网络爬虫程序的核心任务就是获取网络上的数据，并对特定的数据做一些处理。因此，如何“采集 ”所需的数据往往成为爬虫成功与否的重点。数据采集最常见的任务就是从网页中抽取数据，一般所说的“抓取”就是指这个动作。抓取工具有：正则表达式（即python的正则表达式库——re模块）、Xpath、BeautifulSoup模块及lxml模块。 本文采取BeautifulSoup模块来进行抓取定位。
从豆瓣读书网站爬取小说标签下的书名、作者、评分信息。
爬取的结果如下：
完整代码
在开始编写爬虫之前，必须先配备相应的工具和库。首先，确保Python环境已经安装好，然后使用pip安装请求库requests和分析库BeautifulSoup4。使用这两个数据库可以帮助我们从网页中提取所需的影评数据。# 安装所需库pip install requestspip install beautifulsoup4有了这些准备工作，我们需要了解目标网站的结构及其请求规则。打开浏览器，进
【python爬虫案例】利用python爬取豆瓣电影TOP250评分排行数据，并导出为excel文档数据
【python爬虫案例】利用python爬取豆瓣电影TOP250评分排行数据，并导出为excel文档
# 爬取豆瓣读书中排名前10的图书## 1. 流程图```mermaidgraph LRA(开始) --> B(导入相关库)B --> C(获取网页源代码)C --> D(解析网页数据)D --> E(提取排名前10的图书信息)E --> F(保存数据至本地)F --> G(结束)```## 2. 具体步骤及代码### 步骤一：导入相关库首先，我们需要导入req
# Python爬取豆瓣小说的实用指南豆瓣是一个知名的综合性社区网站，涵盖了书籍、电影、音乐等诸多领域。其中，豆瓣小说为广大读者提供了丰富的文学作品和评论。本文将以Python为工具，教您如何爬取豆瓣小说的数据，并进行简单的分析和可视化。## 环境准备在开始之前，您需要确保您的计算机上已经安装了以下Python库：- `requests`：用于发送网络请求。- `Beautifu
# Python爬取豆瓣排名前10的电影## 1. 前言随着互联网的快速发展，爬虫技术逐渐成为人们获取数据的一种重要方式。在这篇文章中，我们将使用Python编写一个简单的爬虫程序，来爬取豆瓣电影排名前10的电影信息。## 2. 准备工作在开始编写爬虫程序之前，我们需要安装一些必要的软件包。请确保你已经安装了以下软件包：- Python 3.x- requests- Bea
在网络技术不断发展的今天，Python 爬虫技术日益成为数据获取的重要工具。本文将记录“如何使用Python爬取豆瓣读书”这一主题的过程，展开详细的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和进阶指南。## 环境配置我们首先需要搭建好Python环境，并安装一些必要的库。以下是环境配置过程的思维导图，展示了整体结构和必要的组件。```mermaidmindmap root
# 利用Python爬取豆瓣读书数据并可视化分析豆瓣阅读是一个提供丰富书籍信息的平台，涵盖了书籍评分、评论、类别等信息。通过Python的爬虫技术，可以轻松抓取这些数据，并进行进一步分析和可视化。本文将展示如何通过BeautifulSoup和pandas库爬取豆瓣读书数据，并用matplotlib库绘制饼状图。## 一、环境准备在开始之前，请确保你已经安装了以下Python库：``
# Python爬取豆瓣读书的小说与饼图展示随着网络技术的迅猛发展，数据爬取变得越来越普及。我们可以用Python轻松地从网站上获取数据，进行分析和可视化。本篇文章将介绍如何用Python爬取豆瓣读书的小说数据，并绘制饼图来展示不同小说类型的比例。## 一、准备工作在开始之前，我们需要准备一些工具和库。对于爬虫任务，我们需要用到 `requests` 和 `BeautifulSoup`
# 用JAVA爬取豆瓣图书的指南在本文中，我将为你详细讲解如何使用Java语言爬取豆瓣图书信息。我们将一步一步地进行，最终实现一个能够获取豆瓣网站图书信息的小爬虫。本文的内容将极具实用性，适合初学者学习Web爬虫技术。## 爬虫流程首先，我们要明确爬取豆瓣图书的整体流程。以下是整个过程的步骤：| 步骤 | 描述 | 主要操作
这个爬虫小项目是中国大学MOOC的“用Python玩转数据”课程的一个课后作业，由南京大学张莉老师主讲，有兴趣的同学可以看一看。虽然老师已经给出了参考代码，但由于豆瓣读书网站已经改版，参考代码中的爬取方法已经不可用，所以我将源代码稍作修改，并使之模块化，增强代码的可复用性。爬取思路如下：首先我们打开豆瓣读书的任何一本书的书评页，这里以《Python编程 从入门到实践（第2版）》为例。&
上一篇高德地图爬虫的可能对于一开始入门而言，复杂了点，那这次来个简单的(简单=程序短 我明白)废话不说，走心(程序)载入包、获取url及xpath获取指定内容说明一下：xpath的内容是根据网页具体的内容copy的，操作如下：1.打开《恶意》短评2.F12进入开发者模式，F5刷新3.“Ctrl+shift+C”进行元素检查，选取任意短评框，效果如下图所示：元素检查Elements中高亮的行即为所选
练习下BeautifulSoup，requests库，用python3.3 写了一个简易的豆瓣小爬虫，将爬取的信息在控制台输出并且写入文件中。上源码： 1 # coding = utf-8 2 '''my words 3 基于python3 需要的库 requests BeautifulSoup 4 这个爬虫很基本，没有采用任何的爬虫框架，用requests,Beau
前言上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜，爬取相对来说有点麻烦，爬取的速度也较慢。本次使用的lxml库，我个人是最喜欢的，爬取的语法很简单，爬取速度也快。该排行榜一共有22页，且发现更改网址的 start=0 的 0 为25、50就可以跳到排行榜的第二、第三页，所以后面只需更改这个数字然后通过遍历就可以爬取整个排行榜的书籍信息。本次爬取的内容有书名、评分、评价数、出版社、出版年份以
未运行出想要的结果#-*- coding:U...
0. 写在前面网络爬虫：A Web crawler, sometimes called a spider, is an Internet bot that systematically browses the World Wide Web, typically for the purpose of Web indexing (web spidering)本文参考了网上教程、资料、代码，写了一个小爬
开始实战爬取豆瓣TOP250电影首先还是重新复习下爬虫的基本流程：发起请求获取响应内容解析内容保存数据1. 发起请求首先观察豆瓣电影Top250首页话不多说，直接发起爬取请求# 得到指定一个URL的网页内容def GetHTML(url): try: headers = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
一文对最新版本 Flink 反压机制全景深度解析-附源码1. 反压形成的根本原因1.1 反压的本质1.2 反压产生的典型场景2. Buffer 管理体系（反压的物理基础）2.1 三层 Buffer 架构2.2 NetworkBufferPool 核心源码2.3 LocalBufferPool - 动态内存管理3. Credit-Based Flow Control（信用流量控制）3.1 核心思想3
在软件设计中，我们经常会遇到需要处理多个维度变化的场景。今天，我们将通过一个生动的例子——"在路上开车"问题，来深入探讨桥接模式（Bridge Pattern）的应用。这个例子中，车辆可以是小汽车或公交车，道路可以是水泥路或沥青路，两个维度独立变化，这正是桥接模式的用武之地。 什么是桥接模式？ 桥接 ...
在东南亚，制造业、电商、物流、旅游、金融科技等行业正处在数字化转型的关键节点。作为兼具与双重优势的企业，通过 AI 技术与数字营销手段的结合，正在帮助当地企业实现生产效率与市场竞争力的双重提升。