虫

System

2024-08-13

所有,爬虫

以下是一个简单的Python多进程爬虫示例，使用multiprocessing库来实现多进程：




import requests
from lxml import etree
from multiprocessing import Pool
 
def fetch_page(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
 
def parse_page(html):
    tree = etree.HTML(html)
    # 假设我们要解析的内容是页面中的标题
    title = tree.xpath('//title/text()')
    return title[0] if title else None
 
def main():
    urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', 'http://example.com/page3']
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(fetch_page, urls)
    
    parsed_results = pool.map(parse_page, results)
    for title in parsed_results:
        print(title)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码定义了一个多进程爬虫的基本框架：

fetch_page 函数负责获取页面内容。
parse_page 函数负责解析页面内容。
main 函数中，我们创建了一个进程池，并使用它来并发地执行页面抓取和解析任务。

请根据实际需求调整fetch_page和parse_page函数中的实现细节。

- 阅读更多 -

Python实战实例代码-网络爬虫-数据分析-机器学习-图像处理

System

2024-08-13

所有,爬虫

由于提出的问题较为宽泛，并未指定具体的实战案例，我将给出一个基于Python的简单网络爬虫实例，用于抓取一个网页上的链接，并进行简单的数据分析。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 目标网页
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')
    
    # 找到所有的链接
    links = soup.find_all('a')
    
    # 提取链接的文本和URL
    data = [[link.get_text(), link.get('href')] for link in links]
    
    # 转换为pandas DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Text', 'URL'])
    
    # 简单的数据分析，比如统计每个域名出现的次数
    domain_counts = df['URL'].str.extract(r'https?:\/\/(?:www\.)?(.+?)[\/:]')
    print(domain_counts.value_counts())
    
    # 保存结果到CSV文件
    df.to_csv('example_links.csv', index=False)
else:
    print('Failed to retrieve the webpage')

这段代码展示了如何使用Python的requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup解析网页，提取链接信息，并使用pandas进行数据分析。最后，代码将分析结果打印出来并保存到CSV文件中。这个实例简单直观，适合作为初学者学习网络爬虫的起点。

System

2024-08-13

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time
import random
 
def get_soup(url):
    """
    获取网页内容并返回BeautifulSoup对象
    """
    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'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return None
 
def get_news_info(news_url, soup):
    """
    获取新闻详情页的信息
    """
    title = soup.select('.news-title')[0].text
    info = soup.select('.news-info')[0].text
    publish_time = info.split()[0]
    author = info.split()[-1]
    content = soup.select('.content')[0].text.strip()
    return title, publish_time, author, content
 
def main(key_word, start_date, end_date, output_file):
    """
    主函数，控制爬虫流程
    """
    base_url = 'http://www.people.com.cn/search/search_new.jsp?keyword={}&startdate={}&enddate={}&pageno={}'
    news_urls = set()  # 使用集合存储新闻链接，避免重复
    for i in range(1, 11):  # 假设只爬取前10页的新闻
        url = base_url.format(key_word, start_date, end_date, i)
        soup = get_soup(url)
        if soup is None:
            continue
        for news in soup.select('.news-list li'):
            if len(news_urls) >= 100:  # 假设只爬取前100条新闻
                break
            news_url = news.select('a')[0]['href']
            news_urls.add(news_url)
    with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['标题', '发布时间', '来源', '内容'])
        for url in news_urls:
            soup = get_soup(url)
            if soup is not None:
                title, publish_time, author, content = get_news_info(url, soup)
                writer.writerow([title, publish_time, author, content])
            time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))  # 添加随机等待防止被封IP
 
if __name__ == '__main__':
    key_word = input("请输入关键词进行搜索：")
    start_date = input("请输入开始日期(格式YYYY-MM-DD)：")
    end_date = input("请输入结束日期(格式YYYY-MM-DD)：")
    output_file = 'rednet_news_{}_{}_{}.csv'.format(key_word, start_date, end_date)
    main(key_word, start_date, end_date, output_file)

这段代码实现了基本的新闻爬取功能，并将结果保存到CSV文件中。用户可以通过控制台输入自定义的搜索关键词、开始和结束日期，程序将爬取对应关键词在指定时间范围内的新闻，并保存到CSV文件中。这个版本的代码相较于V1.0版本，增加了自定义搜索关键词的能力，并对爬取过程增加了随机等待，以防止被封禁IP。

- 阅读更多 -

【爬虫学习】用PHP爬取百度热搜榜数据

System

2024-08-13

所有,爬虫




<?php
// 初始化cURL会话
$ch = curl_init();
 
// 设置cURL选项
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "https://top.baidu.com/board?tab=realtime"); // 要访问的网站
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); // 将curl_exec()获取的信息以字符串返回，而不是直接输出
curl_setopt($ch, CURLOPT_HEADER, 0); // 不需要头部信息
 
// 执行cURL会话
$content = curl_exec($ch);
 
// 关闭cURL会话
curl_close($ch);
 
// 使用DOM解析器解析网页内容
$dom = new DOMDocument();
@$dom->loadHTML($content);
$xpath = new DOMXPath($dom);
 
// 查询所有热搜词列表项
$hotSearches = $xpath->query("//div[@class='title']/div[@class='content']/ul/li/a");
 
// 循环遍历并打印热搜词
foreach ($hotSearches as $hotSearch) {
    echo $hotSearch->nodeValue . "\n";
}
?>

这段代码使用PHP的cURL函数库来发送HTTP请求，获取百度热搜榜的页面内容，然后使用DOM解析器来解析页面中的热搜词数据，并打印出来。这个例子展示了如何使用PHP进行简单的网络爬虫编程。

- 阅读更多 -

毕设基于Python实现京东商城爬虫

System

2024-08-13

所有,爬虫

以下是一个简化版的京东商城商品信息爬虫的示例代码，使用Python的requests和BeautifulSoup库。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
def crawl_jd(keyword, page_num):
    # 初始化商品列表
    products = []
 
    for i in range(1, page_num+1):
        print(f"正在爬取第{i}页...")
        url = f"https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}&page={i}"
        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"}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
            product_list = soup.find_all('div', class_='gl-item')
            for product in product_list:
                # 提取商品名称和价格
                name = product.find('div', class_='p-name').a.text.strip()
                price = product.find('div', class_='p-price').strong.text.strip()
                products.append({'name': name, 'price': price})
        else:
            print("爬取失败")
            break
 
    return products
 
def save_to_csv(products, filename):
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['name', 'price'])
        writer.writeheader()
        for product in products:
            writer.writerow(product)
 
if __name__ == '__main__':
    keyword = '手机'  # 替换为你想要搜索的商品关键词
    page_num = 2  # 设置爬取的页数
    products = crawl_jd(keyword, page_num)
    save_to_csv(products, 'jd_products.csv')

这段代码实现了基本的爬虫功能，包括爬取指定关键词的商品信息，并将其保存到CSV文件中。需要注意的是，该代码仅用于学习和测试目的，实际使用时应遵守相关法律法规，并遵守京东的爬虫政策。

- 阅读更多 -