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    2019-04-25 08:35:51

    码客帮:https://www.make8.com/

    猪八戒:http://www.zbj.com/

    实现网:https://shixian.com/

    程序员客栈:http://www.52solution.com/

    coding码市:https://coding.net/

    快码:http://www.kuai.ma/

    袁团:http://edu.yuantuan.com/

    解放号:https://www.jointforce.com/
    --------------------- 
    作者:丿灬安之若死 
    来源:CSDN 
    原文:https://blog.csdn.net/mp624183768/article/details/80013251 
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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  • 对于想要做软件外包的小伙伴们来说,每天登陆外包网站,并且搜索合适的项目,是很累人并且十分枯燥的事情。使用Python爬虫,可以自动对外包网站上面最新的软件外包项目进行搜索、提取和保存。可以大大提高大家的工作...

    对于想要做软件外包的小伙伴们来说,每天登陆外包网站,并且搜索合适的项目,是很累人并且十分枯燥的事情。使用Python爬虫,可以自动对外包网站上面最新的软件外包项目进行搜索、提取和保存。可以大大提高大家的工作效率。

    该项目使用Python爬虫,实现对项目外包网站TaskCity的项目信息抓取。并将信息保存到Excel文件中。主要包括两部分:网页抓取信息处理

    网页抓取:采用urllib抓取读取网页,使用re正则提取有用的信息。

    信息处理:使用openpyxl和pandas,将信息保存到Excel文件,网址使用超链接格式。 

     Spider.py

    from urllib import request
    import re
    import time
    import random
    from bs4 import BeautifulSoup
    import Disposer as Dp
    
    # 定义变量:URL 与 headers
    base_url = 'http://www.taskcity.com'
    url = 'http://www.taskcity.com/projects?utf8=%E2%9C%93&keywords=%E4%B8%8A%E6%B5%B7&enter=%E9%A1%B9%E7%9B%AE&commit=%E6%90%9C%E7%B4%A2' #向测试网站发送请求
    #重构请求头,伪装成 Mac火狐浏览器访问,可以使用上表中任意浏览器的UA信息
    headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.12; rv:65.0) Gecko/20100101 Firefox/65.0'}
    
    data = {'名称': [],
    		'发布时间': [],
    		'预算': [],
    		'链接': []}
    
    while(None != url):
    	# 1、创建请求对象,包装ua信息
    	req = request.Request(url=url,headers=headers)
    	# 2、发送请求,获取响应对象
    	res = request.urlopen(req)
    	# 3、提取响应内容
    	html = res.read().decode('utf-8')
    
    	# 寻找HTML规律,书写正则表达式,使用正则表达式分组提取信息
    	pattern = re.compile(r'<a title="(.*?)".*?项目发布时间:(.*?)</span><br/>.*?项目预算:(.*?)<br/>', re.S)
    
    	r_list=pattern.findall(html)
    	is_find = 0
    	title_name = Dp.get_last_project_name("TaskCity")
    	print(title_name)
    
    	for info in r_list:
    		if (info[0] != title_name):
    			data['名称'].append(info[0])
    			data['发布时间'].append(info[1])
    			data['预算'].append(info[2])
    			data['链接'].append(url)
    			print(info)
    		else:
    			print("Get the last information, name: " + info[0])
    			is_find = 1
    			break
    
    	if (is_find == 1):
    		break
    
    	# 每爬取一个页面随机休眠1-2秒钟的时间
    	time.sleep(random.randint(1, 2))
    
    	soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    	url = soup.find('a', attrs={'rel': 'next'})
    	if (url != None):
    		url = url.get('href')
    		url = base_url + str(url)
    
    Dp.insert_data_to_sheet_head(data, "TaskCity")

    Disposer.py 

    import openpyxl
    import pandas as pd
    
    filename = '软件外包项目汇总.xlsx'
    
    def make_hyperlink(value):
    	return '=HYPERLINK("%s", "%s")' % (value, "网址")
    
    def get_last_project_name(sheet_name):
    	wb = openpyxl.load_workbook(filename)
    	ws = wb.get_sheet_by_name(sheet_name)
    	return ws.cell(row = 2, column = 1).value
    
    def insert_data_to_sheet_head(dict_data, sheet_name):
    	# Returns a DataFrame
    	df = pd.read_excel(filename, sheet_name)
    	df_dict = pd.DataFrame.from_dict(dict_data)
    	df_dict['链接'] = df_dict['链接'].apply(lambda x: make_hyperlink(x))
    
    	wb = openpyxl.load_workbook(filename)
    	ws = wb.get_sheet_by_name(sheet_name)
    
    	links = []
    	for i in range(2, ws.max_row + 1):  # 2nd arg in range() not inclusive, so add 1
    		links.append(ws.cell(i, 4).value)
    
    	df['链接'] = links
    
    	df = pd.concat([df_dict, df])
    
    	# Reassign the index labels
    	df.index = [*range(df.shape[0])]
    	df.to_excel(filename, sheet_name, index=False)
    
    def insert_data_to_sheet_tail(dict_data, sheet_name):
    	# Returns a DataFrame
    	df = pd.read_excel(filename, sheet_name)
    	df_dict = pd.DataFrame.from_dict(dict_data)
    	df_dict['链接'] = df_dict['链接'].apply(lambda x: make_hyperlink(x))
    
    	wb = openpyxl.load_workbook(filename)
    	ws = wb.get_sheet_by_name(sheet_name)
    
    	links = []
    	for i in range(2, ws.max_row + 1):  # 2nd arg in range() not inclusive, so add 1
    		links.append(ws.cell(i, 4).value)
    
    	df['链接'] = links
    
    	df_dict = pd.concat([df, df_dict])
    	# Reassign the index labels
    	df_dict.index = [*range(df_dict.shape[0])]
    	df_dict.to_excel(filename, sheet_name, index=False)
    

     

     项目源代码:

    PythonSpiderTaskCity.rar-Python文档类资源-CSDN下载

    展开全文
  • 外包网站建设需要注意什么 对于如今许多的公司来说,拥有一个属于公司的网站是非常必要的。但是并不是所有的公司都会拥有专业的人员来进行网站的建设,所以网站建设外包则成为了诸多公司的首选。但是外包网站建设都...

    外包网站建设需要注意什么

    对于如今许多的公司来说,拥有一个属于公司的网站是非常必要的。但是并不是所有的公司都会拥有专业的人员来进行网站的建设,所以网站建设外包则成为了诸多公司的首选。但是外包网站建设都需要哪些问题呢?
    在这里插入图片描述

    外包网站建设需要注意什么

    首先,在选择外包网站建设时,一定要注意选择外包的公司是否属于正规企业,日成网络的专家说,只有在保证外包公司正规性的前提下,才能够得到相应的服务。特别是公司需要建立网站在线支付功能的情况下,更是要保证外包网站公司的正规性,否则很容易在日后的经营过程中出现问题,导致公司网站的支付环节造成漏洞,带来不必要的损失。

    其次,在与外包公司进行业务洽谈的时候,一定要将所有的服务条款设立清楚,不要一味的贪图价位上的便宜而盲目的进行外包,否则在日后的使用过程当中如果发现功能上的缺失再进行添加的时候,很容易被网站的外包公司进行加价,导致最终的价位要远远高于预算值,造成不必要的成本输出。

    最后需要注意的便是在网站形成最终版本的时候要与外包公司进行的沟通,对于每一个细节都要进行详细的审核,否则在网站全部设计完成之后再进行修改不仅仅要大费周折,而且很容易会被外包公司收取相应的修改费用。所以,为了能够减少不必要的费用输出,在形成最终的网站之前一定要做到事无巨细的审核内容。

    对于公司做网站来说,最适合公司运营的网站才是最好的,并不是说一味的寻求高价位的网站制作一定适合公司。据日成网络科技团队提醒,比如公司需要网站仅仅是为了能够产品和公司形象的展示,但是花费了过多的价钱在网站功能上添加了站外推广的功能而公司本身对这项功能也并没有进行良好的使用,那么这样的网站制作则并不是最适合公司本身使用的。

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