python爬虫

数据分析重要步骤： 1.数据获取 可以进行人工收集获取部分重要数据 可以在各个数据库中导出数据 使用Python的爬虫等技术 2.数据整理 从数据库、文件中提取数据，生成DataFrame对象 采用pandas库读取文件 3.数据处理 数据准备： 对DataFrame对象（多个）进行组装、合并等操作 pandas操作 数据转化： 类型转化、分类（面元等）、异常值检测、过滤等 pandas库的操作 数据聚合： 分组（分类）、函数处理、合并成新的对象 pandas库的操作 4.数据可视化 将pandas的数据结构转化为图表的形式 matplotlib库 5.预测模型的创建和评估 数据挖掘的各种算法： 关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等 6.部署（得出结果） 从模型和评估中获得知识 知识的表示形式：规则、决策树、知识基、网络权值 原网址： https://blog.csdn.net/qq_35187510/article/details/80078143 爬取网页数据步骤： 简介： （1）网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，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。其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据

Python爬虫-xpath Python爬虫-xpath 说明 再说明 插件推荐 语法讲述 举栗子 代码里使用 实战句子迷 需要的总结： 说明 关于Python爬虫请求数据方面的知识点基本讲完，但请求到数据之后呢？ 当然是提取数据，抓出对我们有价值的内容是整个爬虫流程的关键步骤之一。现下流行方法有：xapth，BeautifulSoup，正则，PyQuery。如无意外，我会一一笔记下来。今天说说我的最爱吧。 ——xpath 再说明 一般情况下，我们爬到的是整个静态网页页面，得到的是html源码，包含各种标签。但那些标签并非我们想要，如： 我们只需要里边的文字，这种时候就可以xpath了。如上所说，类似的解决方法包括正则以及BeautifulSoup，前者难度较大，后者广受追捧。从解析速度上说，正则最快，xpath次之，BeautifulSoup再次之；从上手难度来说，BeautifulSoup最易，xpath次之，正则再次之。综合考虑，我偏爱xpath。也有人推崇PyQurey，认为比起繁琐的“美丽汤”语法，它短小精悍，而且如果使用者是前端工程师，掌握起来不需要耗费任何学习成本。这大概因为PyQurey的语法源于JQurey吧。 插件推荐 基于chrome浏览器的插件，它可以让我们提前看到提取效果，使用快捷键 ctrl+shift+x 语法讲述 只说常用的： 1. /

上一次做了全国疫情统计可视化图表，这次尝试着能不能实现数据库里的更新操作，首先考虑的就是python爬虫，因为它易操作，并且python学习也是日后必须的。 通过从网上查阅学习，代码如下： import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import pymysql import json def create(): db = pymysql.connect("localhost", "root", "0000", "grabdata_test",charset='utf8') # 连接数据库 cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS info") sql = """CREATE TABLE info ( Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, Date varCHAR(255), Province varchar(255), City varchar(255), Confirmed_num varchar(255), Yisi_num varchar(255), Cured_num varchar(255), Dead_num varchar(255), Code varchar(255))""" cursor

爬取中国大学2019年排名，并导入本地数据库 import requests import re import pymysql db = pymysql . connect ( 'localhost' , 'root' , '126315' , 'petzhang' ) cursor = db . cursor ( ) #1、分析目标网页，确定爬取的url路径，headers参数 for i in range ( 2 , 8 ) : #看网页结构，该排行榜从第2页到第7业是大学排名 #print(i) base_url = 'http://gaokao.xdf.cn/201901/10849478_{}.html' . format ( i ) headers = { 'user-agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.9 Safari/537.36' } print ( base_url ) #2、发送请求 response = requests . get ( base_url , headers = headers ) response . encoding = 'utf-8' data =

这篇文章主要介绍了python爬虫爬取微博评论，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 数据格式：{“name”:评论人姓名,“comment_time”:评论时间,“comment_info”:评论内容,“comment_url”:评论人的主页} 以上就是我们需要的信息。 具体操作流程： 我们首相将主页获取完成以后，我们就会发现，其中 的内容带有相关的反爬措施，获取到的源码中的信息含有很多的转义符“\”，并且其中的相关“<”和“>”是通过html的语言直接编写的，这样会导致我们的页面解析出现一定的问题，我们可以用replace方法直接将这些转义符全部去掉，然后我们就可以对这个页面进行正则处理，同时我也尝试过用其他的解析方法，但是其中遇到了很多 的问题，所以我就不过多的介绍了。 当我们获取到了每一篇微博的链接， 智汇返佣 ，还需要获取一个很关键的值 id ，这个值有什么用呢，其主要的作用就是在评论页面的ajax页面的拼接地址上需要使用到。接下来就是需要寻找出我们找到的这两个ajax的url有什么特点或者是规律： 当我们从这些ajax中找到规律以后，不难发现，这个爬虫差不多大功告成了。 下面我就展示一下我的代码： 注意：请在headers中添加自己的cookie - - coding: utf-8 - -

1 import urllib.request 2 import urllib.parse 3 import random 4 5 #目标地址 6 url="http://tieba.baidu.com/f" 7 8 #伪造客户端 http请求头 9 ua_list = [ 10 "User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1", 11 "User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1", 12 "User-Agent: Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11", 13 "User-Agent: Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11", 14 "User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML,

爬虫与反爬 爬虫：自动获取网站数据的程序，关键是批量的获取。 反爬虫：使用技术手段防止爬虫程序的方法 误伤：反爬技术将普通用户识别为爬虫，从而限制其访问，如果误伤过高，反爬效果再好也不能使用（例如封ip，只会限制ip在某段时间内不能访问） 成本：反爬虫需要的人力和机器成本 拦截：成功拦截爬虫，一般拦截率越高，误伤率越高 反爬虫1 爬虫：对网站的数据感兴趣，着手分析网络请求，用Scrapy写爬虫爬取网站数据 网站：后台监控发现请求中的User-Agent都是python，直接限制访问（不能封ip） 反爬虫2 爬虫：通过在请求头中传递User-Agent参数模拟浏览器请求,可以用UA池 网站：后台监控发现同一ip在某时间段内请求过于频繁，直接限制访问（不能封ip） 反爬虫3 爬虫：在原来的基础上，再通过ip代理向网站发起请求,可以用代理池 网站：后台监控发现ip发生变化，但某一时间段内的请求量过大，对服务器造成过大压力，网站中某些数据直接要求登录才能访问 反爬虫4 爬虫：注册账号，每次请求携带cookie或者token值 网站：健全账号体系，用户只能访问好友信息，非好友信息不能访问，或只能访问部分信息 反爬虫5 爬虫：注册多个账号，多个账号联合爬取，设置程序，每个账号每天固定添加好友，但是养号是个相对耗时的过程 网站：后台监控发现请求过于频繁，为避免服务器压力过大

python爬虫学习视频 介绍 文章开头有学习爬虫的视频，此文章主要介绍我在学习使用request时可能发生的部分问题。 1.爬取部分网站时会出现错误 例如出现以下错误 url ="https://www.baidu.com/" header={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36"} res =requests.get(url,headers=header) requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host=‘www.baidu.com’, port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by SSLError(SSLError(“bad handshake: Error([(‘SSL routines’, ‘tls_process_server_certificate’, ‘certificate verify failed’)],)”,),)) 解决方法如下： 1、先检查是否已安装requests的依赖安装包： pip install

　　对于数据的平均值处理： def checkstr(mystr): try: num=eval(mystr) return True except: return False file=r"D:\python爬虫视频\爬虫代码\处理爬虫数据排序\nasa.txt" readfile=open(file,"rb") myfilelist=readfile.readlines() #print(myfilelist) i=0 numavers=0 for average in myfilelist: average=average.decode("gbk","ignore") aver=average.split("\t") if len(aver)>19: if checkstr(aver[4]): if len(aver[4])==3: i+=1 avers=int(aver[4]) numavers+=avers #print(i) #print(avers) average=numavers/i print(average) 来源： https://www.cnblogs.com/my-global/p/12447438.html

爬虫是什么？ 网络爬虫为一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。 将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。 当今大数据的时代，网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段。 但要学习好爬虫并没有那么简单。首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起。正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结。 初学爬虫 一些最基本的网站，往往不带任何反爬措施。比如某个博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。 那代码怎么写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑