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  • 书名页内容简介版权页前言第1章 Python语言基础1.1 安装Python环境1.1.1 Python 3.6.2安装与配置1.1.2 使用IDE工具——PyCharm1.1.3 使用IDE工具——Anaconda1.2 Python操作入门1.2.1 编写第一个Python代码...

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    内容简介

    版权页

    前言

    第1章 Python语言基础

    1.1 安装Python环境

    1.1.1 Python 3.6.2安装与配置

    1.1.2 使用IDE工具——PyCharm

    1.1.3 使用IDE工具——Anaconda

    1.2 Python操作入门

    1.2.1 编写第一个Python代码

    1.2.2 Python基本操作

    1.2.3 变量

    1.3 Python数据类型

    1.3.1 数字

    1.3.2 字符串

    1.3.3 列表

    1.3.4 元组

    1.3.5 集合

    1.3.6 字典

    1.4 Python语句与函数

    1.4.1 条件语句

    1.4.2 循环语句

    1.4.3 函数

    1.5 习题

    第2章 数据采集的基本知识

    2.1 关于爬虫的合法性

    2.2 了解网页

    2.2.1 认识网页结构

    2.2.2 写一个简单的HTML

    2.3 使用requests库请求网站

    2.3.1 安装requests库

    2.3.2 爬虫的基本原理

    2.3.3 使用GET方式抓取数据

    2.3.4 使用POST方式抓取数据

    2.4 使用Beautiful Soup解析网页

    2.5 清洗和组织数据

    2.6 爬虫攻防战

    2.7 关于什么时候存储数据

    2.8 习题

    第3章 用API爬取天气预报数据

    3.1 注册免费API和阅读技术文档

    3.2 获取API数据

    3.3 存储数据到MongoDB

    3.3.1 下载并安装MongoDB

    3.3.2 在PyCharm中安装Mongo Plugin

    3.3.3 将数据存入MongoDB中

    3.4 MongoDB数据库查询

    3.5 习题

    第4章 大型爬虫案例:抓取某电商网站的商品数据

    4.1 观察页面特征和解析数据

    4.2 工作流程分析

    4.3 构建类目树

    4.4 获取景点产品列表

    4.5 代码优化

    4.6 爬虫效率优化

    4.7 容错处理

    4.8 习题

    第5章 采集手机App数据

    5.1 模拟器及抓包环境配置

    5.2 App数据抓包

    5.3 手机App数据的采集

    5.4 习题

    第6章 Scrapy爬虫

    6.1 Scrapy简介

    6.2 安装Scrapy

    6.3 案例:用Scrapy抓取股票行情

    6.4 习题

    第7章 Selenium爬虫

    7.1 Selenium简介

    7.2 安装Selenium

    7.3 Selenium定位及操作元素

    7.4 案例:用Selenium抓取某电商网站数据

    7.5 习题

    第8章 爬虫案例集锦

    8.1 采集外卖平台数据

    8.1.1 采集目标

    8.1.2 采集代码

    8.2 采集内容平台数据

    8.2.1 采集目标

    8.2.2 采集代码

    8.3 采集招聘平台数据

    8.3.1 采集目标

    8.3.2 采集代码

    8.4 采集知识付费平台数据

    8.4.1 采集目标

    8.4.2 采集代码

    第9章 数据库连接和查询

    9.1 使用PyMySQL

    9.1.1 连接数据库

    9.1.2 案例:某电商网站女装行业TOP100销量数据

    9.2 使用SQLAlchemy

    9.2.1 SQLAlchemy基本介绍

    9.2.2 SQLAlchemy基本语法

    9.3 MongoDB

    9.3.1 MongoDB基本语法

    9.3.2 案例:在某电商网站搜索“连衣裙”的商品数据

    9.4 习题

    第10章 NumPy数组操作

    10.1 NumPy简介

    10.2 一维数组

    10.2.1 数组与列表的异同

    10.2.2 数组的创建

    10.3 多维数组

    10.3.1 多维数组的高效性能

    10.3.2 多维数组的索引与切片

    10.3.3 多维数组的属性和方法

    10.4 数组的运算

    10.5 习题

    第11章 pandas数据清洗

    11.1 数据读写、选择、整理和描述

    11.1.1 从CSV中读取数据

    11.1.2 向CSV中写入数据

    11.1.3 数据选择

    11.1.4 数据整理

    11.1.5 数据描述

    11.2 数据分组、分割、合并和变形

    11.2.1 数据分组

    11.2.2 数据分割

    11.2.3 数据合并

    11.2.4 数据变形

    11.2.5 案例:旅游数据的分析与变形

    11.3 缺失值、异常值和重复值处理

    11.3.1 缺失值处理

    11.3.2 检测和过滤异常值

    11.3.3 移除重复值

    11.3.4 案例:旅游数据值的检查与处理

    11.4 时序数据处理

    11.4.1 日期/时间数据转换

    11.4.2 时序数据基础操作

    11.4.3 案例:天气预报数据分析与处理

    11.5 数据类型转换

    11.6 正则表达式

    11.6.1 元字符与限定符

    11.6.2 案例:用正则表达式提取网页文本信息

    11.7 习题

    第12章 综合应用实例

    12.1 按性价比给用户推荐旅游产品

    12.1.1 数据采集

    12.1.2 数据清洗、建模

    12.2 通过热力图分析为用户提供出行建议

    12.2.1 某旅游网站热门景点爬虫代码

    12.2.2 提取CSV文件中经纬度和销量信息

    12.2.3 创建景点门票销量热力图HTML文件

    第13章 数据可视化

    13.1 应用matplotlib画图

    13.1.1 画出各省份平均价格、各省份平均成交量柱状图

    13.1.2 画出各省份平均成交量折线图、柱状图、箱形图和饼图

    13.1.3 画出价格与成交量的散点图

    13.2 应用pyecharts画图

    13.2.1 Echarts简介

    13.2.2 pyecharts简介

    13.2.3 初识pyecharts,玫瑰相送

    13.2.4 pyecharts基本语法

    13.2.5 基于商业分析的pyecharts图表绘制

    13.2.6 使用pyecharts绘制其他图表

    13.2.7 pyecharts和Jupyter

    13.3 习题

    专业服务

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  • # 按类名查找 soup.select('.sister') # 按id名查找 # p标签中id为link的标签 soup.select('p #link') #取标签里面的值 soup.p.string #取标签里属性值 通过href获取 html['href'] 以上这篇python3爬虫获取html内容...

    今天用到BeautifulSoup解析爬下来的网页数据

    首先导入包from bs4 import BeautifulSoup

    然后可以利用urllib请求数据

    记得要导包

    import urllib.request

    然后调用urlopen,读取数据

    f=urllib.request.urlopen(‘http://jingyan.baidu.com/article/455a9950bc94b8a166277898.html‘)

    response=f.read()

    这里我们就不请求数据了,直接用本地的html代码,如下

    注意:”'xxx”'是多行注释

    #python3

    from bs4 import BeautifulSoup

    html='''

    super 哈哈 star

    天下第一帅

    是不是

    '''

    #用BeautifulSoup解析数据 python3 必须传入参数二'html.parser' 得到一个对象,接下来获取对象的相关属性

    html=BeautifulSoup(html,'html.parser')

    # 读取title内容

    print(html.title)

    # 读取title属性

    attrs=html.title.attrs

    print(attrs)

    # 获取属性attrs['class'] ---->['ceshi'] 这是一个list 通过下标可以获取值

    print(attrs['class'][0])

    # 读取body

    print(html.body)

    读取数据还可以通过BeautifulSoup的select方法

    html.select()

    #按标签名查找

    soup.select('title')

    soup.select('body')

    # 按类名查找

    soup.select('.sister')

    # 按id名查找

    # p标签中id为link的标签

    soup.select('p #link')

    #取标签里面的值

    soup.p.string

    #取标签里属性值 通过href获取

    html['href']

    以上这篇python3爬虫获取html内容及各属性值的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持找一找教程网。

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  • 爬虫的使用过程中,网站最简单的反爬虫就是验证发起请求的客户端是否为浏览器,因此需要爬虫模拟浏览器对网站发起请求。这里介绍一个fake_useraent1、伪造useragent字符串,每次请求都使用随机生成的useragen为了...

    爬虫的使用过程中,网站最简单的反爬虫就是验证发起请求的客户端是否为浏览器,因此需要爬虫模拟浏览器对网站发起请求。

    这里介绍一个fake_useraent

    1、伪造useragent字符串,每次请求都使用随机生成的useragen

    为了减少复杂度,随机生成UA的功能通过第三方模块库fake-useragent实现,使用pip进行安装

    pip install fake-useragent

    2、生成一个useragen字符串只需要如下代码

    from fake_useragent import UserAgent

    ua = UserAgent()

    各浏览器的User-Agent

    这个库还有一个其他的功能,就是可以随机各浏览器的的useragen:

    print(ua.ie)

    Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)

    Opera浏览器的useragen:

    print(ua.opera)

    Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; zh-cn) Presto/2.6.37 Version/11.00

    Chrome浏览器的useragen:

    print(ua.chrome)

    Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.2 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1216.0 Safari/537.2

    Firefox浏览器的useragen:

    print(ua.firefox)

    Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; Win64; x64; rv:16.0.1) Gecko/20121011 Firefox/16.0.1

    Safari浏览器的useragen:

    print(ua.safari)

    Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25

    随机User-Agent

    写爬虫最实用的就是可以随意变换headers,一定要有随机性

    在这里写了三个随机生成UA,三次打印都不一样,随机性很强,十分方便

    print(ua.random)

    print(ua.random)

    print(ua.random)

    Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 3912.101.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/27.0.1453.116 Safari/537.36

    Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, likeGecko) Chrome/37.0.2062.124 Safari/537.36

    Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/32.0.1664.3 Safari/537.36

    Ps:也可以自己写一个useragen列表用于random作为useragent

    这里是代码案例:

    #用于爬取的url

    from fake_useragent import UserAgent

    from bs4 import *

    import requests

    url="http://baidu.com"

    ua = UserAgent()

    a=ua.random  #随机的一个user-agent

    headers={

    "User-Agent": a

    }

    res=requests.get(url,headers=headers)   #获取网页内容

    t=res.text #返回的响应字符串

    #这里模拟的时候只需要写user-agent字段即可

    展开全文
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    内容介绍

    开发环境为 Python3.6,Scrapy 版本 2.4.x ,Gerapy 版本 0.9.x ,爬虫项目全部内容索引目录

    看懂Python爬虫框架,所见即所得一切皆有可能

    本系列内容做为标准化爬虫的引导,为广大的爬虫工程师分享爬虫工作中的经验,用作者自身的经验去理解Python3在进行爬虫工作中的经验。

    环境搭建

    window系统环境

    安装Anaconda

    Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了Python、conda等N多个科学包及其依赖项。简单理解为一个python的傻瓜捆绑包。

    Anaconda下载地址

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