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  • 本文实例讲述了Python实现抓取网页生成Excel文件的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:Python抓网页,主要用到了PyQuery,这个跟jQuery用法一样,超级给力示例代码如下:#-*- encoding:utf-8 -*-import sys...

    本文实例讲述了Python实现抓取网页生成Excel文件的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

    Python抓网页,主要用到了PyQuery,这个跟jQuery用法一样,超级给力

    示例代码如下:

    #-*- encoding:utf-8 -*-

    import sys

    import locale

    import string

    import traceback

    import datetime

    import urllib2

    from pyquery import PyQuery as pq

    # 确定运行环境的encoding

    reload(sys);

    sys.setdefaultencoding('utf8');

    f = open('gongsi.csv', 'w');

    for i in range(1,24):

    d = pq(url="http://www.yourwebname.com/?Code=HANGYELINGYU&myFlag=allShow&SiteID=122&PageIndex=%d"%(i));

    itemsa=d('dl dt a') #取title元素

    itemsb=d('dl dd') #取title元素

    for j in range(0,len(itemsa)):

    f.write("%s,\"%s\"\n"%(itemsa[j].get('title'),itemsb[j*2].text));

    #end for

    #end for

    f.close();

    接下来就是用Notepad++打开gongsi.csv,然后转成ANSI编码格式,保存。再用Excel软件打开这个csv文件,另存为Excel文件

    希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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  • python爬虫教程:实例讲解Python爬取网页数据

    万次阅读 多人点赞 2020-03-04 21:59:46
    这篇文章给大家通过实例讲解了Python爬取网页数据的步骤以及操作过程,有兴趣的朋友跟着学习下吧。 一、利用webbrowser.open()打开一个网站: >>> import webbrowser >>> webbrowser.open('...

    这篇文章给大家通过实例讲解了Python爬取网页数据的步骤以及操作过程,有兴趣的朋友跟着学习下吧。
    一、利用webbrowser.open()打开一个网站:

    >>> import webbrowser 
    >>> webbrowser.open('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') 
    True
    

    实例:使用脚本打开一个网页。

    所有Python程序的第一行都应以#!python开头,它告诉计算机想让Python来执行这个程序。(我没带这行试了试,也可以,可能这是一种规范吧)

    1.从sys.argv读取命令行参数:打开一个新的文件编辑器窗口,输入下面的代码,将其保存为map.py。

    2.读取剪贴板内容:

    3.调用webbrowser.open()函数打开外部浏览:

    #! python3 
    import webbrowser, sys, pyperclip 
    if len(sys.argv) > 1: 
     mapAddress = ''.join(sys.argv[1:]) 
    else: 
     mapAddress = pyperclip.paste() 
    webbrowser.open('http://map.baidu.com/?newmap=1&ie=utf-8&s=s%26wd%3D' + mapAddress
    

    注:不清楚sys.argv用法的,请参考这里;不清楚.join()用法的,请参考这里。sys.argv是字符串的列表,所以将它传递给join()方法返回一个字符串。

    好了,现在选中’天安门广场’这几个字并复制,然后到桌面双击你的程序。当然你也可以在命令行找到你的程序,然后输入地点。

    二、用requests模块从Web下载文件:requests模块不是Python自带的,通过命令行运行pip install request安装。没翻墙是很难安装成功的,手动安装可以参考这里。

    >>> import requests 
    >>> res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') #向get中传入一个网址 
    >>> type(res) #响应对象 
    <class 'requests.models.Response'> 
    >>> print(res.status_code) #响应码 
    200
    >>> res.text #返回的文本
    

    requests中查看网上下载的文件内容的方法还有很多,如果以后的博客用的到,会做说明,在此不再一一介绍。在下载文件的过程中,用raise_for_status()方法可以确保下载确实成功,然后再让程序继续做其他事情。

    import requests 
    res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') 
    try: 
     res.raise_for_status() 
    except Exception as exc: 
     print('There was a problem: %s' % (exc))
    

    三、将下载的文件保存到本地:

    >>> import requests 
    >>> res = requests.get('http://tech.firefox.sina.com/17/0820/10/6DKQALVRW5JHGE1I.html##0-tsina-1-13074-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1') 
    >>> res.raise_for_status() 
    >>> file = open('1.txt', 'wb') #以写二进制模式打开文件,目的是保存文本中的“Unicode编码” 
    >>> for word in res.iter_content(100000): #<span class="fontstyle0"><span class="fontstyle0">iter_content()</span><span class="fontstyle1">方法在循环的每次迭代中返回一段</span><span class="fontstyle0">bytes</span><span class="fontstyle1">数据</span><span class="fontstyle1">类型的内容,你需要指定其包含的字节数</span></span> 
     file.write(word) 
      
      
    16997
    >>> file.close()
    

    四、用BeautifulSoup模块解析HTML:在命令行中用pip install beautifulsoup4安装它。
    1.bs4.BeautifulSoup()函数可以解析HTML网站链接requests.get(),也可以解析本地保存的HTML文件,直接open()一个本地HTML页面。

    >>> import requests, bs4 
    >>> res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') 
    >>> res.raise_for_status() 
    >>> soup = bs4.BeautifulSoup(res.text) 
      
    Warning (from warnings module): 
     File "C:\Users\King\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\beautifulsoup4-4.6.0-py3.6.egg\bs4\__init__.py", line 181
     markup_type=markup_type)) 
    UserWarning: No parser was explicitly specified, so I'm using the best available HTML parser for this system ("html.parser"). This usually isn't a problem, but if you run this code on another system, or in a different virtual environment, it may use a different parser and behave differently. 
      
    The code that caused this warning is on line 1 of the file <string>. To get rid of this warning, change code that looks like this: 
      
     BeautifulSoup(YOUR_MARKUP}) 
      
    to this: 
      
     BeautifulSoup(YOUR_MARKUP, "html.parser") 
      
    >>> soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') 
    >>> type(soup) 
    <class 'bs4.BeautifulSoup'>
    

    我这里有错误提示,所以加了第二个参数。

    >>> import bs4 
    >>> html = open('C:\\Users\\King\\Desktop\\1.htm') 
    >>> exampleSoup = bs4.BeautifulSoup(html) 
    >>> exampleSoup = bs4.BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
    >>> type(exampleSoup) 
    <class 'bs4.BeautifulSoup'>
    

    2.用select()方法寻找元素:需传入一个字符串作为CSS“选择器”来取得Web页面相应元素,例如:
    soup.select(‘div’):所有名为

    的元素;

    soup.select(’#author’):带有id属性为author的元素;

    soup.select(’.notice’):所有使用CSS class属性名为notice的元素;

    soup.select(‘div span’):所有在

    元素之内的 元素;

    soup.select(‘input[name]’):所有名为并有一个name属性,其值无所谓的元素;

    soup.select(‘input[type=“button”]’):所有名为并有一个type属性,其值为button的元素。

    想查看更多的解析器,请参看这里。

    >>> import requests, bs4 
    >>> res = requests.get('http://i.firefoxchina.cn/?from=worldindex') 
    >>> res.raise_for_status() 
    >>> soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') 
    >>> author = soup.select('#author') 
    >>> print(author) 
    [] 
    >>> type(author) 
    <class 'list'> 
    >>> link = soup.select('link ') 
    >>> print(link) 
    [<link href="css/mozMainStyle-min.css?v=20170705" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="stylesheet" type="text/css"/>, <link href="" id=" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" moz-skin" rel="stylesheet" type="text/css"/>, <link href="" id=" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" moz-dir" rel="stylesheet" type="text/css"/>, <link href="" id=" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" moz-ver" rel="stylesheet" type="text/css"/>] 
    >>> type(link) 
    <class 'list'> 
    >>> len(link) 
    4
    >>> type(link[0]) 
    <class 'bs4.element.Tag'> 
    >>> link[0] 
    <link href="css/mozMainStyle-min.css?v=20170705" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="stylesheet" type="text/css"/> 
    >>> link[0].attrs 
    {'rel': ['stylesheet'], 'type': 'text/css', 'href': 'css/mozMainStyle-min.css?v=20170705'}
    

    3.通过元素的属性获取数据:接着上面的代码写。

    >>> link[0].get('href') 
    'css/mozMainStyle-min.css?v=20170705
    

    上面这些方法也算是对“网络爬虫”的一些初探。
    最后给大家推荐一个资源很全的python学习聚集地,[点击进入],这里有我收集以前学习心得,学习笔记,还有一线企业的工作经验,且给大定on零基础到项目实战的资料,大家也可以在下方,留言,把不懂的提出来,大家一起学习进步

    展开全文
  • 网页具有以上结构,我们可以尝试用pandas的 pd.read_html() 方法来直接获取数据。​pd.read_html() 的一些主要参数io:接收网址、文件、字符串header:指定列名所在的行encoding:The encoding used to decode the ...

    ...

    ...

    ...

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    网页具有以上结构,我们可以尝试用pandas的 pd.read_html() 方法来直接获取数据。

    62932.htmlwAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    pd.read_html() 的一些主要参数

    io:接收网址、文件、字符串

    header:指定列名所在的行

    encoding:The encoding used to decode the web page

    attrs:传递一个字典,用其中的属性筛选出特定的表格

    parse_dates:解析日期

    三、爬取实战

    实例1

    import pandas as pd

    dates = pd.date_range('20190101', '20191201', freq='MS').strftime('%Y%m') # 构造出日期序列 便于之后构造url

    for i in range(len(dates)):

    df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]

    if i == 0:

    df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False) # 追加写入

    i += 1

    else:

    df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    9行代码搞定,爬取速度也很快。

    查看保存下来的数据

    62932.htmlwAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    实例2

    import pandas as pd

    df = pd.DataFrame()

    for i in range(1, 26):

    url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={i}'

    df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列

    df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False)

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    6行代码搞定,爬取速度也很快。

    查看保存下来的数据:

    62932.htmlwAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    之后在爬取一些小型数据时,只要遇到这种Table表格型数据,就可以先试试 pd.read_html() 大法。

    展开全文
  • 队列是线程间最常用的交换数据的形式 python下多线程的思考 对于资源,加锁是个重要的环节。因为python原生的list,dict等,都是not thread safe的。而Queue,是线程安全的,因此在满足使用条件下,建议使用队列 ...

    Queue(队列对象)

    Queue是python中的标准库,可以直接import Queue引用;队列是线程间最常用的交换数据的形式

    python下多线程的思考

    对于资源,加锁是个重要的环节。因为python原生的list,dict等,都是not thread safe的。而Queue,是线程安全的,因此在满足使用条件下,建议使用队列

    • 初始化: class Queue.Queue(maxsize) FIFO 先进先出

    • 包中的常用方法:

      Queue.qsize() 返回队列的大小

      Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False

      Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False

      Queue.full 与 maxsize 大小对应

      Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间

    • 创建一个“队列”对象

      import Queue myqueue = Queue.Queue(maxsize = 10)

    • 将一个值放入队列中

      myqueue.put(10)

    • 将一个值从队列中取出

      myqueue.get()

    多线程项目案例

    多线程示意图


    # -*- coding:utf-8 -*-
    import requests
    from lxml import etree
    from Queue import Queue
    import threading
    import time
    import json
    
    
    class thread_crawl(threading.Thread):
        '''
        抓取线程类
        '''
    
        def __init__(self, threadID, q):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.threadID = threadID
            self.q = q
    
        def run(self):
            print "Starting " + self.threadID
            self.qiushi_spider()
            print "Exiting ", self.threadID
    
        def qiushi_spider(self):
            # page = 1
            while True:
                if self.q.empty():
                    break
                else:
                    page = self.q.get()
                    print 'qiushi_spider=', self.threadID, ',page=', str(page)
                    url = 'http://www.qiushibaike.com/hot/page/' + str(page) + '/'
                    headers = {
                        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36',
                        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8'}
                    # 多次尝试失败结束、防止死循环
                    timeout = 4
                    while timeout > 0:
                        timeout -= 1
                        try:
                            content = requests.get(url, headers=headers)
                            data_queue.put(content.text)
                            break
                        except Exception, e:
                            print 'qiushi_spider', e
                    if timeout < 0:
                        print 'timeout', url
    
    
    class Thread_Parser(threading.Thread):
        '''
        页面解析类;
        '''
    
        def __init__(self, threadID, queue, lock, f):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.threadID = threadID
            self.queue = queue
            self.lock = lock
            self.f = f
    
        def run(self):
            print 'starting ', self.threadID
            global total, exitFlag_Parser
            while not exitFlag_Parser:
                try:
                    '''
                    调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block,默认为True。
                    如果队列为空且block为True,get()就使调用线程暂停,直至有项目可用。
                    如果队列为空且block为False,队列将引发Empty异常。
                    '''
                    item = self.queue.get(False)
                    if not item:
                        pass
                    self.parse_data(item)
                    self.queue.task_done()
                    print 'Thread_Parser=', self.threadID, ',total=', total
                except:
                    pass
            print 'Exiting ', self.threadID
    
        def parse_data(self, item):
            '''
            解析网页函数
            :param item: 网页内容
            :return:
            '''
            global total
            try:
                html = etree.HTML(item)
                result = html.xpath('//div[contains(@id,"qiushi_tag")]')
                for site in result:
                    try:
                        imgUrl = site.xpath('.//img/@src')[0]
                        title = site.xpath('.//h2')[0].text
                        content = site.xpath('.//div[@class="content"]')[0].text.strip()
                        vote = None
                        comments = None
                        try:
                            vote = site.xpath('.//i')[0].text
                            comments = site.xpath('.//i')[1].text
                        except:
                            pass
                        result = {
                            'imgUrl': imgUrl,
                            'title': title,
                            'content': content,
                            'vote': vote,
                            'comments': comments,
                        }
    
                        with self.lock:
                            # print 'write %s' % json.dumps(result)
                            self.f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False).encode('utf-8') + "\n")
    
                    except Exception, e:
                        print 'site in result', e
            except Exception, e:
                print 'parse_data', e
            with self.lock:
                total += 1
    
    data_queue = Queue()
    exitFlag_Parser = False
    lock = threading.Lock()
    total = 0
    
    def main():
        output = open('qiushibaike.json', 'a')
    
        #初始化网页页码page从1-10个页面
        pageQueue = Queue(50)
        for page in range(1, 11):
            pageQueue.put(page)
    
        #初始化采集线程
        crawlthreads = []
        crawlList = ["crawl-1", "crawl-2", "crawl-3"]
    
        for threadID in crawlList:
            thread = thread_crawl(threadID, pageQueue)
            thread.start()
            crawlthreads.append(thread)
    
        #初始化解析线程parserList
        parserthreads = []
        parserList = ["parser-1", "parser-2", "parser-3"]
        #分别启动parserList
        for threadID in parserList:
            thread = Thread_Parser(threadID, data_queue, lock, output)
            thread.start()
            parserthreads.append(thread)
    
        # 等待队列清空
        while not pageQueue.empty():
            pass
    
        # 等待所有线程完成
        for t in crawlthreads:
            t.join()
    
        while not data_queue.empty():
            pass
        # 通知线程是时候退出
        global exitFlag_Parser
        exitFlag_Parser = True
    
        for t in parserthreads:
            t.join()
        print "Exiting Main Thread"
        with lock:
            output.close()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

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  • 我用python爬去了起点中文网的一些信息,并且存储到excel中,现在想要实现数据可视化怎么写应该 import requests from lxml import etree from openpyxl import Workbook class Book(): def __init__(p): ...
  • 今天博主给大家带来了一份大礼,Python爬虫100例!!!以及完整的项目源码!!! 本文下面所有的爬虫项目都有详细的配套教程以及源码,都已经打包好上传到百度云了,百度云下载链接在文章结尾处!大家自行获取即可~...
  • Python爬虫抓取去哪儿网景点信息告诉你国庆那儿最堵摘要:本文主要介绍了使用Python抓取去哪儿网站的景点信息并使用BeautifulSoup解析内容获取景点名称、票销售量、景点星级、热度等数据,然后使用xlrd、xlwt、...
  • Python爬虫抓取百度搜索图片

    万次阅读 2017-02-07 13:12:47
    最近玩机器学习,想搞一个关于识别动漫图片的训练集,苦于没有太多的动漫图片,后来忽然想到百度图片可以拿来用,于是乎写了个简单的爬虫,用来抓取百度图片(关于某个关键字的图片) 第一步,找到搜索图片的url。...
  • 该项目分为两个模块:1,数据准备阶段 采用python网络爬虫,实现所需数据抓取;2,数据处理和数据可视化,采用r语言作为分析工具并作可视化展示。第一,数据准备模块数据来源选用笔者所在学校的内网(校内俗称OB),...
  • 本文研究的主要是Python爬虫天气预报的相关内容,具体介绍如下。这次要爬的站点是这个:http://www.weather.com.cn/forecast/要求是把你所在城市过去一年的历史数据爬出来。分析网站首先来到目标数据的网页 ...
  • 后言-python爬虫相关库 网络爬虫简介 网络爬虫(webcrawler,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),是一种用来自动浏览万维网的程序或者脚本。爬虫可以验证超链接和HTML代码,...
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  • 实例简介】爬取淘宝 天猫网站数据实例截图】【核心代码】# -*- coding: utf-8 -*-#!/usr/bin/env pythonimport datetimeimport urlparseimport socketimport scrapyfrom scrapy.loader.processors import ...
  • 简述以下的代码是使用python实现的网络爬虫抓取动态网页 http://hb.qq.com/baoliao/ 。此网页中的最新、精华下面的内容是由JavaScript动态生成的。审查网页元素与网页源码是不同。以上是网页源码以上是审查网页...
  • 原博文2018-11-13 15:48 −之前有介绍 scrapy 的相关知识,但是没有介绍相关实例,在这里做个小例,供大家参考学习。 注:后续不强调python 版本,默认即为python3.x。 爬取目标 这里简单找一个图片网站,获取图片的...
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  • Python 爬虫数据分析实战

    万次阅读 多人点赞 2018-04-12 10:41:43
    第 1 部分是 Python 爬虫,主要使用 Urllib 3 和 BeautifulSoup 抓取天猫商城和京东商城胸罩销售数据,并保存到 SQLite 数据库中; 第 2 部分是对抓取的胸罩销售数据进行数据清洗,主要是去除空数据,让数据格式更...
  • Python 爬虫数据分析项目实战课程,主要分 3 部分:第 1 部分是 Python 爬虫,主要使用 Urllib 3 和 BeautifulSoup 抓取天猫商城和京东商城胸罩销售数据,并保存到 SQLite 数据库中;第 2 部分是对抓取的胸罩销售...
  • 本文主要和大家分享python动态爬虫实例分享,用Python实现常规的静态网页抓取时,往往是用urllib2来获取整个HTML页面,然后从HTML文件中逐字查找对应的关键字。如下所示:#encoding=utf-8import urllib2url="...
  • 同样分工合作的理念,在python分布式爬虫中也得到了应用。我们需要给不同的爬虫分配指令,让它们去分头行动获取同一个网站的数据。那么这些爬虫是怎么分工搜集数据的呢?感兴趣的小伙伴,我们可以通过下面的示例进行...
  • scrapy爬取数据+Spark数据统计 scrapy数据爬取 目的: 1、网页url:https://ke.qq.com/course/list?mt=1001&page=1 2、爬取分页1-5 3、爬取字段: course = scrapy.Field() #课程名称 ./h4/a/text() schedule = ...
  • 这篇文章主要介绍了python爬虫开发之使用Python爬虫库requests多线程抓取猫眼电影TOP100实例,需要的朋友可以参考下 使用Python爬虫库requests多线程抓取猫眼电影TOP100思路: 查看网页源代码 抓取单页内容 正则...
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空空如也

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