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【爬虫】使用xpath与lxml移除特定标签

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移除标签的两种方式可以用xpath定位 for bad in html.xpath(".//table"): bad.getparent().remove(bad) 参考： https://stackoverflow.com/questions/7981840/how-to-remove-an-element-in-lxml 直接删除相关标签在使用xpath获取指定标签后，直接删除。 etree.strip_elements(f, 'r') 参考： https://stackoverflow.com/questions/5418201/how-can-one-replace-an-element-with-text-in-lxml#answer-5420500 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4255948/blog/4314279

用Python爬虫爬取广州大学教务系统的成绩（内网访问）

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用Python爬虫爬取广州大学教务系统的成绩（内网访问）在进行爬取前，首先要了解： 1、什么是CSS选择器？每一条css样式定义由两部分组成，形式如下： [code] 选择器{样式} [/code] 在{}之前的部分就是“选择器”。 “选择器”指明了{}中的“样式”的作用对象，也就是“样式”作用于网页中的哪些元素。可参考： http://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asp http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/03/css_selectors.html 2、常用的三种网页抓取方法（例子可能不可用，只要看方法就可以了）正则表达式： 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 import urllib2 4 import re 5 6 7 def scrape(html): 8 area = re.findall( ' <tr id="places_area__row">.*?<td\s*class=["\']w2p_fw["\']>(.*?)</td> ' , html)[0] 9 return area 10 11 12 if __name__ == ' __main__ ' : 13 html = urllib2.urlopen( ' http://example

Python爬虫是如何遍历文档树呢？一招教你

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遍历文档树 1.直接子节点：.contents .children属性 .content Tag的.content属性可以将Tag的子节点以列表的方式输出 #!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup html = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p> <p 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"></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

Python数据分析师分析自己前程，他仿佛看到了悲惨的未来

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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。分析背景随着近年来人工智能和大数据的火热，越来越多的人想要从事或转行数据分析师，大家对于此行业如此的热爱，主要原因就是薪资客观，有发展前景。以我浅薄的工作经验，来谈谈对数据分析师的看法，此行业一直存在一个争议，到底是工具重要还是业务水平重要，即工具党和业务党，先站队，我是业务党（以前是工具党）。虽然我大部分时间都在做数据处理工作，这个能力也是必须的，无论是简单的EXCEL，SQL，PPT还是复杂的R，Python，finebi，finereport，HIve都有涉及，但是市面上有太多的分析工具，你不能全部掌握完，而各行业的业务知识是基本相同的。一个业务知识经验的数据分析师看见一堆数据，会清楚地知道从什么角度来分析，数据呈现状况如何，数据是否异常，出现异常原因在那，数据可以解决那些问题，数据适用于那些场景，他会有一个完整的数据分析思路。所以说一个合格的数据分析师是能从一堆数据中找出有价值的信息。回到正题，数据分析的‘钱’景到底如何呢，本文将从BOOS招聘网站上近期招聘的数据分析师岗位来进行分析，涉及到工作城市，工作经验，薪资水平，技能要求等内容。数据分析本次获取的岗位数据量为17485，只保留数据分析岗位的数据量为5616，

大数据获取案例：Python网络爬虫实例

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网络爬虫：网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在 FOAF 社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。以上是网络爬虫的百度，下面开始介绍使用Python进行网络爬虫来获取数据。用来获取新冠肺炎的实时数据。使用的工具 PyCharm 新建 Python 文件，命名为 get_data 使用爬虫最常用的 request 模块第一部分：获取网页信息： import requests url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia" response = requests.get(url) 第二部分：可以观察数据的特点：数据包含在 script 标签里，使用 xpath 来获取数据。导入一个模块 from lxml import etree 生成一个 html 对象并且进行解析可以得到一个类型为 list 的内容，使用第一项就可以得到全部内容接下来首先获取 component 的内容，这时使用 json 模块，将字符串类型转变为字典( Python 的数据结构）为了获取国内的数据，需要在 component 中找到 caseList 接下来上代码： from

02爬取豆瓣最受欢迎的250部电影

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# 爬取豆瓣最受欢迎的250部电影，并写入Excel表格中 import requests,xlwt from bs4 import BeautifulSoup # 请求豆瓣网站，获取网页源码 def request_douban(url): try : # 请求url headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36"} response = requests.get(url,headers = headers) # 判断网页的返回码是不是200 print(response.status_code) if response.status_code == 200: return response.text except requests.RequestException: return None book = xlwt.Workbook(encoding = "utf-8",style_compression = 0 ) # 先定义一个Excel表格，写好名称，图片等信息 sheet = book.add_sheet("豆瓣电影Top250",cell

Python爬虫案例：爬取网易云音乐

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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者：Jonsson 喜欢的朋友欢迎关注小编，除了分享技术文章之外还有很多福利，私信“资料”可以领取包括不限于Python实战演练、PDF电子文档、面试集锦、学习资料等。代码如下： import os from lxml import etree import requests # 设置头部信息，防止被检测出是爬虫 headers = { ' User-Agent ' : ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36 ' } url = " https://music.163.com/discover/toplist?id=3778678 " base_url = ' http://music.163.com/song/media/outer/url?id= ' # 新建一个字典用于存储最终所需要的数据 d = dict() re = requests.get(url=url, headers= headers).text #

Python爬虫知识点梳理

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Python入门教程免费领取 https://www.cnblogs.com/yuxiang1/p/13301047.html 做数据分析和任何一门技术一样，都应该带着目标去学习，目标就像一座灯塔，指引你前进，很多人学着学着就学放弃了，很大部分原因是没有明确目标，所以，一定要明确学习目的，在你准备学爬虫前，先问问自己为什么要学习爬虫。有些人是为了一份工作，有些人是为了好玩，也有些人是为了实现某个黑科技功能。不过可以肯定的是，学会了爬虫能给你的工作提供很多便利。小白入门必读作为零基础小白，大体上可分为三个阶段去实现。第一阶段是入门，掌握必备基础知识，比如Python基础、网络请求的基本原理等；第二阶段是模仿，跟着别人的爬虫代码学，弄懂每一行代码，熟悉主流的爬虫工具，第三阶段是自己动手，到了这个阶段你开始有自己的解题思路了，可以独立设计爬虫系统。爬虫涉及的技术包括但不限于熟练一门编程语言（这里以 Python 为例） HTML 知识、HTTP 协议的基本知识、正则表达式、数据库知识，常用抓包工具的使用、爬虫框架的使用、涉及到大规模爬虫，还需要了解分布式的概念、消息队列、常用的数据结构和算法、缓存，甚至还包括机器学习的应用，大规模的系统背后都是靠很多技术来支撑的。数据分析、挖掘、甚至是机器学习都离不开数据，而数据很多时候需要通过爬虫来获取，因此

小伙自从学会了Python爬虫，网上的图片素材就开始免费了

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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。加企鹅群695185429即可免费获取，资料全在群文件里。资料可以领取包括不限于Python实战演练、PDF电子文档、面试集锦、学习资料等一、项目背景在素材网想找到合适图片需要一页一页往下翻，现在学会python就可以用程序把所有图片保存下来，慢慢挑选合适的图片。二、项目目标 1、根据给定的网址获取网页源代码。 2、利用正则表达式把源代码中的图片地址过滤出来。 3、过滤出来的图片地址下载素材图片。三、涉及的库和网站 1、网址如下： https://www.51miz.com/ 2、涉及的库： requests 、 lxml 四、项目分析首先需要解决如何对下一页的网址进行请求的问题。可以点击下一页的按钮，观察到网站的变化分别如下所示： https://www.51miz.com/so-sucai/1789243.htmlhttps://www.51miz.com/so-sucai/1789243/p_2/https://www.51miz.com/so-sucai/1789243/p_3/ 我们可以发现图片页数是1789243/p{}，p{}花括号数字表示图片哪一页。五、项目实施 1、打开觅知网，在搜索中输入你想要的图片素材（以鼠年素材图片为例）。

lxml xpath expression for selecting all text under a given child node including his children

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问题 Provided I have a XML as follows: <node1> <text title='book'> <div chapter='0'> <div id='theNode'> <p xml:id="40"> A House that has: <p xml:id="45">- a window;</p> <p xml:id="46">- a door</p> <p xml:id="46">- a door</p> its a beuatiful house </p> </div> </div> </text> </node1> I would like to locate text title and get all the text from the first p tag appearing inside the text title book node so far I know: from lxml import etree XML_tree = etree.fromstring(XML_content,parser=parser) text =

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