beautifulsoup

【一、项目目标】 获取 QQ 音乐指定歌手单曲排行指定页数的歌曲的歌名、专辑名、播放链接。 由浅入深，层层递进，非常适合刚入门的同学练手。 【二、需要的库】 主要涉及的库有：requests、json、openpyxl 【三、项目实现】 1.了解 QQ 音乐网站的 robots 协议 只禁止播放列表，可以操作。 2.进入 QQ 音乐主页 https://y.qq.com/ 3.输入任意歌手，比如邓紫棋 4.打开审查元素（快捷键 Ctrl+Shift+I） 5.分析网页源代码 Elements，发现无歌曲信息，无法使用 BeautifulSoup，如下图所示，结果为空。 6.点击 Network，看数据在不在 XHR（无刷新更新页 面），我的经验是先看 Size 最大的，然后分析 Name， 查看 Preview，果然在里面！ 7.点击 Headers，拿到相关参数。如下图，仔细观察 url 与 Query String Parameters 参数的关系，发现 url 中的 w 代表歌手名，p 代表页数。 8.通过 json 代码实现，首先小试牛刀，爬取第一页 的数据，url 直接复制过来。成功！ 9.引入 params 参数，实现指定歌手、指定页数的查询。 注意代码url为上一步url中“？”之前的部分， params两边的参数都需要加 ’’,requests.get 添加

　　涉及概念：框架，可以理解为一种功能的半成品，它将很多的基础功能都已经完成，只需要用户进行扩展开发或者额外配置，就可以形成用户功能的特定系统。 (1).从数据处理到人工智能 　　这里会介绍从数据处理到人工智能的完整链条，其中包括： 数据表示->数据清洗->数据统计->数据格式化->数据可视化->数据挖掘->人工智能 。 　　其中，数据表示指的是采用合适方法，用程序来表达数据。数据清洗指的是将数据进行归一化，将数据进行合理转换，去除数据中的异常值。数据统计指的是对数据进行摘要和概要性的理解，包括数据中的分布、数量、中位数等。数据可视化指的是用直观的方式展示数据的内涵。数据挖掘指的是从数据分析角度获得知识，产生数据之外的价值。人工智能指的是依托于传统的数据、语言、图像、视觉等方便进行深度的分析和决策。 　　从数据处理到人工智能有一大批与Python相关的第三方生态库，将分为四部分简要介绍，每个部分简要介绍三个Python计算生态。 　1）Python库之数据分析 　　Python数据分析的最基本的库是 Numpy ，它用于表达N维数组，是众多数据分析库的基础。Numpy里面使用 C语言来实现 ，但对外的 接口是Python语言 ，因此使用Numpy为基础的数据分析具有非常 优异的计算速度 。Numpy几乎支撑了Python数据分析和科学计算的所有其他库，比如最常用的pandas库

记录一下在用python爬取百度链接中遇到的坑： 1.获取百度搜索页面中的域名URL BeautifulSoup获取a标签中href属性后，链接为百度url，利用request直接访问默认会直接进行跳转，无法获取所需域名 此时需要将requests的allow_redirects属性设置为False，禁止进行跳转，requests默认会进行跳转 再使用.headers['Location']获取最后链接:final_url = baidu_url.headers['Location'] 2.百度中的链接返回不统一 获取到实际域名链接后，发现还有一些奇怪的东西 访问后发现非site搜集域名 突然想到，很有可能是百度的广告 那就需要筛选出包含baidu.php?的链接去剔除掉 a="baidu.php?" b="url" if a in b:来进行筛选 3.百度安全验证绕过 当在百度搜索链接中加入pn页码参数时，便会直接出现百度安全验证（第一次访问就会出现，并不存在请求频繁） 但发现当手动在浏览器去百度进行site语法请求时，并不会出现百度安全验证码，猜想应该是有在HTTP请求头或者参数中漏掉一些参数　　 对HTTP请求参数进行一系列不可描述的操作之后，发现还需要"bs"、"rsv_jmp"两个参数 未添加这两个参数时,还存在验证，未获得任何返回数据 添加之后，已成功获取url 4

【一、项目目标】 获取 QQ 音乐指定歌手单曲排行指定页数的歌曲的歌名、专辑名、播放链接。 由浅入深，层层递进，非常适合刚入门的同学练手。 【二、需要的库】 主要涉及的库有：requests、json、openpyxl 【三、项目实现】 1.了解 QQ 音乐网站的 robots 协议 只禁止播放列表，可以操作。 2.进入 QQ 音乐主页 https://y.qq.com/ 3.输入任意歌手，比如邓紫棋 4.打开审查元素（快捷键 Ctrl+Shift+I） 5.分析网页源代码 Elements，发现无歌曲信息，无法使用 BeautifulSoup，如下图所示，结果为空。 6.点击 Network，看数据在不在 XHR（无刷新更新页 面），我的经验是先看 Size 最大的，然后分析 Name， 查看 Preview，果然在里面！ 7.点击 Headers，拿到相关参数。如下图，仔细观察 url 与 Query String Parameters 参数的关系，发现 url 中的 w 代表歌手名，p 代表页数。 8.通过 json 代码实现，首先小试牛刀，爬取第一页 的数据，url 直接复制过来。成功！ 9.引入 params 参数，实现指定歌手、指定页数的查询。 注意代码url为上一步url中“？”之前的部分， params两边的参数都需要加 ’’,requests.get 添加

【一、项目目标】 获取 QQ 音乐指定歌手单曲排行指定页数的歌曲的歌名、专辑名、播放链接。 由浅入深，层层递进，非常适合刚入门的同学练手。 【二、需要的库】 主要涉及的库有：requests、json、openpyxl 【三、项目实现】 1.了解 QQ 音乐网站的 robots 协议 只禁止播放列表，可以操作。 2.进入 QQ 音乐主页 https://y.qq.com/ 3.输入任意歌手，比如邓紫棋 4.打开审查元素（快捷键 Ctrl+Shift+I） 5.分析网页源代码 Elements，发现无歌曲信息，无法使用 BeautifulSoup，如下图所示，结果为空。 6.点击 Network，看数据在不在 XHR（无刷新更新页 面），我的经验是先看 Size 最大的，然后分析 Name， 查看 Preview，果然在里面！ 7.点击 Headers，拿到相关参数。如下图，仔细观察 url 与 Query String Parameters 参数的关系，发现 url 中的 w 代表歌手名，p 代表页数。 8.通过 json 代码实现，首先小试牛刀，爬取第一页 的数据，url 直接复制过来。成功！ 9.引入 params 参数，实现指定歌手、指定页数的查询。 注意代码url为上一步url中“？”之前的部分， params两边的参数都需要加 ’’,requests.get 添加

　　最近需要造一部分数据，需要用到人名，与其用脚本生成一些随机组合的汉字，不如在网上爬一些看似真实的姓名，所以找来了姓氏大全的网站，网址：http://www.resgain.net/xsdq.html 上图可以看到有很多不同的姓氏，每个姓氏（又是一个网页）里边有很多名字，这样轻轻松松就可以搞定一些真实的数据了， 此时只需要获取名字即可。 　　用到的库有urllib2 bs4，首先就是用urllib2获取请求，然后用beautifulsoup将请求内容生成可分析对象，然后查找标签即可，很简单，上代码好了。 # -*- coding: utf-8 -*- import urllib2 import sys from bs4 import BeautifulSoup reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") def get_name(url): name_list = [] request = urllib2.Request(url) # 创建对名字大全网站get请求 result = urllib2.urlopen(request) # 发出请求 soup = BeautifulSoup(result.read(), 'html.parser') # 生成可分析对象 if soup.find_all("a",class_="btn

转 https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/79373720 Python NLTK 自然语言处理入门与例程 在这篇文章中，我们将基于 Python 讨论自然语言处理（NLP）。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的，用于自然语言处理的 Python 库。 那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？ 简单的说，自然语言处理（ NLP ）就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务。 我们生活中经常会接触的自然语言处理的应用，包括语音识别，语音翻译，理解句意，理解特定词语的同义词，以及写出语法正确，句意通畅的句子和段落。 NLP的作用 正如大家所知，每天博客，社交网站和网页会产生数亿字节的海量数据。 有很多公司热衷收集所有这些数据，以便更好地了解他们的用户和用户对产品的热情，并对他们的产品或者服务进行合适的调整。 这些海量数据可以揭示很多现象，打个比方说，巴西人对产品 A 感到满意，而美国人却对产品 B 更感兴趣。通过NLP，这类的信息可以即时获得（即实时结果）。例如，搜索引擎正是一种 NLP，可以在正确的时间给合适的人提供适当的结果。 但是搜索引擎并不是自然语言处理（NLP）的唯一应用。还有更好更加精彩的应用。 NLP的应用 以下都是自然语言处理（NLP）的一些成功应用： 搜索引擎，比如谷歌

页面解析和数据提取 一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分， 非结构化的数据 和 结构化的数据 。 非结构化数据：先有数据，再有结构， 结构化数据：先有结构、再有数据 不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。 非结构化的数据处理 文本、电话号码、邮箱地址 正则表达式 HTML 文件 正则表达式 XPath CSS选择器 结构化的数据处理 JSON 文件 JSON Path 转化成Python类型进行操作（json类） XML 文件 转化成Python类型（xmltodict） XPath CSS选择器 正则表达式 为什么要学正则表达式 实际上 爬虫一共就四个主要步骤 ： 明确目标 (要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬 (将所有的网站的内容全部爬下来) 取 (去掉对我们没用处的数据) 处理数据（按照我们想要的方式存储和使用） 我们在昨天的案例里实际上省略了第3步，也就是"取"的步骤。因为我们down下了的数据是全部的网页，这些数据很庞大并且很混乱，大部分的东西使我们不关心的，因此我们需要将之按我们的需要过滤和匹配出来。 那么对于文本的过滤或者规则的匹配，最强大的就是正则表达式，是Python爬虫世界里必不可少的神兵利器。 什么是正则表达式 正则表达式，又称规则表达式，通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则

练习：爬取哔哩哔哩网页弹幕内容,并将爬取的内容以五角星的形式显示出来 思路： 向哔哩哔哩网站发送请求 请求成功后,解析爬取的弹幕内容保存到一个文件中 读取文件并分析弹幕内容中词组或文字出现的频率 将这些词组或文字组成五角星图形 组成五角星图形后,以图片的形式输出 实现： 1 # !/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # author：albert time:2019/10/28 4 import requests 5 from bs4 import BeautifulSoup 6 import pandas as pd 7 import re 8 import jieba 9 from wordcloud import WordCloud 10 from imageio import imread 11 import matplotlib.pyplot as plt 12 13 ''' 14 --获取网站弹幕列表内容 15 ''' 16 # 网页地址，该地址只针对哔哩哔哩弹幕网有效，获取方式查看 17 url = " http://comment.bilibili.com/124001121.xml " 18 19 # 网站访问的用户代理，建议携带，不携带可能无法访问 20 header = { 21 " User

Python基础语法学习路径 python 概念层级 表达式 → 创建、处理对象 语句 → 包含表达式 逻辑单元 → 函数或者类，由语句组成 模块 → .py 代码文件组成模块 包 → 定义一组有关系的文件，或者模块（包是文件夹，模块是其中的文件，且文件夹中包括一个init.py 文件） 程序 → 若干个包+若干个文件 十大易错点分别是哪些？ 1、变量命名问题 2、数值和字符串计算的区别 3、列表与字典的区别 4、序列索引问题 5、字典索引问题 6、range() 7、两种运算符：赋值运算与比较运算 8、死循环问题 * 9、f(x)与f( x)的区别 10、函数中return和print的区别 用Python实现第一个数据爬虫 我们来做一个豆瓣书籍评分的爬虫。 导入模块： import requests from bs4 import BeautifulSoup ​ print('成功导入模块') 代码注释写的很清楚，这里就不解释了。 代码如下： # 提取标签 ​ #print(soup.head) # 头部信息 print(soup.title) # 标题 print(soup.a) # 提取的第一个a标签 <title>新书速递</title> <a class="nav-login" href="https://accounts.douban.com/passport