import requests
import re
import execjs
# 使用execjs加载JavaScript运行环境，并执行预先准备好的解密代码
context = execjs.compile(js_content)
# 假设我们已经通过网络请求获取到了视频数据的加密参数
encrypted_sign = "JTdCJTIyYWRkJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KDEsTG9nJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KDEsTG9nJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KDEsTG9nJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2KHN0cmlwJTIyJTNBJTIyYWRkJTIyYWRkUUVCKjIxMjM0NTY2K
import requests
import pymysql
import time
# 连接MySQL数据库
def connect_db():
connection = pymysql.connect(host='localhost',
user='your_username',
password='your_password',
database='your_database',
charset='utf8mb4',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
return connection
# 将数据插入MySQL数据库
def insert_db(data, connection):
try:
with connection.cursor() as cursor:
sql = "INSERT INTO btc_trade (trade_id, amount, price, time) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
cursor.execute(sql, data)
connection.commit()
except pymysql.MySQLError as e:
print(e)
# 获取ok链上bitcoin大额交易数据
def get_btc_trade(url):
response = requests.get(url)
return response.json()
# 主程序
def main():
url = 'https://www.okcoin.com/api/v1/btc_cny/trades?since=0'
connection = connect_db()
while True:
trades = get_btc_trade(url)
for trade in trades:
data = (trade['tid, trade['amount'], trade['price'], trade['time']))
insert_db(data, connection)
time.sleep(10) # 间隔10秒
if __name__ == "__main__":
main()在这个代码实例中，我们首先定义了连接MySQL数据库的函数connect_db，然后定义了将数据插入数据库的函数insert_db。get_btc_trade函数负责从OKEx获取交易数据。最后，在main函数中，我们连接数据库，进入一个无限循环，每10秒获取一次数据并插入数据库。这个例子展示了如何将数据实时地从一个API抓取并存储到数据库中。
为了保证答案的精简，以下是一个简化版的代码实例，展示如何使用Python爬取拼多多上的商品详情数据、商品列表数据以及商品优惠券数据。
import requests
from pyquery import PyQuery as pq
# 请求头部信息，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'}
# 获取商品详情页的数据
def get_item_details(item_url):
try:
response = requests.get(item_url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
doc = pq(response.text)
# 提取商品详情页的数据，例如商品标题、价格等
title = doc('.product-title').text()
price = doc('.price').text()
return {
'title': title,
'price': price
}
except requests.exceptions.RequestException:
return None
# 获取商品列表页的数据
def get_item_list(list_url):
try:
response = requests.get(list_url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
doc = pq(response.text)
# 提取商品列表页的数据，例如商品链接等
items = doc('.item').items()
for item in items:
item_url = item('.pic').attr('href')
yield item_url
except requests.exceptions.RequestException:
return None
# 获取商品优惠券数据
def get_item_coupons(item_url):
try:
response = requests.get(item_url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
doc = pq(response.text)
# 提取商品优惠券数据
coupons = doc('.coupon-item').items()
for coupon in coupons:
title = coupon('.coupon-title').text()
condition = coupon('.coupon-rule').text()
yield {
'title': title,
'condition': condition
}
except requests.exceptions.RequestException:
return None
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
item_url = 'https://www.tmall.com/item.htm?id=525388747711'
list_url = 'https://list.tmall.com/search_product.htm?q=%E5%B0%8F%E7%B1%B3'
# 获取商品详情数据
item_details = get_item_details(item_url)
print(item_details)
# 获取商品列表中的所有商品链接
for item_url in get_item_list(list_url):
print(item_url)
# 获取商品优惠券数据
for coupon in get_item_coupons(item_url):
print(coupon)这段代码展示了如何使用Python爬取网页数据。首先定义了请求头部信息，模拟
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_soup(url):
"""
获取指定URL的BeautifulSoup对象
"""
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
else:
return None
def get_download_urls(soup):
"""
从BeautifulSoup对象中提取所有图片下载链接
"""
# 假设图片链接都在<a>标签的href属性中，且图片扩展名为.jpg
download_urls = [tag['href'] for tag in soup.find_all('a') if tag['href'].endswith('.jpg')]
return download_urls
def download_images(download_urls, path='images/'):
"""
将下载链接列表中的图片保存到本地
"""
for index, url in enumerate(download_urls):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
with open(f'{path}image_{index}.jpg', 'wb') as file:
file.write(response.content)
# 示例用法
url = 'http://example.com/gallery'
soup = get_soup(url)
download_urls = get_download_urls(soup)
download_images(download_urls)这段代码提供了一个简化的示例，展示了如何使用requests和BeautifulSoup库来获取网页内容，解析图片链接，并将这些图片保存到本地文件夹。这个过程是爬虫技术的基本应用，适合作为初学者理解和实践Web爬虫的入门教程。
Python高级和实战的爬虫通常涉及到异步IO、分布式爬虫、反爬虫策略、数据解析、存储管理等方面。以下是一些常见的高级和实战爬虫技术的示例：
- 异步IO：使用
asyncio和aiohttp库实现异步网络请求。
import asyncio
import aiohttp
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
html = await fetch(session, 'http://httpbin.org/get')
print(html)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())- 分布式爬虫：使用
Scrapy框架，它支持分布式爬取，通过多个爬虫节点协同工作。
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'example.com'
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['http://www.example.com/']
def parse(self, response):
# 解析响应数据
pass- 反爬虫策略：实现适当的延时、使用代理、 cookie/session 管理等策略。
import requests
proxies = {
'http': 'http://10.10.1.10:3128',
'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
response = requests.get('http://httpbin.org/get', proxies=proxies)- 数据解析：使用
BeautifulSoup或lxml解析HTML/XML数据。
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string)- 存储管理：使用
SQLAlchemy进行数据库管理或pymongo用于MongoDB存储。
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
with engine.connect() as con:
con.execute("CREATE TABLE users (id INTEGER, name VARCHAR)")这些示例只是爬虫技术的一角，实际的爬虫项目可能还涉及更多复杂的技术，如动态页面解析、OCR处理、自然语言处理、机器学习等。
import requests
from lxml import etree
import csv
def get_car_info(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36',
}
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'
html = etree.HTML(response.text)
return html
def parse_car_info(html):
# 汽车名称
name = html.xpath('//div[@class="car-intro-cont"]/h1/text()')[0]
# 汽车价格
price = html.xpath('//div[@class="car-price-cont"]/p[@class="car-price-num"]/text()')[0]
# 汽车图片
image = html.xpath('//div[@class="car-intro-img"]/img/@src')[0]
# 汽车参数
parameters = html.xpath('//div[@class="car-param-cont"]/p/text()')
return {
'name': name,
'price': price,
'image': image,
'parameters': parameters
}
def save_car_info(car_info, file_name):
with open(file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['name', 'price', 'image', 'parameters'])
writer.writerow([car_info['name'], car_info['price'], car_info['image'], ','.join(car_info['parameters'])])
def main():
url = 'https://www.autohome.com.cn/156148/#pvareaid=201571'
html = get_car_info(url)
car_info = parse_car_info(html)
save_car_info(car_info, 'car_info.csv')
if __name__ == '__main__':
main()这段代码实现了汽车之家网站特定汽车信息的抓取，并将其保存到CSV文件中。代码首先定义了获取网页、解析网页以及保存数据的函数。然后在main函数中，我们调用这些函数，完成数据抓取和保存的流程。在实际应用中，你需要根据目标网站的具体结构调整XPath表达式。
由于提供的信息较为复杂且涉及多个方面，我将提供一个简化版的数据爬取、可视化和Flask框架的示例。
- 数据爬取（使用requests和BeautifulSoup库）:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_data():
response = requests.get('http://your_data_source_url')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 假设数据在表格中，使用find_all获取表格数据
tables = soup.find_all('table')
data = []
for table in tables:
rows = table.find_all('tr')
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
cols = [elem.text.strip() for elem in cols]
data.append(cols)
return data
# 获取数据并输出
data = get_data()
for row in data:
print(row)- 可视化部分（使用Matplotlib或其他库）:
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设data是已经处理好的数据
x = [row[0] for row in data]
y = [row[1] for row in data]
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Data Visualization')
plt.show()- Flask框架（创建web应用）:
from flask import Flask, render_template
import matplotlib.pyplot as plt
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
# 假设data是全局变量，已经从数据源获取
plot_image = plot_data() # 函数用于生成图像并返回路径
return render_template('index.html', plot_src=plot_image)
def plot_data():
# 生成图像的代码
img_file = 'path_to_image_file.png'
plt.scatter(x, y)
plt.savefig(img_file)
return img_file
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)在index.html模板中:
<img src="{{ plot_src }}" alt="Data Visualization">请注意，这些示例代码是为了展示基本概念，并不是完整的、可以直接运行的代码。实际应用中需要根据数据格式、数据来源、数据处理逻辑和可视化需求进行相应的调整和扩展。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 第一步：发送请求，获取网页内容
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
# 第二步：解析网页内容，提取有效信息
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text
# 第三步：打印结果
print(title)这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，获取网页内容，然后使用BeautifulSoup来解析HTML并提取其中的标题。最后，打印出获取到的标题。这是爬虫开发中最基础的步骤，为学习爬虫技术提供了一个简单的示例。
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 "页面无法访问"
except requests.exceptions.RequestException:
return "请求出错"
# 解析网页并提取数据的函数
def parse_html_extract_data(html_content):
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
data = []
for row in soup.find('table', {'class': 'wikitable'}).find_all('tr')[1:]:
cells = row.find_all('td')
data.append({
'序号': cells[0].text.strip(),
'代码': cells[1].text.strip(),
'名称': cells[2].text.strip(),
'单位': cells[3].text.strip(),
'数量': cells[4].text.strip()
})
return data
# 打印数据的函数
def print_data(data):
for item in data:
print(f"序号: {item['序号']}, 代码: {item['代码']}, 名称: {item['名称']}, 单位: {item['单位']}, 数量: {item['数量']}")
# 主函数
def main():
url = 'https://zh.wikipedia.org/wiki/中国%E8%8A%82%E7%82%B9%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%8C%81%E4%BB%9B'
html_content = get_html_content(url)
data = parse_html_extract_data(html_content)
print_data(data)
if __name__ == "__main__":
main()这段代码首先定义了获取网页内容的函数get_html_content，然后定义了解析网页并提取数据的函数parse_html_extract_data，最后定义了打印数据的函数print_data。主函数main则是这些函数的组合使用，实现了数据爬取和处理的流程。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
# 定义一个函数来获取豆瓣电影评论
def get_douban_movie_comments(movie_url):
# 发送HTTP请求
response = requests.get(movie_url)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取评论信息
comments = soup.find_all('div', class_='comment-content')
# 提取评分信息
ratings = soup.find_all('span', class_='rating-star')
# 初始化列表来存储评论和评分
comments_list = []
ratings_list = []
# 遍历评论和评分，并提取信息
for comment, rating in zip(comments, ratings):
comments_list.append(comment.get_text().strip())
ratings_list.append(rating.get_text())
# 将评论和评分存储在字典中
data = {
'comments': comments_list,
'ratings': ratings_list
}
return data
# 要爬取的豆瓣电影URL
movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/12927204/comments?status=P'
# 获取评论数据
comments_data = get_douban_movie_comments(movie_url)
# 将数据转换为DataFrame
comments_df = pd.DataFrame(comments_data)
# 输出前几行结果
print(comments_df.head())这段代码定义了一个函数get_douban_movie_comments，它接受一个豆瓣电影评论页面的URL作为参数，发送HTTP请求，解析网页，提取评论和评分，并将数据存储在一个DataFrame中。这个过程展示了如何使用Python网络爬虫技术来抓取和分析网页数据的基本步骤。