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  • 本人收集整理的Python网络爬虫、数据采集、数据分析方面的资料,讲解了爬区百度贴吧,淘宝MM。数据清洗,自然语言处理等方面的知识,资料很好,值得大家学习。
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  • 爬虫实战与数据处理实验报告
  • 通过网络爬虫将网络数据爬取下来并进行解析清理,之后对数据进行处理处理后将关键数据展现给客户
  • 通过10个文件从小功能一步步更新到网络爬虫、数据清洗 1.AQI计算 2.读取已经获取的JSON数据文件,并将AQI前5的数据输出到文件 3.CSV 4.根据输入文件判断是CSV...9.Pandas数据处理 数据分析 10.Pandas数据清洗 数据过滤
  • 150讲轻松学习Python网络爬虫

    万人学习 2019-05-16 15:30:54
    web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。...
  • 根据人工智能与大数据的需求,本课程在课程体系设计上做了精心的编排,主要涵盖了Python程序设计、Python数据分析以及Python网络爬虫三大模块。 通过18个小时的精细和精炼讲解,让大家从0基础彻底入门Python编程语言...
  • 1.获取大量数据,用于做数据分析 2.公司项目的测试数据,公司业务所需数据 企业获取数据的方式 1.公司自有数据 2.第三方数据平台购买(数据堂,贵阳大数据交易所) 3.爬虫爬取数据 可以用于做爬虫的程序语言 ...

    目录

    爬取数据的目的:

    1.获取大量数据,用于做数据分析

    2.公司项目的测试数据,公司业务所需数据

    企业获取数据的方式

    1.公司自有数据

    2.第三方数据平台购买(数据堂,贵阳大数据交易所)

    3.爬虫爬取数据

    可以用于做爬虫的程序语言

    1.Python

    2.PHP

    3.JAVA

    4.C/C++

    爬虫分类

    1.通用网络爬虫(搜索引擎使用,遵守robots协议)

    2.聚焦网络爬虫

    爬虫爬取数据的步骤

    1.确定需要爬取的URL地址

    2.由请求模块向URL地址发出请求,并获得响应

    3.从响应类容中获取数据

    4.数据分析和二次爬取


    爬取数据的目的:

    1.获取大量数据,用于做数据分析

    当公司想要开发一个新的项目,肯定需要做市场调研,这就需要大量的数据,可以从同类型项目历年来的数据爬取下来,把数据经过处理后得到可观的图表,从而预测项目开发后可能获得的收益。

    2.公司项目的测试数据,公司业务所需数据

    当公司开发了一个新项目或新模块,在没有测试数据的情况下,就会要求爬虫工程师去各大网站上爬取热点数据。比如开发了一个新闻网站,爬虫工程师就会去各大成熟的新闻网站上爬取实时的热点新闻,经过数据加工处理后发布到自己的新闻网站。然后再由测试工程师测试网站的网络负载量、流量、CPU负载等信息。

     

    企业获取数据的方式

    1.公司自有数据

    顾名思义,就是公司以往的数据,可能是纸质的,这时候需要将纸质数据录入到计算机中。也可能是公司数据库中的,只是没有经过加工处理。

    2.第三方数据平台购买(数据堂,贵阳大数据交易所)

    如果想要买到如房产,金融,医疗,消费,工业等数据,可以去一些比较正规的售卖数据的公司去购买。如数据堂和贵阳大数据交易所,当然,根据你想要数据的珍稀程度,价格也相对来说不菲。总而言之,在第三方平台购买数据是非常昂贵的。

    3.爬虫爬取数据

    当然,我们也可以通过爬虫工具来爬取数据,这样的方式相对来说较为廉价,也更加灵活,缺点也比较明显,首先是数据的来源和有效性不能保证,二是涉及某些违法的操作是不允许的,三是能否爬取到有价值的数据绝大程度上取决于该爬虫工程师的技术水平。公司里会设置这样的爬虫工程师岗位,专门来做数据的爬取,如果一个爬虫工程师一年的工资是20W,那么当公司去购买第三方数据的价格小于20W时,公司多半就不会设置爬虫工程师的岗位,当然,这也取决于公司的财力与规模,较成熟的公司一般都会设有爬虫工程师的岗位。

     

    可以用于做爬虫的程序语言

    1.Python

    请求模块,解析模块丰富成熟,拥有Scrapy网络爬虫框架

    2.PHP

    对多线程、异步支持不太好

    3.JAVA

    代码笨重,代码量大

    4.C/C++

    效率高,但是开发速度慢

     

    爬虫分类

    1.通用网络爬虫(搜索引擎使用,遵守robots协议)

    国内像百度,360,搜狐等公司,就是利用的爬虫来爬取页面,实际上我们几乎天天都在使用百度的搜索功能,那么实质上也是在使用网络爬虫来爬取数据,而这里的数据其实是我们想查看的某个网站的相关信息,或者某一类型网站的相关信息。

    robots协议:

    robots协议也叫robots.txt(统一小写)是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件,它通常告诉网络搜索引擎的漫游器(又称网络蜘蛛),此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的漫游器获取的,哪些是可以被漫游器获取的。因为一些系统中的URL是大小写敏感的,所以robots.txt的文件名应统一为小写。robots.txt应放置于网站的根目录下。如果想单独定义搜索引擎的漫游器访问子目录时的行为,那么可以将自定的设置合并到根目录下的robots.txt,或者使用robots元数据(Metadata,又称元数据)。

    如淘宝网站的robots.txt:https://www.taobao.com/robots.txt

    robots协议并不是一个规范,而只是约定俗成的,所以并不能保证网站的隐私。

    2.聚焦网络爬虫

    聚焦网络爬虫就是自己写的爬虫程序,不需要遵守robots协议,你可以根据自己的想法来编写爬虫程序。

     

    爬虫爬取数据的步骤

    1.确定需要爬取的URL地址

    爬取数据的前提是获取URL地址,URL是统一资源定位符,它规定了某个页面(文件)存放在何处。只有获取了这个网页文件后,才可以对后续的数据进行爬取。

    2.由请求模块向URL地址发出请求,并获得响应

    委托相关语言的请求模块,模拟人的操作去发送请求。

    3.从响应类容中获取数据

    获得完数据后,保存到本地。得到的数据就是如图 下所示的。

    4.数据分析和二次爬取

    经过了前三步后,此时我们已经有整个网页的数据文件了,只不过数据的格式可能是不友好的。这时候就需要爬虫工程师对数据进行处理,按照编排的格式收集数据。在这个过程中,一个网页下面可能有其他的URL地址,如果需要进一步跟进(爬取),那么又会重复第二步到第四步去处理,如何循环(这个又叫做递归爬虫)。

    展开全文
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    原标题:Python网络爬虫与文本数据分析

    在过去的两年间,Python一路高歌猛进,成功窜上“最火编程语言”的宝座。惊奇的是使用Python最多的人群其实不是程序员,而是数据科学家,尤其是社会科学家,涵盖的学科有经济学、管理学、会计学、社会学、传播学、新闻学等等。

    大数据时代到来,网络数据正成为潜在宝藏,大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于网页中。非计算机专业背景的人也可借助机器学习、人工智能等方法进行研究。使用网络世界数据进行研究,面临两大难点:

    数据的获取

    文本(非结构化)数据的处理与分析

    数据获取需要借助Python编程语言设计网络爬虫,而获得的数据中有相当比例数据是非结构化数据,这就需要文本数据分析技术。本次课程参照已发表的社科类的文章,希望帮助大家解决文本分析这最难的两大难点。课程设计的初衷是用最少的时间让大家学到最有用的知识点,降低学习难度。希望学习完本课程后能让各位结合研究需要对自己学科内的文本分析有一个全面深刻的了解,方便各位开展后续研究。

    多重优惠福利

    原价499元,现在限时特价199元。

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    邀请卡1个月有效期,失效后可加微信:372335839, 备注"网课"

    课程目标

    学会Python语言基本语法

    掌握Python爬虫基本原理

    会设计和开发Python爬虫

    掌握文本分析相关库

    理解数据挖掘,特别是文本分析的思路和流程

    了解文本分类、文本聚类

    主讲老师

    大邓,哈尔滨工业大学(HIT)管理学院信息管理系统方向在读博士。曾在多所大学做 网络数据采集和文本分析 分享,运营有【公众号:大邓和他的Python】,主要分享Python、爬虫、文本分析、机器学习等相关内容。

    适合人群

    本课程面向对象有:

    0编程基础

    想从网上爬数据

    想做文本分析

    想了解机器学习

    包括但不限于以上几类人群。

    内容要点第一部分 环境配置(1小时)

    python简介

    python安装

    pycharm安装

    jupyter notebook安装

    第三方库安装方法

    第二部分 Python快速入门(2小时)

    基本语法

    数据结构-list、str、dict、tuple、set

    for循环、if逻辑

    try-except

    常用函数

    案例1:爬虫代码中各知识点使用情况

    案例2:文本分析代码中各知识点使用情况

    常见错误

    第三部分 Python网络爬虫快速入门(2小时)

    网络爬虫原理

    requests库

    bs4库

    元素(数据)定位

    数据抓包

    数据存储(txt,csv)

    案例1:天涯论坛

    案例2:大众点评

    案例3:BOSS直聘

    案例4:百度企业信用

    案例5:京东评论

    第四部分 快速入门Python文本分析(1.5小时)

    文本分析应用场景

    txt、pdf、word等类型文件的数据读取

    中文分词-jieba库

    可视化-pyecharts库

    情感词典的构建及使用

    数据分析-pandas库

    案例1-词频统计

    案例2-制作词云图

    案例3-海量公司年报文本分析

    案例4-使用情感词典进行情感计算

    第五部分 文本分析进阶篇(1.5小时)

    监督学习与非监督学习

    使用机器学习进行文本分析的步骤

    表达文本数据信息的方式(独热编码、词袋法、TF-IDF)

    理解特征矩阵、语料、文档、特征

    机器学习库-sklearn语法学习

    了解协同过滤-推荐系统

    案例1-在线评论情感分析

    案例2-文本分类

    案例3-LDA话题模型

    案例4-计算消费者异质性信息

    文本分析相关文献

    学习课程时,可以参考阅读以下文献,了解如何在社科类研究中使用文本分析

    [1]沈艳,陈赟,黄卓.文本大数据分析在经济学和金融学中的应用:一个文献综述[EB/OL].http://www.ccer.pku.edu.cn/yjcg/tlg/242968.htm,2018-11-19

    [2]Loughran T, McDonald B. Textual analysis in accounting and finance: A survey[J]. Journal of Accounting Research, 2016, 54(4): 1187-1230.

    Author links open overlay panelComputational socioeconomics

    [3]魏伟,郭崇慧,陈静锋.国务院政府工作报告(1954—2017)文本挖掘及社会变迁研究[J].情报学报,2018,37(04):406-421.

    [4]孟庆斌, 杨俊华, 鲁冰. 管理层讨论与分析披露的信息含量与股价崩盘风险——基于文本向量化方法的研究[J]. 中国工业经济, 2017 (12): 132-150.

    [5]王伟,陈伟,祝效国,王洪伟. 众筹融资成功率与语言风格的说服性-基于Kickstarter的实证研究.管理世界.2016;5:81-98.

    [6]Chan J T K, Zhong W. Reading China: Predicting policy change with machine learning[J]. 2018.

    [7]Hansen S, McMahon M. Shocking language: Understanding the macroeconomic effects of central bank communication[J]. Journal of International Economics, 2016, 99: S114-S133.

    [8]Wang, Quan, Beibei Li, and Param Vir Singh. "Copycats vs. Original Mobile Apps: A Machine Learning Copycat-Detection Method and Empirical Analysis." Information Systems Research 29.2 (2018): 273-291.返回搜狐,查看更多

    责任编辑:

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  • 目前所有大数据技术都有一个前提,即是数据的获取。 网络爬虫即可解决 数据获取的问题。因此是大数据处理技术部可或缺的一部分
  • 此为python实现的基于网路爬虫的电影评论爬取和分析系统。其中包括源代码、完整文档。本系统主要由热门电影排名、影评内容词云、观众满意度饼图等模块组成。其中代码有bug(我去年可以运行,不知道今年为什么不可了...
  • 本课程为python教程大合集,包含python所有就业方向,每套课程均来自市面上主流培训机构的原版教程,价值都在数百元以上 每套课程均包含:视频课程+课件+源代码 ...数据分析与挖掘(8套课程) 办公自动...
    1. 本课程为python教程大合集,包含python所有就业方向,每套课程均来自市面上主流培训机构的原版教程,价值都在数百元以上
    2. 每套课程均包含:视频课程+课件+源代码
    3. 重要:建议根据自己工作方向和需求,重点选择2到3套课程学精,吃透,然后在工作
    4. 重要:零基础小白建议先选择零基础全能篇的一套课程学精,然后再根据自 己的需求和规划选择学习其他方向课程,学完后一定要多实践

    总目录

    零基础全能篇(4套课程)            
    实用编程技巧进价(1套课程)
    数据分析与挖掘(8套课程)      
    办公自动化(3套课程)
    机器学习与人工智能(7套课程)    
    开发实战篇(4套课程)
    量化投资(2套课程)                 
    网络爬虫(6套课程)
    数据库操作(1套课程)            
    python高级编程(6套课程)

    注:零基础全能篇中,针对windows和liunx系统均有两套课程可供选择学习,单纯学python,哪个系统都一样,初学者只需选择自己熟悉的系统学习相应课程即可。基于liunx系统的python教程,课程里也有liunx操作的详细教学,不用担心学习时不会操作liunx系统。

    因篇幅有限,以下展示的只是课程里部分内容如对python课程有更多疑问 请咨询客服

    1零基础入门全能班
    01 –python简介
    02 第一个程序
    03-python执行方式和pycharm设置
    04-程序的注释和算术运算符
    05 程序执行原理
    06变量的使用以及类型
    07变量的计算和输入输出
    08 变量的命名
    09 if判断语句
    10 石头剪刀布
    11 while循环基本使用
    12循环嵌套
    13 函数的基本使用
    14 函数的参数和返回值
    15函数的嵌套调用
    16模块的简介
    17列表
    18元祖
    19字典
    20字符串
    21容器类型公共方法
    22名片管理系统
    23变量的引用以及是否可变
    24局部变量和全局变量
    25函数的返回值和参数进阶

    2部分
    1面向对象基础
    2 面向对象练习
    3单继承和方法的重写
    4私有方法和属性
    5多继承
    6多态
    7类属性,类方法,静态方法
    8单例模式
    9异常
    10模块和包
    11文件操作
    12文本编码
    13内建函数eval

    3项目实战部分:1项目准备
    2游戏窗口和绘制图像
    3游戏循环和键盘事件
    4精灵和精灵组
    5框架搭建
    6背景图像
    7敌人飞机
    8英雄飞机
    9发射子弹以及碰撞检测
    4部分视频课程
    1网络编程
    2多任务
    3web服务器v3.1
    4python高级语法v3.1
    5mysql数据库v3.1
    6mini-web框架v3.1
    7html和css
    8首页布局案例和移动布局
    9javascrtpt
    10 jquery和js库
    11 Django框架
    12git版本管理
    13redis数据库
    14天天生鲜Django项目
    15flask框架
    17爱家租房项目
    18通用爬虫模块使用
    19Mongodb数据库
    20爬虫scrapy框架及案例
    21数据分析
    22机器学习
    23深度学习
    24数据结构和算法
    25python网络爬虫
    26机器学习入门篇
    27机器学习入门篇2
    28机器学习提升篇
    29数据挖掘篇
    30深度学习必备原理与实战
    31深度学习必备原理与实战2
    32深度学习必备原理与实战3
    33深度学习必备原理与实战4
    34深度学习项目实战
    35深度学习项目实战2
    36深度学习项目实战3

    2实用编程技巧进阶
    1-1课程介绍。Mov
    1-2在线编译工具weblde使用之指南.mov
    2-1如何在列表,字典,集合中根据条件.MOV
    2-2 3 4命名 统计 字典.mov
    2-5公共键.mov
    2-6 如何让字典保持有序.mov
    2-7历史记录.mov
    3-1 2迭代器.mov
    3-3如何使用生成器函数实现迭代对象.MOV
    2-4 5切片操作.mov
    9-6迭代多个对象.MOV
    4-1拆分字符串.MOV
    4-2 3调整字符串中文格式.mov
    4-4小字符串拼接.mov
    4-5 字符串居中对齐.mov
    4-6 去掉不需要的字符.mov
    5-1 如何读取文本文件.mov
    5-2如何处理二进制文件.mov
    5-3 4文件映射.mov
    5-5 如何访问文件的状态.mov
    5-6 如何使用临时文件.mov
    3.数据分析与挖掘
    1-1课程导学
    1-2 数据分析概述
    2-1数据仓库
    2-2监视与抓取
    2-3填写,埋点,日志,计算
    2-4 数据学习网站
    3-01数据案例介绍
    3-02集中趋势,离中趋势
    3-03数据分布-偏态与峰度
    3-04抽样理论
    3-05编码实现
    3-06数据分类
    3-07异常值分析
    3-08对比分析
    3-09结构分析
    3-10分布分析
    3-11 satisfaction level的分析

    3-13numberproject的分析
    3-14averagemonthlyhours的分析
    3-15timespendcompany的分析
    3-16workaccident的分析
    3-17left的分析
    3-18promotionlast5years的分析
    3-19salary的分析
    3-20department的分析
    3-21简单对比分析操作
    3-22可视化柱状图
    3-23可视化-直方图
    3-24可视化-箱线图
    3-25可视化-折线图
    3-26可视化-饼图
    3-27本章小结
    4-01假设检验
    4-02卡方检验
    4-03方差检验
    4-04相关系数
    4-05线性回归
    4-06主动分析
    4-07编码实现
    4-08交叉分析方法与实现
    4-09交叉分析方法与实现
    4-10相关分析与实现
    4-11因子分析与实现
    4-12本章小结
    5-01特征工程概述
    5-02数据样本采集
    5-03异常值处理
    5-04标注
    5-05特征选择
    5-06特征变换-对指化
    5-07特征变换-离散化
    5-08特征变换归-化与标准化
    5-09特征变换-数值化
    5-10特征变换-正规化
    5-11特征降维-LDA
    5-12特征衍生
    5-13HR表的特征预处理
    5-14 HR表的特征预处理2
    5-15本章小结
    6-01机器学习与数据建模
    6-02训练集,验证集,测试集
    6-03分类-KNN
    6-04分类-朴素贝叶斯
    6-05分类-决策树
    6-06分类-支持向量机
    6-07分类-集成-随机森林
    6-08分类-集成-Adaboost
    6-09回归-线性回归
    6-10回归-分类-逻辑回归
    6-11回归-分类-人工神经网络1
    6-12回归-分类-人工神经网络2
    6-13回归-回归树与提升树
    6-14聚类-Kmeans1
    6-15聚类Kmeans2
    6-16聚类DBSCAN
    6-17聚类层次聚类
    6-18聚类图分裂
    6-19关联-关联规则1
    6-20关联-关联规则2
    6-21半监督-标签传播算法
    6-22本章小结
    7-1分类评估 混淆矩阵
    7-2分类评估
    7-3回归评估
    7-4非监督评估
    8-1课程回顾与多角度看数据分析
    8-2大数据与学习这门课后还能干什么

    4办公自动化
    1购后必读 ,学员福利
    2python基础,从零到1
    3s1 excel自动化处理,从此做表不加班
    4s2 word自动化处理 又好又快做文档
    5 s3PPt自动化处理 用程序快速排版
    6s4 邮件自动化处理 秒速回复全靠
    7s5 web自动化处理 速做网站不求人
    8 sx学员成果分享
    10[hybridDev之VBA基础]务必理解对象模型
    11编程让生活更美好 之 初识 excel操控
    12【VBA宏工程插件与python+xlwings混合调用】
    13python +VBA混合开发 之 winapi自由世界
    14python+panas+excel+vba混合调用
    15【hybridDev实战】【py+excel+ppt自动汇报】
    16原创独家配套笔记之混合开发VBA基础
    17原创独家配套笔记之好玩DIY
    18原创独家配套笔记之混合开发实战运用
    19自动办公难题 无api接口库解决方案
    20 独家前沿用实力说话
    21自动办公实用tips python自动发送邮件

    5机器学习与人工智能
    1欢迎来到python3玩转机器学习
    2机器学习基础
    3Jupyter notebook numpy
    4最基础的分类算法-k近邻算法 knn
    5线性回归法
    6梯度下降法
    7PCA与梯度上升法
    8多项式回归与模型泛化
    9逻辑回归
    10评价分类结果
    11支撑向量机 svm
    12决策树
    13集成学习与随机森林
    14更多机器学习算法

    2
    1课程整体介绍
    2人工智能集成知识
    3tensorflow简介和开发环境搭建
    4tensorflow原理与进阶
    5案例-会作曲的人工智能
    6案例二 会photoshop的人工智能
    7案例三 会开3d赛车的人工智能
    8知识点总结和课程延展
    9课程代码和素材(包含训练好的参数文件)

    3
    1.1课程介绍机器学习介绍上
    1.1课程介绍机器学习介绍下
    1.2深度学习介绍
    2基本概念
    3.1决策树算法
    3.2决策树应用
    4.1最邻近规则分类KNN算法
    4.2最邻近规则分类KNN应用
    5.1支持向量机(svm)算法上
    5.1支持向量机(svm)算法上应用
    6.1神经网络NN算法
    6.2神经网络算法应用上
    6.3神经网络算法应用下
    7.1简单线性回归上
    7.2简单线性回归下
    7.3多元线性回归
    7.4多元线性回归应用
    7.5非线性回归Logistic Regression
    7.6非线性回归应用
    7.7回归中的相关度和决定系数
    7.8回归中的相关性和R平方值应用
    8.1Kmeans算法
    8.2kmeans应用
    8.3Hierarchical clustering层次聚类
    8.4 hierarchical clustering层次聚类应用

    1基本概念清晰版
    2软件包安装和环境配置总述
    3环境配置分部详解
    4环境配置分部详解下
    5手写数字识别
    6神经网络基本结构及梯度下降算法
    7随机梯度算法
    8梯度下降算法实现上
    9梯度下降算法实现下
    10神经网络手写数字演示
    11Backpropagation算法上
    12Backpropagation 算法下
    13Backpropation算法实现
    14cross-entropy函数
    15softmax和overfitting
    16 regulization
    17 regulazition和ropout
    18正态分布和初始化
    19提供版本的手写数字识别实现
    20 神经网络参数hyer-parameters选择
    21深度神经网中的难点
    22用Rel解决VanishingGradient问题
    23convolutionNerualNetwork算法
    24Convolution NeuralNetwork实现下
    25Convolution network实现下
    26Restricted Boltzmann machine
    27 Restricted Boltzmann machine下
    28 deep brief network和 autoencoder

    6开发实战
    1网络基础分层模型和tcpip协议
    2网络基础http协议
    3前段基础html
    4前段基础css
    5前端基础javascript jquery
    6动态网站基础php
    7动态网站基础,数据持久化和mysql
    8web实战方糖简历原生php版本
    9web实战将网站发布到互联网
    10 web实战用bootstrap搞定样式
    11web进阶通过框架贯彻dry原则
    12web进阶重构和自动化
    13前端进阶前后端分离
    14前端进阶
    15全平台开发Hybrid和平台应用
    16全平台开发react native跨平台应用
    17区块链应用开发以太坊基础
    18区块链应用开发代币开发实战
    19互联网产品基础
    20方糖实战录动图小工厂
    21附录

    量化投资
    00开发环境部署
    01量化投资介绍上
    02量化投资介绍中
    03量化投资介绍下
    04python基础上
    05 python基础中
    06 python基础下
    07pandas基础上
    08pandas基础中
    09pandas基础下
    10择时策略框架1上
    11择时策略框架1下
    12择时策略框架2上
    13择时策略框架2中
    14择时策略框架2 下
    15选股策略框架1上
    16选股策略框架1中
    17选股策略框架1下
    18选股策略框架2上
    19选股策略框架2中
    20选股策略框架下
    21实盘交易上
    22实盘交易中
    23实盘交易下
    24人工智能与量化投资上
    25人工智能与量化投资下

    6.2HDF存取数据
    6.3转变数据周期
    6.4groupby分组处理
    7.1api接口概述
    7.2从交易所获取实时数据
    7.3获取实时数据
    7.4自动下单上
    7.5自动下单下
    8.1产生交易信号
    8.2计算资金曲线准备工作
    8.3计算资金曲线
    8.4寻找最优参数
    9.1简单自动交易系统下

    8网络爬虫
    1
    1从零开始系统入门python爬虫工程师,课程导学
    2开发环境搭建 视频+文档教程
    3彻底了解网络爬虫
    4爬虫工程师基本功—计算机网络协议基础
    5爬虫工程师基本功—前端基础
    6爬虫前端知识讲解爬虫初体验
    7项目实战1-论坛网站,实现静态网页数据抓取
    8多线程和线程池编程 进一步改造爬虫
    9项目实战2-电商网站,实现动态网站数据抓取
    10实战项目3-社区网站,实现模拟登录和验证码
    11先懂反爬再应对反爬
    12学会用框架,scrapy实现快速开发爬虫
    13帮你规划一条通往高级爬虫工程的进阶之路

    2
    1课程介绍
    2windows下搭建开发环境
    3爬虫基础知识问题
    4scrapy爬取知名技术文章网站
    5scrapy 爬取知名问答网站
    6通过 crawlspider对招聘网站进行整站爬取
    7scrapy突破反爬虫的限制
    8scrapy进阶开发
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    11django搭建搜索网站
    12scrapyd部署scrapy爬虫
    13课程总结

    9数据库操作
    1数据库简介
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    3python api
    4ORM
    5网易新闻实战
    6MongoDB 数据库基础
    7python操作MongoDB
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    11Redis数据库基础
    12python操作redis

    10高级编程
    1课程简介
    2python中一切皆对象
    3魔法函数
    4深入类和对象
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    7对象引用,可变性和垃圾回收
    8元类编程
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    10python socket编程
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    12协程和异步io
    13asyncio并发编程
    14课程总结

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  • 基于Python的网络爬虫数据可视化分析

    万次阅读 多人点赞 2020-07-26 10:43:12
    网络爬虫是一个专门从万维网上下载网页并分析网页的程序。它将下载的网页和采集到的网页信息存储在本地数据库中以供搜索引擎使用。网络爬虫的工作原理是从一个或若干初始网页的链接开始进而得到一个链接

    1 背景分析

    在互联网技术迅速发展的背景下,网络数据呈现出爆炸式增长,对数据的应用需要在大量数据中记性挖掘搜索,搜索引擎结合这一需求就应运而生,不只是搜索数据信息,还要帮助人们找到需要的结果被人们所应用。信息数据的处理就需要爬虫技术加以应用来收集网络信息。作为搜索引擎的重要组成部分,网络爬虫的设计直接影响着搜索引擎的质量。网络爬虫是一个专门从万维网上下载网页并分析网页的程序。它将下载的网页和采集到的网页信息存储在本地数据库中以供搜索引擎使用。网络爬虫的工作原理是从一个或若干初始网页的链接开始进而得到一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取到的网页里抽取新的链接放入到链接队列中,直到爬虫程序满足系统的某一条件时停止。
    Python语言简单易用,现成的爬虫框架和工具包降低了使用门槛,具体使用时配合正则表达式的运用,使得数据抓取工作变得生动有趣。在数据搜索方面,现在的搜索引擎虽然比刚开始有了很大的进步,但对于一些特殊数据搜索或复杂搜索,还不能很好的完成,利用搜索引擎的数据不能满足需求,网络安全,产品调研,都需要数据支持,而网络上没有现成的数据,需要自己手动去搜索、分析、提炼,格式化为满足需求的数据,而利用网络爬虫能自动完成数据获取,汇总的工作,大大提升了工作效率。
    网络在我们的生活中越来越重要,网络的信息量也越来越大,研究该课题可以更好的理解网络爬虫的原理以及可视化分析的作用。

    2 需求分析

    现在的社会已经进入了信息时代,尤其是网络购物成为一种很普遍的购物方式,大数据的获取和分析对于促进经济发展有着重要的意义。掌握消费者的爱好和习惯,有助于商家及时的调整商品的类型和定价。
    手机在我们的日常生活中使用的越来越频繁,为了更好的掌握消费者对于手机品牌、价格以及店铺的喜好程度,我们选取京东网站的手机产品作为我们研究的目标,通过网络爬虫技术获取网站的数据,利用数据库技术存储数据,最后用可视化分析的形式给出我们最终的研究结果。

    3 详细设计及技术原理

    项目设计主要分为几个步骤:根据需求,确定我们需要爬取的网站和数据类型;通过Python爬虫技术对网页进行解析;将数据持久化,存储到数据库中,以便于随时提取、查询、添加数据;通过获取的数据进行可视化分析,得到我们的结论。整个过程如图3.1所示:
    在这里插入图片描述

    图3.1 项目设计流程图

    3.1 网络爬虫技术简介

    网络爬虫技术,别名“网络蜘蛛”,指的就是一种通过依照既定程序自动获取网页信息或脚本的技术。其可以在互联网当中帮助搜索引擎下载各类信息资料,并通过依次进行数据的采集和分析处理。最后完成数据的统一存储。当程序处于正常运行阶段时,爬虫会从一个或多个初始URL开始下载网页内容,随后依托搜索方式或内容匹配法将网页中其所需内容进行精准“抓取”,与此同时爬虫也会不间断地从网页中获取新URL。当爬虫检索到的信息满足停止条件时将自动停止检索。此时其将自动进入到抓取数据的处理环节,通过构建索引并妥善存储数据,使得用户可以依照自身的实际需求随时提取、查阅数据库中的数据资料。
    基于Python的网络爬虫技术,因使用了Python编写程序,可以抛弃传统笨重的IDE,仅使用一个文本编辑器便可以基本完成开发网络爬虫技术功能,为技术人员的编程工作提供巨大便利。加之Python本身拥有相对比较完善的爬虫框架,可支持迅速挖掘、提取和处理信息数据等程序任务。在充分发挥Python强大网络能力下,即便面对海量的信息数据检索要求,只通过编写少数代码便可以有效完成网页下载并利用其网页解析库,准确解读和表达各网页标签,以有效提升抓取数据的质量水平。

    4 功能实现

    本项目以手机为例,对京东商城中50多个手机品牌(华为、Apple、小米、OPPO、VIVO……)进行了数据的爬取,获得了超过5万条的数据,包括商品品牌、商品名称、售价、店铺信息、评价量等信息,并将数据存储到MySQL数据库中。在数据分析阶段,我们对获取到的数据从多个角度进行了可视化分析,并给出了我们的结论。

    4.1 网页分析

    4.1.1 URL地址构建

    登录京东网站,搜索关键词“手机”可以发现,在返回的搜索结果中,虽然显示有83万+件商品,但页面只有100页,每页只有60件商品。这是由于京东网站的反爬虫机制,导致无法显示所有的商品。为了获得更多的数据量,我们采用二级关键词进行检索的方式,在图4.1中我们可以看到,在品牌那一栏有所有的手机品牌信息,如“华为手机”、“Apple手机”,这样可以在很大程度上增加我们的数据量。
    在这里插入图片描述

    图4.1 京东网站商品列表页面

    构建URL地址。查看搜索二级关键词之后的网站地址:https://search.jd.com/search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&ev=exbrand_%E5%8D%8E%E4%B8%BA%EF%BC%88HUAWEI%EF%BC%89%5E。此时的网址看上去比较复杂,图中的汉字已经进行过重新编码,我们还需要对其简化处理,简化后构建的URL为:
    https://search.jd.com/Search?’ + parse.urlencode(keyword) + ‘&ev=exbrand_%s’%(华为) + ‘&enc=utf-8’ + ‘&page=%s’%(2n-1)
    使用urlencode将keyword转码成可识别的url格式,enc以utf-8方式编码,并得传入对应page,得到完整的url。Keyword处代表关键词“手机”, exbrand后面代表的是二级关键词,如“华为(HUAWEI)”。另外京东网站的page变化规律是n
    2-1。这样就构建出我们的URL地址。

    4.1.2 网页分析

    通过分析网页的元素,可以找到商品列表在good-list中,继续往下分析可以找到商品名称、手机价格、评价量、店铺信息、图片地址、商品地址等数据。首先导入bs4包,然后就可以使用BeautifulSoup库了,通过使用BeautifulSoup提供的强大的解析方法,即可解析出网页中我们想要的数据。
    在这里插入图片描述

    图4.2 网页审查元素页面

    4.2 数据库存储

    MySQL是一种关系型数据库,关系型数据库最重要的概念就是表,表具有固定的列数和任意的行数,在数学上称为“关系”二维表是同类实体的各种属性的集合,每个实体对应于表中的一行,在关系中称为元组,相当于通常的一条记录,表中的列属性,称为Field,相当于通常记录中的一个数据项,也叫做列、字段。
    首先,打开数据库连接之前,一定保证打开MySQL服务,否则就会出现连接失败的情况。Navicat for MySQL是一款强大的MySQL数据库管理和开发工具,它为专业开发者提供了一套强大的足够尖端的工具,对于数据库的可视化是很方便简洁的。然后,我们要设置好数据库连接的相关配置,以便于我们可以在Python中成功连接数据库,包括数地址、端口号、用户名、密码,具体的配置信息如图4.3所示:
    在这里插入图片描述

    图4.3 数据库连接配置信息

    最后,在数据库中创建表格,用来存储数据。数据库建表语句如图4.4所示。我们建立的商品信息表包含8列,分别是商品ID、手机品牌、商品名称、价格、店铺信息、评论量、图片地址、商品详情页地址。并且以京东的商品ID为主键,这样做可以避免因为商品名称的重复导致的保存失败的情况,每一件商品的ID在京东商城里都是唯一的。
    在这里插入图片描述

    图4.4 数据库建表语句

    4.3 爬取数据过程

    在完成上述工作及配置之后,我们就可以正式的编写代码来爬取数据了。将我们的爬虫伪装成浏览器去获取网页,然后对网页解析,得到我们需要的数据,最后将数据存储到MySQL数据库中。为了保证报告的美观和质量,在此部分将不再展示代码,全部的源代码见附录。最终得到的数据如图4.5所示:
    在这里插入图片描述

    图4.5 MySQL数据库中的数据

    5 数据分析

    在得到数据之后,我们对数据进行了全方面多维度的分析,在原有数据的技术上进行深度挖掘,具体的过程如下。

    5.1 数据的预处理

    从图5.1中可以看出,由于我们直接得到的数据里面的数据类型以及可用的信息比较少,品牌名称比较混乱复杂,商品名称较长无法知道商品具体属性,评论数量单位不统一等,这些问题的存在会直接影响我们的分析结果。
    在这里插入图片描述

    图5.1 原始数据图

    为了更方便我们的处理,在可视化分析之前,我们对数据进行了预处理操作,如图5.2所示。首先对于手机品牌,删除无用的后缀括号里的内容,使名称看上去更加简洁。其次对评论量进行了处理,将带单位“万”的数据都进行了单位的统一,方便我们后续计算使用。然后我们利用关键词检索的方式,对商品类型进行了划分,判断出它们是属于手机还是配件,是新手机还是二手手机,这些对于后续的统计计算结果有着非常大的影响。最后,我们对手机类型进行了划分,分为智能手机、商务手机、老年手机、5G手机、学生手机,在后续的处理中,我们会对不同类型的手机价格及购买人数进行可视化分析。
    在这里插入图片描述

    图5.2 预处理之后的数据

    我们主要从三个大角度对数据进行可视化分析:店铺销量分析、品牌商品分析、手机类型分析。由于京东网站上不显示具体的销量,这里我们把评论量近似等于购买人数,后面不再进行说明。

    5.2 店铺销量分析

    5.2.1 不同店铺销量分析

    我们选取了销量前7的店铺进行了对比分析,从图5.3中可以看出,“荣耀京东自营店”、“小米京东自营旗舰店”、“华为京东自营官方旗舰店”、“Apple产品京东自营旗舰店”的销量占比比重较大,也反映出华为、小米、Apple的手机产品在市场中占有比较大的份额。
    在这里插入图片描述

    图5.3 不同店铺销量分析

    5.2.2 不同店铺平均售价分析

    在这里插入图片描述

    图5.4 售价8000元以上店铺平均售价分析

    由于品牌众多,考虑到报告篇幅的限制,无法将所有的店铺均价一一对比显示,我们选取平均售价8000元以上的店铺进行对比分析。从图5.4中可以看出,“VERTU官方旗舰店”的手机均价最高,达到了近8万元,其他比较高端的手机品牌店铺售价也都在一万元左右。

    5.3 品牌商品分析

    5.3.1 不同价格区间购买人数

    为了更好的看到不同的价格区间的购买人数信息,我们对原始数据进行了价格分层,500元以下、500-1000元、1000-3000元、3000-5000元、5000元以上。从图5.5中可以看出,大部分人的选择在1000-3000元之间,占比39.55%。只有7.33%的人选择购买5000元以上的手机。
    在这里插入图片描述

    图5.5 不同价格区间购买人数

    5.3.2 不同品牌的平均价格

    在图5.6中,我们以柱状图的形式将不同品牌的平均价格展示出来,从中可以看出,均价3000元以上的手机品牌中,Vertu品牌的均价最高,达到近6万元,其他品牌均价在1万元左右;均价1000-3000元的手机品牌的差距不是特别明显,黑鲨、华为、OPPO、iQOO、一加这几个品牌的手机均价较高。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    图5.6 不同品牌的平均价格

    5.3.3 商品价格与购买人数关系

    在有大量的数据下,散点图相比于其他的图形,在反映两个变量相互关系下更具有优势。为了更直观的看出商品价格与购买人数之间的关系,我们采用散点图的形式,将其表现出来。
    从图5.7中可以看出,排除个别品牌或者店铺影响力的情况下,从总体分布情况来看,商品的售价越低,购买人数越多;商品售价越高,购买人数越少。因此,根据这些可以帮助商家及时的调整价格,增加销量。
    在这里插入图片描述

    图5.7 商品价格与购买人数关系散点图

    5.4 手机类型分析

    5.4.1 不同手机类型平均价格分析

    目前市面上充斥着各种类型的手机商品,特别是近年来,“5G手机”成为大众追捧的热点。因此,我们对不同的手机类型进行了对比分析。如图5.8所示,商务手机相比于其他手机要贵很多,均价达到近1万元;其次是5G手机,随着近年的快速发展,其价格相比于普通的智能手机要高一点,达到了近5000元;另外,老年手机和学生手机因为功能较少,配置较低,因此它的售价也比较低,只有500元左右。
    在这里插入图片描述

    图5.8 不同手机类型平均价格分析

    5.4.2 不同手机类型购买人数占比分析

    从图5.9中可以看出,有80.8%的人选择购买普通智能手机;5G手机的占比还比较少,只有6%;老年手机占比11.8%。
    在这里插入图片描述

    图5.9 不同手机类型购买人数占比分析

    6 结论

    通过几周对Python爬虫以及数据可视化分析的学习,我们在这过程中查阅了大量的资料,经过多次实验分析,最终形成我们的项目报告。主要实现了对京东商城中手机商品数据的爬取以及数据分析工作,掌握了Python常用包函数以及数据库的使用方法。总体而言,网络编程这门课让我们学到了很多的东西,网络在我们身边无处不在,学会网络编程对于我们日常的学习和工作都有很大的帮助。
    由于时间有限,我们的项目还有一定的不足,后续有机会将会继续改进。

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