Crawler

原文: PyCoder's Weekly - Issue #423 200527 Zoom.Quiet (大妈) 用时 42 分钟 完成快译 200527 Zoom.Quiet (大妈) 用时 37 分钟 完成格式转抄. 从终端向 Python 传递代码的多种方法 BRETT CANNON You might know about pointing Python to a file path, or using -m to execute a module. But did you know that Python can execute a directory? Or a .zip file? ( 是也乎: 甚至于还有通过 FaaS 直接远程嗯哼的... ) Python 3.9 的 PEP 们 JAKE EDGE The first Python 3.9 beta release is upon us! Learn what to expect in the final October release by taking a tour of the Python Enhancement Proposals (PEPs) that were accepted for Python 3.9. ( 是也乎: 老爹离开后, Py 没了缰绳儿, 越来越欢跳了... ) Python

by 闲欢 作为程序员，相信大家对“爬虫”这个词并不陌生，身边常常会有人提这个词，在不了解它的人眼中，会觉得这个技术很高端很神秘。不用着急，我们的爬虫系列就是带你去揭开它的神秘面纱，探寻它真实的面目。 爬虫是什么 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。 通俗地讲，我们把互联网比作一张大蜘蛛网，每个站点资源比作蜘蛛网上的一个结点，爬虫就像一只蜘蛛，按照设计好的路线和规则在这张蜘蛛网上找到目标结点，获取资源。 为什么使用爬虫 为什么我们需要使用爬虫呢？ 大家可以想象一下一个场景：你非常崇拜一个微博名人，对他的微博非常着迷，你想把他十年来微博上的每一句话摘抄下来，制作成名人语录。这个时候你怎么办呢？手动去 Ctrl+C 和 Ctrl+V 吗？这种方法确实没错，数据量小的时候我们还可以这样做，但是数据成千上万的时候你还要这样做吗？ 我们再来想象另一个场景：你要做一个新闻聚合网站，每天需要定时去几个新闻网站获取最新的新闻，我们称之为 RSS 订阅。难道你会定时去各个订阅网站复制新闻吗？恐怕个人很难做到这一点吧。 上面两种场景，使用爬虫技术可以很轻易地解决问题。所以，我们可以看到，爬虫技术主要可以帮助我们做两类事情：一类是数据获取需求，主要针对特定规则下的大数据量的信息获取

从node问世以后，就不断被JavaScript的忠实追随者拿来干一些原来只有php、Python等后端语言才能干的事情，例如写个爬虫之类的。对于前端er来说，用上一些好用的轮子，你可能十几行代码就可以写一个crawler哦~ 爬虫的思路十分简单 : 按照一定的规律发送 HTTP 请求获得页面 HTML 源码（必要时需要加上一定的 HTTP 头信息，比如 cookie 或 referer 之类） 利用正则匹配或第三方模块解析 HTML 代码，提取有效数据 将数据持久化到数据库中 当然爬虫的写法千千万，下面只提供吃瓜群众都能看懂的版本~ ＊文章目录＊ 1. ＊准备阶段＊ 1.1. NPM 1.2. package.json 1.3. crawler.js 2. ＊学习阶段＊ 2.1. REQUEST 2.2. CHEERIO 3. ＊建设阶段＊ 4. ＊实验阶段＊ ＊准备阶段＊ NPM (npm:趁还没被yarn干掉再续一秒） 首先我们需要通过npm安装两个模块 reuqest 和 cheerio 来帮助我们更方便地 请求 和 解析 页面 终端cd到你的文件目录里，先装上，一会儿我再各自讲它们 package.json 装完你可以看到你文件夹里的 package.json 里已经多了两个依赖项 crawler.js 假设你的爬虫程序主文件名叫 crawler.js

Windows 10家庭中文版，Python 3.6.4，PyMongo 3.7.0，MongoDB 3.6.3，Scrapy 1.5.0， 前言 在Python中，使用PyMongo访问MongodB，作者Mike Dirolf，维护人员Bernie Hackett <bernie@mongodb.com>，相关链接如下： - PyPI官网 - GitHub官网 - 最新版本3.7.0文档 说明，关于文档，可以从GitHub下载PyMongo（需要安装sphinx先），然后自行编译文档。 说明，PyMongo还有一些附属包，以提供与MongoDB服务器匹配的功能，比如TLS / SSL、GSSAPI、srv、wire protocol compression with snappy等，大家可以根据需要安装。 本文介绍使用PyMongo访问需要认证的MongoDB，包括从IDLE、Scrapy爬虫程序来访问。 参考官文： PyMongo Authentication Examples （可以直接阅读官文，忽略本文剩余部分，） 本地MongoDB服务器介绍 打开MongoDB服务器： mongod --dbpath d:\p\mdb2dir --logpath d:\p\mdb2dir\log --logappend --auth --directoryperdb

基于微博签到页的微博爬虫 项目链接： https://github.com/RealIvyWong/WeiboCrawler/tree/master/WeiboLocationCrawler 1 实现功能 这个项目是用来爬取微博签到页的微博数据（每三个小时爬一次），并写进sqlite数据库。 关于 微博签到页 打个比方，就是类似这个https://weibo.com/p/100101B2094757D069A7FE449F 顺便一说，这个页面是不用微博登录就可以访问的。所以方便很多啊（不用模拟登录）。 2 依赖环境 使用的是Python 3.7（在云上用过3.5也完全ok）。 需要额外的第三方库有yagmail（用来发送邮件）,pandas，bs4。均可使用pip来安装。 pip install yagmail pandas bs4 3 使用方法 step1. 修改pid.csv中的地点名词与对应的id。 step2. 修改start.py中的邮箱账号密码。 step3. Run start.py。 4 文件说明 包含四个文件。 pid.csv 是放置地点的名称和微博页面对应的位置id。比如说上面的珞珈山，就是网页URL最后的那一串数字 100101B2094757D069A7FE449F 。 buildip.py 是在网上看到别人写的……具体忘了哪的，如果本尊看到！sorry

（1）、前言 动态页面：HTML文档中的部分是由客户端运行JS脚本生成的，即服务器生成部分HTML文档内容，其余的再由客户端生成 静态页面：整个HTML文档是在服务器端生成的，即服务器生成好了，再发送给我们客户端 这里我们可以观察一个典型的供我们练习爬虫技术的网站：quotes.toscrape.com/js/ 我们通过实验来进一步体验下：（这里我使用ubuntu16.0系统） 1、启动终端并激活虚拟环境：source course-python3.5-env/bin/activate 2、爬取页面并分析 1 (course-python3.5-env) bourne@bourne-vm:~$ scrapy shell http://quotes.toscrape.com/js/ 2 2018-05-21 22:50:18 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1.5 .0 started (bot: scrapybot) 3 2018-05-21 22:50:18 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.2.1.0, libxml2 2.9.8, cssselect 1.0.3, parsel 1.4.0, w3lib 1.19.0, Twisted 18.4.0, Python 3.5.2 (default,

Windows 10家庭中文版，Python 3.6.4，Scrapy 1.5.0， 在创建了爬虫程序后，就可以运行爬虫程序了。Scrapy中介绍了几种运行爬虫程序的方式，列举如下： -命令行工具之scrapy runspider（全局命令） -命令行工具之scrapy crawl（项目级命令） -scrapy.crawler.CrawlerProcess -scrapy.crawler.CrawlerRunner 注意 ，当系统中同时存在Python 2、Python 3时，孤的电脑直接执行scrapy命令使用的是Python 2，此时，需要在scrapy命令前添加“python3 -m”才可以使用Python 3，因此，请使用virtualenv建立虚拟环境运行scrapy等各种程序。 方式一：scrapy runspider命令（全局） 语法： scrapy runspider <spider_file.py> 还有一些配置项，可以使用scrapy runspider -h查看。 示例程序：文件名为baidu_com.py 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 import scrapy 3 4 class BaiduComSpider(scrapy.Spider): 5 name = ' baidu.com ' 6 allowed_domains = [

一。Gitbub网址　　 　　　　　　韩昇范: https://github.com/hansf14/WebpageAnalysis 陈家乐: https://github.com/richardevan 金奭炫: https://github.com/sh0116 二。项目简介 　　这是一咱们想要自己实现的 Search Engine（搜索引擎）+ 搜索出来的网项之间的关系、网项与输入的keyword 之间的关系图可视化软件。就类似于百度和Google一样而咱们还加上了搜索结果的关系可视化。在电脑上(*或手机)上可以输入一个单词或句子，给出搜索结果并可视化。 三 。选择原因 通过具体项目实例来了解大数据，应用大数据解决实际问题，这是我们学习的目的，我们组的组员都想借此机会学习当前最新的技术。 在当今创新创业时代，大数据处理技术要求越来越高，为了跟上时代的潮流，我们理应去了解、培养、训练这些技术。 四。 NABCD分析 　　 N（Need 需求） 　　　　随着技术的进步，所有的事情都可以通过谷歌或百度搜索。 但有时候结果是一篇很长而且有时候难以理解的文章。 通过这个搜索引擎，可以让搜索者更容易找到想要的结果。我们希望通过本次项目来再次巩固一下使用编程语言基础、新的算法框架、新的应用技术。 　　 A（Approach 方法） 　　 　　所有人可以通过电脑（*或者手机

一开始我们默认都是只有一个爬虫的,所以执行的代码都是在项目下创建一个py文件 from scrapy import cmdline cmdline.execute('scrapy crawl 爬虫名'.split( )) 但是要执行多个爬虫就犯难了,在这里我只是做个笔记加强记忆 原博客 https://www.cnblogs.com/lei0213/p/7900340.html 其中执行以下: 　　1、在spiders同级创建任意目录，如：commands 　　2、在其中创建 crawlall.py 文件 （此处文件名就是自定义的命令） crawlall.py from scrapy.commands import ScrapyCommand from scrapy.utils.project import get_project_settings class Command(ScrapyCommand): requires_project = True def syntax(self): return ' [options] ' def short_desc(self): return ' Runs all of the spiders ' def run(self, args, opts): spider_list = self.crawler_process.spiders

/1 前言/ 受疫情影响，2020年2月份、3月份企业复工需为员工开具复工证明。因本公司人数较多，复制粘贴工作量巨大，特此为行政同事写此小工具，现与诸位共享。 /2 目标/ 1.实现批量将 Excel 姓名、身份证号信息导入 Word模板，并生成独立的 Word 文档； 2.此方法核心思路是 word 的邮件合并功能，可以理解为邮件合并 Python 版； 3.还可以实现批量在职证明生成、批量工资条生成、批量证书生成等功能。 /3 涉及的库/ mailmerge，pandas /4 具体实现/ 1.制作 Word 模板 首先上成品图，如上图所示，仅红框内为特殊字符，其他均为普通模板文本，下面详细为大家介绍如何生成特殊字符。 按以上操作分别将函数名添加到正确位置，即可生成Word 模板。 2.制作 Excel 模板 在员工信息总表提取数据（可先按需求筛选，如筛选外省员工），保证模板内至少包含姓名、身份证号两列。 两个文件分别以“模板”命名。 3.代码实现 代码非常简单，通过 pandas 读取 Excel 数据，下方mailmerge 用法可理解为固定格式。 4.结果展示 全部选中后批量打印！ 5.生成 exe 文件（pyinstaller -F 复工证明批量.py） 简易版为无需导入 Excel 数据，通过 input()直接填入数据，生成文件。 好了，打包发送给行政（人资）