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  • 利用java定时爬取网页数据,完整爬取数据源码及jar,利用java定时爬取网页数据,可自行导入到本地测试,仅供参考
  • Python爬取网页数据

    万次阅读 多人点赞 2018-08-29 17:20:35
    都说python爬网页数据方便,我们今天就来试试,python爬取数据到底有多方便 简介 爬取数据,基本都是通过网页的URL得到这个网页的源代码,根据源代码筛选出需要的信息 准备 IDE:pyCharm 库:requests、...

    都说python爬网页数据方便,我们今天就来试试,python爬取数据到底有多方便


    简介

    爬取数据,基本都是通过网页的URL得到这个网页的源代码,根据源代码筛选出需要的信息

    准备

    IDE:pyCharm
    库:requestslxml

    大概介绍一下,这俩库主要为我们做什么服务的
    requests:获取网页源代码
    lxml:得到网页源代码中的指定数据

    言简意赅有没有 ^_^

    搭建环境

    这里的搭建环境,可不是搭建python的开发环境,这里的搭建环境是指,我们使用pycharm新建一个python项目,然后弄好requests和lxml
    新建一个项目:

    光溜溜的啥也没有,新建个src文件夹再在里面直接新建一个Test.py吧

    依赖库导入
    我们不是说要使用requests吗,来吧
    由于我们使用的是pycharm,所以我们导入这两个库就会显的格外简单,如图:
    这里写图片描述
    Test.py中输入:

    import requests

    这个时候,requests会报红线,这时候,我们将光标对准requests,按快捷键:alt + enter,pycharm会给出解决之道,这时候,选择install package requests,pycharm就会自动为我们安装了,我们只需要稍等片刻,这个库就安装好了。lxml的安装方式同理.

    将这两个库安装完毕后,编译器就不会报红线了

    接下来进入快乐的爬虫时间

    获取网页源代码

    之前我就说过,requests可以很方便的让我们得到网页的源代码
    网页就拿我的博客地址举例好了:https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents
    获取源码:

    # 获取源码
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # 打印源码
    print html.text

    代码就是这么简单,这个html.text便是这个URL的源码

    获取指定数据

    现在我们已经得到网页源码了,这时就需要用到lxml来来筛选出我们所需要的信息
    这里我就以得到我博客列表为例

    首先我们需要分析一下源码,我这里使用的是chrome浏览器,所以右键检查,便是这样一份画面:
    这里写图片描述
    然后在源代码中,定位找到第一篇
    像这样?
    这里写图片描述
    操作太快看不清是不是?
    我这里解释一下,首先点击源码页右上角的箭头,然后在网页内容中选中文章标题,这个时候,源码会定位到标题这里,
    这时候选中源码的标题元素,右键复制如图:

    得到xpath,嘿嘿,知道这是什么吗,这个东西相当于地址。比如网页某长图片在源码中的位置,我们不是复制了吗,粘贴出来看看长啥样

    //*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a

    这里给你解释解释:

    // 定位根节点
    / 往下层寻找
    提取文本内容:/text()
    提取属性内容:/@xxxx

    后面两个我们还没有在这个表达式见过,待会说,先摆张图放出来

    表达式://*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a
    我们来琢磨琢磨,首先,//表示根节点,也就是说啊,这//后面的东西为根,则说明只有一个啊
    也就是说,我们需要的东西,在这里面
    然后/表示往下层寻找,根据图片,也显而易见,div -> main -> div[2] -> div[1] -> h4 -> a
    追踪到a这里,我想,你们应该也就看得懂了,然后我们在后面加个/text,表示要把元素的内容提取出来,所以我们最终的表达式长这样:

    //*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()

    这个表达式只针对这个网页的这个元素,不难理解吧?
    那么这个东西怎么用呢?
    所有代码:

    import requests
    from lxml import etree
    
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # print html.text
    
    etree_html = etree.HTML(html.text)
    content = etree_html.xpath('//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()')
    for each in content:
        print(each)

    这时候,each里面的数据就是我们想要得到的数据了
    打印结果:

    
    
    
            如何撸一个ArrayList      
    
    

    打印结果却是这个结果,我们把换行和空格去掉

    import requests
    from lxml import etree
    
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # print html.text
    
    etree_html = etree.HTML(html.text)
    content = etree_html.xpath('//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()')
    
    for each in content:
        replace = each.replace('\n', '').replace(' ', '')
        if replace == '\n' or replace == '':
            continue
        else:
            print(replace)
    

    打印结果:

    如何撸一个ArrayList 

    相当nice,那么,如果我们要得到所有的博客列表呢
    看图看表达式分析大法

    表达式://*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()
    其实我们能够很容易发现,main->div[2]其实包含所有文章,只是我们取了main->div[2]->div[1],也就是说我们只是取了第一个而已。所以,其实表达式写出这样,就可以得到所有的文章了

    //*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div/h4/a/text()

    再来一次:

    import requests
    from lxml import etree
    
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # print html.text
    
    etree_html = etree.HTML(html.text)
    content = etree_html.xpath('//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div/h4/a/text()')
    
    for each in content:
        replace = each.replace('\n', '').replace(' ', '')
        if replace == '\n' or replace == '':
            continue
        else:
            print(replace)
    
    

    打印结果:

    如何撸一个ArrayList
    Android相机屏幕适配
    Tinker关于clean后准基包消失的解决方案
    Tinker使用指南
    git分支的使用
    如何将Androidstudio中的项目导入到第三方的git托管库中
    遍历矩阵
    从矩阵中取出子矩阵
    AndroidStudio配置OpenCV
    一步一步了解handler机制
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    Android绘制波浪线
    RxJava系列教程之线程篇(五)
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    Android聊天界面实现方式
    抽屉侧滑菜单Drawerlayout-基本使用方法
    android-引导页的实现方式
    Java设计模式--工厂模式的自述
    javaweb学习路线
    getWindow().setFlags()使用说明书
    歪解Activity生命周期-----初学者彻底理解指南

    相当nice,我们得到了所有的文章列表。

    总结

    我们用到了requests获取网页列表,用lxml筛选数据,可以看出python用来在网页上爬取数据确实方便不少,chrome也支持直接在源码中得到表达式xpath,这两个库的内容肯定不止这一点点,还有很多功能等着你们去挖掘。对了,其中在写这篇博客的同时,我发现了一个很重要的问题:我的文章写的太少啦!【逃】

    展开全文
  • 利用Excel爬取网页数据

    万次阅读 2018-08-31 16:54:16
    利用Excel爬取网页数据 此方法只适用于对爬数据感兴趣但却不会使用Python之类的工具进行爬虫的人,用Excel爬取网页数据,方便、容易上手,但是局限性很大,它只能爬去单个网页的数据,并且受网页数据的排版影响。...

    利用Excel爬取网页数据

    此方法只适用于对爬数据感兴趣但却不会使用Python之类的工具进行爬虫的人,用Excel爬取网页数据,方便、容易上手,但是局限性很大,它只能爬去单个网页的数据,并且受网页数据的排版影响。


    ##操作流程

    ###确定目标网址

    以下例子是使用“全国空气质量排行榜”这个网站来做实验。 [ PM25.in ]

    还有一个不错的实验对象是: [ 福布斯中文网 ]

    找到目标网站,复制好网址。

    ###Excel导入数据

    打开Excel,新建一个空白表。
    点击数据选项卡中的‘自网站’
    点击数据选项卡中的‘自网站’
    这里写图片描述
    在地址框内粘贴好目标网址,点击‘转到’,下方状态栏显示完成后再点击‘导入’,这个新建Web查询框出来之后会弹出警告,无需理会,关掉警告框就行。
    这里写图片描述
    这里按自己需求更改,一般直接确定就行
    这里写图片描述
    最终出来的结果上图所示

    ###设置自动更新
    Excel还有自动更新功能,能自动查询目标网站上数据进行数据更新
    这里写图片描述
    还是在数据选项卡下,找到‘全部更新’,选择其中的连接属性选项
    这里写图片描述
    然后勾选刷新频率,调整好刷新时间即可。
    PM25.in网站一小时更新一次,建议设置为60分钟更新一次。


    展开全文
  • 主要介绍了python爬虫如何爬取网页数据并解析数据,帮助大家更好的利用爬虫分析网页,感兴趣的朋友可以了解下
  • 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。
  • 使用requests模块爬取网页数据 文章目录使用requests模块爬取网页数据@[toc]1. 爬取静态页面数据1.1 准备工作1.2 各模块代码1.3 完整代码2. 爬取动态页面数据2.1 准备工作2.2 完整代码 以下内容根据个人学习总结 1. ...

    使用requests模块爬取网页数据

    以下内容根据个人学习总结

    1. 爬取静态页面数据


    对于一些静态页面而言,爬取相关数据比较简单,主要思路是首先获取网页链接,然后定位数据源码,最后获取其内容

    以下任务目标为爬取盗墓笔记第一部全文,网页地址为盗墓笔记1:七星鲁王宫

    1.1 准备工作


    后续代码均在 Windows + python 3.7.2 实现,调试用的是 Pycharm Community ,实际上 Visual Studio Code 更加轻量,但是IDE比较适合刚入门的。

    使用到的库包括 requestsbs4,如果没有安装这两个库,可以直接在cmd中使用下面的命令进行安装

    
    pip install requests
    pip install bs4
    
    

    1.2 各模块代码


    talk is cheap, show you the code

    定位目录页章节

    '''
    该函数将获取目录页所有章节名及其对应链接
    '''
    
    def get_catalog(url):
        # url = 'http://www.daomubiji.com/dao-mu-bi-ji-1'
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36'
        }
        html = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(html.content, 'lxml')
        soup_catalog = soup.find_all('article', class_='excerpt excerpt-c3')
        catalogs = BeautifulSoup(str(soup_catalog)).find_all('a')
        names = []
        hrefs = []
        for c in catalogs:
            names.append(c.text)
            hrefs.append(c.attrs['href'])
        return names, hrefs
    
    

    定位章节内容

    '''
    该函数将获取章节页主体文本
    '''
    def get_one_chapter(url):
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36'
        }
        html = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(html.content, 'lxml')
        soup_text = soup.find('article')
        return soup_text.text
    
    

    1.3 完整代码


    有了上面2个函数,我们就可以组合起来获得整本书的内容,以下为最终实现代码

    #!usr/bin/env python
    # -*- encoding:utf-8 -*-
    __author__ = 'xx'
    __date__ = '2019-07-29'
    
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    
    def get_catalog(url):
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36'
        }
        html = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(html.content, 'lxml')
        soup_catalog = soup.find_all('article', class_='excerpt excerpt-c3')
        catalog = BeautifulSoup(str(soup_catalog), 'lxml').find_all('a')
        names = []
        hrefs = []
        for c in catalog:
            names.append(c.text)
            hrefs.append(c.attrs['href'])
        return names, hrefs
    
    
    def get_one_chapter(url):
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36'
        }
        html = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(html.content, 'lxml')
        soup_text = soup.find('article')
        return soup_text.text
    
    
    def get_textbook(url):
        text = ''
        names, hrefs = get_catalog(url)
        index = 1
        for name, href in zip(names, hrefs):
            content = get_one_chapter(href)
            text += '第{0}章 {1}\n'.format(index, name) + content + '\n\n'
        return text
    
    
    def write_to_file(filepath, text):
        with open(filepath, 'a+') as f:
            f.write(text)
    
    
    def main():
        filepath = './Files/dmbj1.txt'
        root_url = 'http://www.daomubiji.com/dao-mu-bi-ji-1'
        write_to_file(filepath, get_textbook(root_url))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    
    

    2. 爬取动态页面数据


    对于一些网页来说,其数据并不是在页面本身,而是当页面打开后页面调用js脚本与服务器进行交互,从而改变网页数据,也就是 ajax ,因此仅对目标页面发起普通的 get 请求是无法获得需要的数据的,这时候应该从网页加载找真正请求的目标

    以下代码任务为抓取中国数据网的年度人口基本情况中的表格数据

    2.1 准备工作


    对于想要查找网页的网络活动,常用的是使用抓包工具(比如:Flidder)进行抓包,这里简单的使用 Chrome 浏览器的审查元素中的 Network 活动从而找到请求目标

    中国数据网-人口基本情况

    从该图中可以看出,当点击 人口基本情况 时,有两条XHR数据出现在 Network 中,通过对比可以发现,我们所需要的数据恰巧包含在 tablequery.htm?m=QueryData&code=AD03&wds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22reg%22%2C%22valuecode%22%3A%22000000%22%7D%5D 该条数据的 htmltable 中(通过查看Preview可以预览响应转化后的内容,通过查看Response可以查看响应的内容,是一个json数据格式。

    表格数据请求源

    故此,我们获得了数据真正的请求源为: http://data.stats.gov.cn/tablequery.htm?m=QueryData&code=AD03&wds=[{"wdcode"%3A"reg"%2C"valuecode"%3A"000000"}]

    2.2 完整代码


    动态网页数据一般都是 json 格式的字符串,因此还需要导入 json 库将 json 格式的字符串转化为 python 中的 dict 使用

    有了前面的铺垫,这里直接上最终实现代码

    #!usr/bin/env python
    # -*- encoding:utf-8 -*-
    __author__ = 'xx'
    __date__ = '2019-07-29'
    
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import json
    import pandas as pd
    
    
    def main():
        url = 'http://data.stats.gov.cn/tablequery.htm?m=QueryData&code=AD03&wds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22reg%22%2C%22valuecode%22%3A%22000000%22%7D%5D'
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36'
        }
        response = requests.get(url, headers=headers)
        data = json.loads(response.text)['htmltable']
        soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')
        trs = soup.find_all('tr')
        table = []
        index = 1
        for tr in trs:
            row = []
            if index == 1:
                ts = tr.find_all('th')
            else:
                ts = tr.find_all('td')
            for th in ts:
                row.append(th.text)
            table.append(row)
            index += 1
        df = pd.DataFrame(table)
        df.to_excel('./Files/table.xlsx', index=False)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    
    
    

    2.3 补充说明(2019-07-29)


    刚刚翻阅了一篇博客:Python requests模块params与data的区别,发现可以采用另一种方式获取 json 数据
    请求参数
    参照上图,调到 Headers 部分,往下找到 Request Headers,将这些作为 get 请求中的 headers 部分,然后翻到最下面有一个 Query String Parameters 这个就是数据源接口中传入的参数,如果使用过第三方api肯定很熟悉这个 url 的格式,就相当于是在调用 http://data.stats.gov.cn/tablequery.htm 接口,然后参数为 m=QueryData code=AD03 wds=[{'wdcode':'reg','valuecode':'000000'}] 这三个,组合成的 url 然后使用 get 方法获得数据

    所以我们可以直接使用调用接口的方式去获得数据,该段代码如下

    
    headers = {
    	'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36', 
    	'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01', 
    	'Host': 'data.stats.gov.cn', 
    	'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
    }
    api_url = 'http://data.stats.gov.cn/tablequery.htm'
    params = {
    	'm': 'QueryData', 
    	'code': 'AD03', 
    	'wds': '[{"wdcode":"reg","valuecode":"000000"}]'
    }  
    # 注意,wds这个键对应的值并不是一个字典或者列表,网页接口传的参数始终都是会组成字符串格式
    html = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    data = json.loads(html.text)
    
    展开全文
  • selenium爬取网页数据

    2020-11-09 23:28:59
    selenium爬取网页数据 1、首先要先下载安装好 驱动 给大家一个网址 下载 本人的电脑是用谷歌的所以给大家推荐的也是谷歌的: Chromedriver的介绍 Chromedriver 也是一个能够被selenium驱动的浏览器,但是和PhantomJS...

    selenium爬取网页数据

    1、首先要先下载安装好 驱动 给大家一个网址 下载 本人的电脑是用谷歌的所以给大家推荐的也是谷歌的:
    Chromedriver的介绍
    Chromedriver 也是一个能够被selenium驱动的浏览器,但是和PhantomJS的区别在于它是有界面的

    下载地址:https://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver
    2、下载,打开自己的谷歌浏览器,在右上角三个点那里点击一下鼠标,看到帮助,点进去关于Google Chrome 就可以找到自己的浏览器版本,下载就与自己相近的版本即可
    3、安装,第一步先解压,然后复制解压出来的exe文件到你本机的python编译环境 我的路径是:C:\Users\GJM\AppData\Local\Programs\Python\Python37 这样的 然后粘贴进去 就OOKK 了!!!
    首先第一步 导包:
    from selenium import webdriver
    import time

    我直接上代码吧 哈哈

    if name == ‘main’:
    # 1.创建一个浏览器对象
    chrome_obj = webdriver.Chrome()
    # 2.往网页地址栏输入网址,发送请求
    chrome_obj.get(‘https://www.baidu.com/’)
    # 这句话就是为了确保百度首页加载完毕,不会出现定位不到节点元素的情况
    time.sleep(1)

    # 3.1在百度首页搜索框输入关键字
    # (1)定位到搜索输入框,拥有id属性的节点,定位起来就很简单 ,找到节点id的值
    input_obj = chrome_obj.find_element_by_id('kw')
    # (2)定位到了搜索框,往里面输入想要搜索的关键字
    input_obj.send_keys('苏宁')
    
    # 4.1利用Python点击百度一下,进行搜索
    # (1)、找到百度一下那个按钮    bg s_btn_wr  //span[@class="bg s_btn_wr"]
    click_obj = chrome_obj.find_element_by_id('su')
    # (2)、利用Python代码然后点击
    click_obj.click() # 点击
    
    # 此时此刻,浏览器对象的页面,处于苏宁的搜索页面
    # str_data = chrome_obj.page_source
    # with open('suning01.html', 'w', encoding='utf-8') as f:
    #     f.write(str_data)
    
    time.sleep(2)
    # 关闭浏览器
    chrome_obj.quit()
    
    展开全文
  • python爬取网页数据

    2019-05-08 21:51:00
    import re from urllib.request import urlopen ...爬取网页数据信息 ''' def getPage(url): response = urlopen(url) return response.read().decode('utf-8') def parsePage(s): ret = re.finda...
  • 爬取网页数据代码 解析代码 解析介绍 完整代码 介绍 1.爬取通过org.jsoup和HttpClients实现 2.爬取多页内容的时候进行循环,多页进行爬取 3.爬取来数据解析到jsonoup 4.取回数据使用文件保存直接保存到...
  • .net 爬取网页数据

    2021-01-13 16:13:01
    爬取https://www.u88.com/canyin/ 网页上所有的加盟品牌数据
  • python3代码,包含了处理post请求爬取网页数据代码,注释部分包括对json数据的处理。如果有疑问,随时扣me *-*
  • Java爬虫爬取网页数据

    千次阅读 多人点赞 2019-11-20 16:28:00
    Java爬虫爬取网页数据 一.简单介绍爬虫 网络爬虫(Web Crawler),又称为网络蜘蛛(Web Spider)或 Web 信息采集器,是一种按照一定规则,自动抓取或下载网络信息的计算机程序或自动化脚本,是目前搜索引擎的重要...
  • Python爬取网页数据基本步骤

    千次阅读 2019-04-20 09:25:31
    Python爬取网页数据基本步骤: 1、获取数据:Requests、Urllib 2、解析数据:BeautifulSoup、XPath 3、保存数据:MongoDB、MySQL、SQLite、CSV、Excel …… 准备过程 1.抓取网页的过程 准备好http请求...
  • 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('...
  • python初学-爬取网页数据

    万次阅读 2015-12-31 10:50:50
    python初学-爬取网页数据
  • Scrapy 爬虫框架爬取网页数据

    千次阅读 2015-10-29 22:44:59
    Scrapy 爬虫框架爬取网页数据
  • 用Jupyter—Notebook爬取网页数据实例1

    千次阅读 多人点赞 2020-10-28 01:56:05
    爬取中国红娘网数据 ...5、引入pandas库,创建列表并将网页数据以列表形式输出:6、引入openpyxl,将爬取网页数据保存至excelb表中(import os—os.getcwd()用于找到数据保存的位置): 2、爬取函数汇
  • Java爬虫爬取网页数据-基于Jsoup前言一.准备二.代码(使用Jsoup的核心就两步)三.效果爬虫项目地址 前言 本文主要介绍简单的使用Jsoup爬取网页数据 框架 SpringBoot + Jsoup 每一个步骤我都是进行独立封装起来,方便...
  • 今天尝试使用python,爬取网页数据。因为python是新安装好的,所以要正常运行爬取数据的代码需要提前安装插件。分别为requests Beautifulsoup4 lxml 三个插件。因为配置了环境变量,可以cmd命令直接安装。假如电脑上...
  • 爬取网页数据的demo 1.引入依赖jsoup <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.10.2</version> </dependency> ...
  • 如何在爬取网页数据时用多线程?(python)</p>
  • python爬取网页数据(例如淘宝)

    千次阅读 2020-11-26 17:19:15
    爬取网页数据(例如淘宝) 现在淘宝商品页面不能直接爬取,需要登录,所以我们得实现模拟登录,如下即可实现模拟登录: import requests cookie_str = r'cna=QsJDGKPtOQUCAXlFXn56tO/s; xlly_s=1; l=eBQUzrqIOlT7oVE9...
  • 如何快速爬取网页数据(干货)

    万次阅读 多人点赞 2019-09-11 17:25:48
    摘要:对于程序员或开发人员来说,拥有编程能力使得他们构建一个网页数据爬取程序,非常的容易并且有趣。但是对于大多数没有任何编程知识的人来说,最好使用一些网络爬虫软件从指定网页获取特定内容。 网页数据...
  • 爬取网页数据时,mongodb获取不到全部数据 在终端显示数据是有限的,红色框语句表示该类型还有很多,可以使用图形化界面去查看数据,也可以设置系统参数 DBQuery.shellBatchSize = 300则可以查看更多的数据 ...
  • python爬取网页数据(模拟用户登录)    简介:python模拟用户登录,获取网页数据。 # -*- coding: utf-8 -*- import requests import json import http.cookiejar as cookielib from bs4 import ...
  • Java中使用jsoup爬取网页数据简单示例 package com.jsoup; import java.io.IOException; import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.nodes.Element; import org.jsoup.select....

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