标签 python 下的文章

新手爬虫必备！一招搞定漂亮数据结构，这个Python库还有人不知道？_text = resp

2024-08-17

这个问题的上下文不够清晰，因为没有提供足够的代码或者库的信息。不过，我可以推测你可能在询问如何使用某个Python库来处理结构化文本数据，比如解析HTML或者XML。

如果你是想要解析HTML，推荐的库是BeautifulSoup。以下是一个使用BeautifulSoup的例子：




from bs4 import BeautifulSoup
 
# 假设这是你要解析的HTML文本
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<div class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</div>
<p class="story">...</p>
"""
 
# 用BeautifulSoup解析HTML
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
 
# 获取标题
print(soup.title.string)
 
# 获取第一个链接的文本
print(soup.a.string)

如果你是想要处理JSON数据，推荐的库是json。以下是一个使用json的例子：




import json
 
# 假设这是你要解析的JSON数据
json_data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
 
# 解析JSON数据
data = json.loads(json_data)
 
# 访问字典中的键值
print(data['name'])
print(data['age'])

如果你的问题是关于其他特定的结构化数据处理，请提供更多的信息，以便我能够提供更精确的帮助。

- 阅读更多 -

Python爬虫之增量式爬虫

System

2024-08-17

所有,爬虫

增量式爬虫是一种爬虫设计方式，它会记录每次爬取的信息，并在下一次爬取时只处理新产生的或者有更新的信息。这样可以减少重复爬取，节约时间和资源。

以下是一个简单的示例，使用BeautifulSoup和requests库来实现一个增量式的新闻网站爬虫。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3
import datetime
 
# 数据库连接
conn = sqlite3.connect('news.db')
cur = conn.cursor()
 
# 创建数据库表
cur.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS news (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    title TEXT,
    url TEXT,
    published_at DATE,
    crawled_at DATE
)
''')
conn.commit()
 
# 获取最后一次爬取的时间
cur.execute('SELECT MAX(crawled_at) FROM news')
last_crawled_at = cur.fetchone()[0]
if last_crawled_at is None:
    last_crawled_at = datetime.date(2020, 1, 1)  # 设定一个初始的时间
 
# 目标网页
url = 'https://news.example.com/news'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 解析新闻
for article in soup.select('.article'):
    title = article.select_one('.title').text
    url = article.select_one('.title a')['href']
    published_at = datetime.datetime.strptime(article.select_one('.published-at').text, '%Y-%m-%d')
    
    # 只抓取从last_crawled_at以后的新闻或更新的新闻
    if published_at.date() > last_crawled_at:
        # 插入数据库
        cur.execute('''
            INSERT INTO news (title, url, published_at, crawled_at)
            VALUES (?, ?, ?, ?)
        ''', (title, url, published_at.date(), datetime.date.today()))
        conn.commit()
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

这个例子中，我们使用了一个SQLite数据库来记录每篇新闻的爬取时间。在每次爬取新闻前，我们会查询数据库中最后一次的爬取时间，并只抓取自那以后发布的或更新的新闻。这样就实现了一个增量式的爬虫。

System

2024-08-17

所有,爬虫

由于提供的开题报告是关于一个完整的项目，而不仅仅是一个代码问题，因此我无法提供一个简短的代码实例。不过，我可以提供一个简化的核心函数示例，展示如何设计和实现一个爬虫系统的数据可视化分析。




import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Line, Map
from pyecharts import options as opts
 
# 假设df是通过爬虫获取的数据框，包含了二手房源的相关信息
df = pd.DataFrame({
    '房源': ['房源1', '房源2', '房源3'],
    '价格': [2000, 2500, 3000],
    '区域': ['区域1', '区域2', '区域3']
})
 
# 价格分布条形图
price_bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(df['房源'].tolist())
    .add_yaxis('价格', df['价格'].tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="价格分布"))
)
price_bar.render('price_bar.html')
 
# 区域分布地图
area_map = (
    Map()
    .add('区域分布', [list(z) for z in zip(df['区域'].tolist(), df['价格'].tolist())], "china")
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="区域分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=3000))
)
area_map.render('area_map.html')
 
# 数据可视化分析大屏展示
# 这一步涉及到前端的整合，通常是使用HTML, CSS, JavaScript等技术来实现
# 假设有一个index.html文件，用于整合所有的图表和数据
# 这里不展开详细代码，只提供一个概念性的指引

这个示例展示了如何使用pyecharts库创建两个简单的图表：一个是价格分布的条形图，另一个是区域分布的地图。然后，这些图表将被整合到一个分析大屏的HTML页面中。在实际的项目中，你需要设计一个完整的前端页面来展示和互动这些图表，并可能还需要后端支持来处理爬虫、数据处理和用户管理等功能。

- 阅读更多 -

python 网络爬虫及可视化之实现引入库、Cookies使用、获取图书列表

System

2024-08-17

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://user:password@proxy.server.com:port',
    'https': 'https://user:password@proxy.server.com:port'
}
 
# 使用Cookies进行登录
session = requests.Session()
session.cookies.set('cookie-name', 'cookie-value')
 
# 获取图书列表页面
def get_book_list_page(url):
    response = session.get(url, proxies=proxies)
    return response.text
 
# 解析图书列表，提取书名和URL
def parse_book_list(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    book_list = soup.find_all('div', class_='book-list-column')
    book_titles = [book.find('a') for book in book_list]
    book_titles = [(title.text, title['href']) for title in book_titles]
    return book_titles
 
# 获取并展示图书列表
def show_book_list(book_titles):
    book_titles_df = pd.DataFrame(book_titles, columns=['书名', 'URL'])
    book_titles_df['书名'] = book_titles_df['书名'].str.extract(r'(.+)\(', expand=False)
    book_titles_df.dropna(inplace=True)
    book_titles_df.sort_values('书名', inplace=True)
    book_titles_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
    plt.figure(figsize=(20, 10))
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.bar(book_titles_df['书名'], book_titles_df.index)
    plt.show()
 
# 示例URL
url = 'http://example.com/books'
html = get_book_list_page(url)
book_titles = parse_book_list(html)
show_book_list(book_titles)

这段代码首先导入了必要的库，并设置了代理服务器。然后使用带有Cookies的requests.Session来进行登录并获取网页内容。接着定义了获取图书列表页面、解析页面并提取书名和URL的函数。最后，通过一个示例URL获取页面内容，解析并展示了图书列表。

- 阅读更多 -

用python写网络爬虫：3.urllib库进一步的使用方法

System

2024-08-17

所有,爬虫

在Python中，urllib库提供了一系列用于处理URL的功能。以下是使用urllib库进行网络爬虫开发的一些进阶用法：

使用urllib.request发送GET请求：




import urllib.request
 
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')
html = response.read()
 
print(html)

使用urllib.request发送POST请求：




import urllib.request
import urllib.parse
 
data = urllib.parse.urlencode({'key': 'value'})
data = data.encode('utf-8')  # 将数据转换为bytes类型
 
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/postonly', data=data)
html = response.read()
 
print(html)

使用urllib.request添加HTTP头信息：




import urllib.request
 
request = urllib.request.Request('http://www.example.com')
request.add_header('User-Agent', 'My User Agent 1.0')
 
response = urllib.request.urlopen(request)
html = response.read()
 
print(html)

使用urllib.error处理请求错误：




import urllib.request
import urllib.error
 
try:
    response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')
except urllib.error.URLError as e:
    print(e.reason)
else:
    html = response.read()
    print(html)

使用urllib.request.ProxyHandler设置代理：




import urllib.request
 
proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler({'http': 'http://127.0.0.1:8080'})
opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
 
response = opener.open('http://www.example.com')
html = response.read()
 
print(html)

这些例子展示了如何使用urllib库的基本功能进行网络爬虫开发。对于更复杂的需求，可能需要结合BeautifulSoup、lxml、Scrapy等库一起使用。

- 阅读更多 -

Python Crawler爬虫实战公式-表格数据

System

2024-08-17

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 定义一个函数来获取表格数据
def get_table_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    table = soup.find('table', {'class': 'wikitable'})
    data = []
    for row in table.find_all('tr')[1:]:  # 跳过表头
        cols = row.find_all('td')
        data.append([col.text.strip() for col in cols])
    return data
 
# 定义URL
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_GDP_(nominal)_and_GDP_per_capita'
 
# 获取表格数据
table_data = get_table_data(url)
 
# 将数据转换为pandas DataFrame并进行简单的处理
df = pd.DataFrame(table_data, columns=['Country', 'GDP (nominal)', 'GDP per capita'])
df['GDP (nominal)'] = df['GDP (nominal)'].str.replace(',', '').astype('int64')
df['GDP per capita'] = df['GDP per capita'].str.replace(',', '').str.rstrip('USD').astype('float')
 
# 打印前几行结果
print(df.head())

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup来解析HTML，pandas来处理和分析数据。代码首先定义了一个函数get_table_data来获取指定URL的表格数据，并将其转换为一个列表。然后，使用pandas创建了一个DataFrame，并对其进行了列名指定和数据类型转换。最后，打印出了处理后的前几行数据。

- 阅读更多 -

【爬虫实战项目一】Python爬取豆瓣电影榜单数据

System

2024-08-17

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
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_movies(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 找到电影信息的列表
    movie_list = soup.find('ol', attrs={'data-items': 'movies'})
    movies = []
    # 遍历电影信息列表
    for movie in movie_list.find_all('li'):
        data = movie.find('div', class_='info')
        if data:
            movie_info = {
                '排名': movie.find('em').text,
                '电影名': data.find('div', class_='hd').find('a').text,
                '评分': data.find('div', class_='bd').find('div', class_='star').find('span', class_='rating_num').text,
                '评论数': data.find('div', class_='bd').find('p', class_='quote').text.strip()[3:-1]
            }
            movies.append(movie_info)
    return movies
 
# 主函数
def main():
    # 爬取的豆瓣电影榜单URL
    url = 'https://movie.douban.com/chart'
    # 获取电影数据
    movies = get_movies(url)
    # 将数据保存到CSV文件
    df = pd.DataFrame(movies)
    df.to_csv('douban_movies.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从豆瓣电影TOP250排行榜中爬取电影信息的功能，并将爬取的数据保存到CSV文件中。代码使用了requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML，以及pandas库来处理和保存数据。同时，代码中加入了请求头来模拟浏览器访问，避免了反爬虫策略的阻止。

System

2024-08-17

所有,爬虫




import requests
from lxml import etree
import csv
import time
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
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'}
 
# 存储数据的列表
data_list = []
 
def get_data(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_data(html):
    # 使用etree.HTML解析网页，并通过Xpath选取数据
    html = etree.HTML(html)
    # 影片信息的Xpath
    movie_xpath = '//div[@class="info"]'
    # 评分的Xpath
    score_xpath = '//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()'
    # 影片名称的Xpath
    name_xpath = '//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()'
    # 影评人数的Xpath
    comment_xpath = '//div[@class="star"]/span[4]/text()'
 
    # 提取数据
    movies = html.xpath(movie_xpath)
    for movie in movies:
        data = {
            'ranking': movie.xpath('./div[@class="pic"]/em/text()')[0],
            'score': movie.xpath(score_xpath)[0],
            'name': movie.xpath(name_xpath)[0],
            'comment': movie.xpath(comment_xpath)[0] if movie.xpath(comment_xpath) else '0'
        }
        data_list.append(data)
 
def save_data():
    with open('douban_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['ranking', 'score', 'name', 'comment'])
        writer.writeheader()
        for data in data_list:
            writer.writerow(data)
 
def main():
    # 爬取的网页URL
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    html = get_data(url)
    parse_data(html)
    save_data()
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从豆瓣Top250电影页面爬取数据的功能。首先，设置请求头，模拟浏览器访问，以避免反爬虫机制。然后定义了一个获取网页内容的函数get_data，一个解析网页内容的函数parse_data，以及一个保存数据到CSV文件的函数save_data。最后，在main函数中调用这些函数，完成数据爬取和保存的流程。

- 阅读更多 -

python爬虫做副业！解锁python爬虫挣钱方式_爬虫技术副业搞钱秘籍

System

2024-08-17

所有,爬虫

Python爬虫作为一种能够有效获取网络数据的技术，可以用来做副业赚钱。以下是一些使用Python爬虫作为副业赚钱的方式：

数据服务：提供定制的数据抓取服务，根据需求抓取特定网站的数据。
产品创建：为在线商店或自己的网站创建产品，并使用Python爬虫自动更新库存信息。
开发自己的项目：开发自己的项目，比如一个社交媒体管理工具，可以帮助企业或个人管理社交媒体账号。
教学：分享你的爬虫技能，通过在线课程、研讨会或私人指导来教授别人。
出售数据：个人可以出售通过爬虫获取的高价值数据。
广告合作：通过在爬虫项目中添加广告或商业合作伙伴关系来赚取佣金。
创建付费爬虫工具或服务：为需要数据的人提供付费的爬虫服务。

这些方式可以根据你的技术能力、可用资源、市场需求和个人喜好来选择。

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于抓取一个网站的商品信息并保存为CSV文件：




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
url = 'http://example.com/products'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
 
products = soup.find_all('div', class_='product')
 
headers = ['Name', 'Price', 'Description']
with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(headers)
    for product in products:
        name = product.find('h3', class_='product-name').text
        price = product.find('div', class_='product-price').text
        description = product.find('div', class_='product-description').text
        writer.writerow([name, price, description])
 
print('Products data has been saved to products.csv')

请注意，爬虫应遵守法律法规，遵循网站的robots.txt规则，并尊重版权及知识产权。不应滥用爬虫技术，进行破坏性操作，或者侵犯用户隐私。

- 阅读更多 -

【Python学习】网络爬虫-获取B站弹幕时间并制作折线图

System

2024-08-17

所有,爬虫




import requests
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取B站弹幕服务器时间
def get_bilibili_popularity_times():
    url = 'https://api.live.bilibili.com/ajax/room/popularity'
    params = {
        'room_id': 21464441,  # 替换为你想监控的直播间房间号
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        times = [item['time'] for item in response.json()['data']['list']]
        return [datetime.fromtimestamp(int(time)) for time in times]
    else:
        return []
 
# 绘制弹幕时间折线图
def draw_popularity_times_chart(times):
    if times:
        times_x_axis = range(len(times))
        plt.figure(figsize=(10, 5))
        plt.plot(times_x_axis, times, 'b-')
        plt.title('B站弹幕时间')
        plt.xlabel('时间序列')
        plt.ylabel('弹幕时间')
        plt.xticks(rotation=45)
        plt.show()
 
# 主程序入口
if __name__ == '__main__':
    times = get_bilibili_popularity_times()
    draw_popularity_times_chart(times)

这段代码首先定义了一个获取B站弹幕时间的函数get_bilibili_popularity_times，它使用requests库向B站弹幕API发送请求，并解析返回的JSON数据以提取时间戳。然后定义了绘制时间折线图的函数draw_popularity_times_chart，它使用matplotlib.pyplot绘制时间序列图。最后，在主程序中调用这两个函数，获取并展示了B站直播间弹幕的时间序列。

- 阅读更多 -