网络爬虫实验指导实验项目

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实验一： 初识网络爬虫（Python的基础复习）

Python的基础知识练习（实验目的：画一个七段数码管）

实验二： 静态网页数据的爬取（抓取豆瓣网的TOP250的数据）

实验三：网页数据的分析  P77

（练习使用BeautifulSoup)来分析网页的数据

练习爬取  求职信息

实验四： 网页数据存储

实验五： 常规动态网页数据爬取

Python的基础知识练习（实验目的：画一个七段数码管）

实验目的：掌握函数的基本使用

掌握使用turtle库绘制图形

实验设备：计算机、windows7、Python、Jupyter

实验课时：2课时

实验地点：专业机房

实验内容：

任务一:计算圆的面积

任务二: 绘制环形

import turtle as ttt

任务三：绘制五角星

from turtle import *

color('red','yellow')

begin_fill()

for i in range(5):

fd(200)

rt(144)

end_fill()

任务四：绘制七段数码管

1、编写一个函数来绘制一条线并且给它一个状态值设定它的状态.

import turtle as t

def drawline(draw):

2、反复调用这个函数进而绘制出一个七段数码管：

def drawdigit(digit):#根据数值绘制七段数码管

drawline(True) if dight in [2,3,4,5,6,8,9] else drawline(False)

drawline(True) if dight in [0,1,3,4,5,6,7,8,9] else drawline(False)

drawline(True) if dight in [0,2,3,5,6,8,9] else drawline(False)

drawline(True) if dight in [0,2,6,8] else drawline(False)

drawline(True) if dight in [0,4,5,6,8,9] else drawline(False)

drawline(True) if dight in [0,2,3,5,6,7,8,9] else drawline(False)

drawline(True) if dight in [2,3,4,5,6,8,9] else drawline(False)

drawline(True) if dight in [0,1,2,3,4,7,8,9] else drawline(False)

编写一个日期函数，输出根据日期显示数码管

def drawdate(date):#获取日期

for i in date:

drawdigit(eval(i))#通过eval()将数字变成整数

def main(date):

drawdate(date)

main(input("请输入一个年月日，与阿拉伯数字形式不加任何标点的形式输入，例：20190122:\n"))

实验结果及总结：

自己根据自己的情况编写

实验目的：

掌握使用requests库生成GET请求

掌握使用requests库上传请求头中的User-Agent信息

掌握使用requests库查看返回的请求头

掌握使用requests库查看返回的状态码

掌握使用requests库识别网页页面内容编码，并正确显示页面内容

实验设备：计算机、windows7、Python、Jupyter

实验课时：2课时

实验地点：专业机房

实验内容：

任务一：打开中国旅游网页， Ctrl+U访问源代码

1、任务步骤：

2、任务提交要求：

1、任务步骤：

2、任务提交要求：

任务三：打开有道翻译，用开发者模式访问网页

1、任务步骤：

2、任务提交要求：

任务四：编写代码，用requests库实现爬取豆瓣电影官网的页面

1、任务步骤：

2、任务提交要求：

l 提交爬取的代码以及运行结果的截图。

l 程序第一行为注释，内容为：小组+姓名

程序内容：读取第一页内容代码： 可以定义一个函数 get_movies()

import requests

def get_movies():

#定义headers头部标题

#定义链接地址，从第一页开始

get_movies()

任务五：编写代码，用requests库实现爬取豆瓣电影TOP250的详细页面

1、任务步骤：

2、任务提交要求：

l 提交爬取的代码以及运行结果的截图。

l 程序第一行为注释，内容为：小组+姓名

3、程序内容：读取第2、3等页内容的代码。发现规律如下：

修改start=25  .

1）编写代码如下：

import requests

def get_movies():

#定义headers头部标题

#定义链接地址，修改start=25,从第二页开始

get_movies()

2）增加循环语句，读取前10页代码：(每页25条， 可以使用i*25 表示第几页信息)

import requests

def get_movies():

for i in range(0,10):

get_movies()

3）编写代码，学习处理分析数据  使用BeautifulSoup库

通过分析数据： 解析HTML代码，发现电影名在：

找到需要分析的代码在：

<div class="hd">

<span class="title">肖申克的救赎</span>

<span class="title"> / The Shawshank Redemption</span>

<span class="other"> / 月黑高飞(港)  /  刺激1995(台)</span>

</a>

<span class="playable">[可播放]</span>

</div>

如果需要导演的话，在<div class=”bd”>中。

#1导入BeautifulSoup库， ，提取电影名称

From bs4 import BeautifulSoup

#2定义读取电影页面的程序

#3 定义列表，准备将电影名存入  list中

movie_list = []

#分析所有的html标记

具体代码如下：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

def get_movies():

#3 定义列表，准备将电影名存入  list中

movie_list = []

#分析所有的html标记

print(div_list)

get_movies()

增加数据清洗代码：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

def get_movies():

#3 定义列表，准备将电影名存入  list中

movie_list = []

#分析所有的html标记

#增加数据清洗代码，读取电影标题

for each in div_list:

return movie_list

movies=get_movies()

print(movies)

4、再加入循环之后爬取的资料：

#定义一个函数4，找到若干页的电影名称

def get_movies4():

movies_list=[]

for i in range(0,10):

for each in div_list:

return movies_list

movies=get_movies4()

prin t(movies)

实验目的：掌握使用练习使用BeautifulSoup)来分析网页的数据

掌握使用re库分析数据中所需要的材料

掌握获取“江南人才网“的数据信息，并读取职位，月薪，公司，地址等信息

掌握将资料存入记事本文件中

实验设备：计算机、windows7、Python、Jupyter

实验课时：2课时

实验地点：专业机房

实验内容：

任务一：练习  re和 BeautifulSoup两个内容（所有代码，ctrl+U，下载）

1、导入正则表达式和BeautifulSoup

import re

from bs4 import BeautifulSoup

2、引入 html代码

html01=''' html代码  '''

3、简单的打印出来

4、查找所有   a 标签

也可以使用：

print(newstitle)

5、单独打印新闻标题

for each in newstitle:

print(word)

找到：职位名称、公司名称、工作地点、更新日期、薪资范围

方法：1、网页数据获取 2、数据解析   3、存储

可以将所有的代码直接下载下来

1、导入正则表达式和BeautifulSoup

import re

from bs4 import BeautifulSoup

1、简化版如下：

import re

#查找所有的工作岗位

print(pos)

pos_all=[]

将每个工作岗位存入到pos_all列表中

for i in range(0,len(pos)):

print(pos_all)

#同理，也可以查找工作待遇，工作待遇在<font class=”detail”>标签中

for each in detail:

print(daiyu)

#查找更多的详细信息：详细信息在<tr>标签中

print(pos2)

写入文件的时候，注意加上编码，否则容易出错

#!/usr/bin/python

# -*- coding: UTF-8 -*-

for i in range(0,len(pos_all)):

任务三：也可以通过定义函数执行下面的代码实现完整内容：

效果 如下：

实验目的：

掌握使用 PyMongo 库、PyMySQL 库存储数据。

掌握将数据存储到文件中的方法

实验设备：计算机、windows7、Python、Jupyter

实验课时：2课时

实验地点：专业机房

实验内容：

1. 掌握 文本存储的方法

2. 掌握 CSV格式的存储方法

3. 掌握使用 PyMySQL 库将获取的数据存 储入 MySQL 数据库

4. 掌握使用 PyMongo 库将获取的数据存 储入 MySQL 数据库

实验步骤

1、使用记事本存储信息

1）创建一个文件夹hello

tit='你好'

3）按照tab键格式输入内容。

output='\t'.join(['编号','姓名','成绩'])

2、创建csv格式（excel），读取数据

1）打开excel 文件，输入相应的信息数据

2）输入一下代码，读取 csv文件内容，并显示

import csv

for row in csv_reader:

print(row)

print(row[1])

3）使用读取的方式读取  csv文件，并写入一行新内容

import csv

output=['11','掌握三','98']

3、使用Mysql存储数据：爬取并存储2020中国大学的排名情况

1）爬取并解析网站：

我们需要获取到学校的排名、学校的名称、学校所在的省份、该学校所属的类型以及大学的总分。这些数据都保存在表格当中，因此我选用xpath提取表格数据。

具体代码如下所示：

# 解析网页提取信息

def parse_html(self, html):

rank_ids = []

university_names = []

provices = []

types = []

all_sorces = []

for tr in tr_lists:

# 大学排名

# 大学名称

# 省市

# 类型

# 总分

results = zip(rank_ids, university_names, provices, types, all_sorces)

return results

2）创建数据库

def create_db(self):

host = 'localhost'

user = 'root'

password = '698350As?'

port = 3306

sql = 'create database unversityrank default character set utf8'

print('创建成功')

在上面的这段代码中可以看到我创建了一个名为unversityrank的数据库。

3）创建表格

def create_tables(self):

host = 'localhost'

user = 'root'

password = '698350As?'

port = 3306

db = 'unversityrank'

sql = 'create table if not exists rank4 (id int auto_increment primary key,rankid varchar(255) not null, name varchar(255) not null, province varchar(255) not null, type varchar(255) not null, source varchar(255) not null)'

print('创建成功')

在上面的这段代码中我成功在数据库unversityrank中创建了表格ranks，并为其创建了字段。

在这里需要注意的是，在这个表格中不能使用排名这个字段作为主键，因为不同的学校可能出现相同的排名。

4）插入数据

def save_data(self, results):

host = 'localhost'

user = 'root'

password = '698350As?'

port = 3306

db = 'unversityrank'

sql = 'insert into rank4(rankid, name, province, type, source) values(%s,%s,%s,%s,%s)'

for result in results:

print(result)

try:

print('插入成功')

except:

print('插入失败')

至此，便完成了数据的获取及存储。

4、糗事百科 网站论坛数据爬取

现在娱乐类的视频充斥着我们的生活，大家也越来越喜欢在地铁、公交以及茶余饭后的时间刷视频了，那么今天我就拿糗事百科作为例子，提取里面段子的标题、好笑数和作者昵称并保存在csv文件当中。

打开网站之后所呈现的页面如上图所示，需要提取的信息已经框起来了。

1）提取数据

核心代码如下所示：

def parse_html(self,html):

datas = [list(data) for data in zip(title, funny, author)]

return datas

在这里需要要求各位小伙伴具有正则表达式的基础，如果看不懂的话可以参考我前面写的文章。

2）关于翻页

# 第二页

# 第三页

看到上面的内容，想必大家已经非常明白，翻页之后URL的变化规律了吧。

3）保存数据

这次我们是将提取到的数据保存到csv文件里面，因此在开始之前先要导入csv模块.

import csv

保存数据的核心代码如下所示：

for page in range(1, 14):

for data in datas:

通过上面的代码，可以看到我要获取的是1至13页的数据，并通过writerow()函数将每一行数据依次写入表格当中。

结果展示

实验目的：掌握使用直接从JavaScript中采集加载的数据

掌握直接从浏览器中采集已经加载好的数据、即可以使用无界面的浏览器如PhantomJS来解析JavaScript

实验设备：计算机、windows7、Python、Jupyter

实验课时：2课时

实验地点：专业机房

实验内容：

对于动态页面信息的爬取，一般分为两种方法，一种是直接从JavaScript中采集加载的数据、需要自己去手动分析Ajax请求来进行信息的采集，另一种是直接从浏览器中采集已经加载好的数据、即可以使用无界面的浏览器如PhantomJS来解析JavaScript。

1、直接从JavaScript中采集加载的数据

任务一：——爬取MTime影评信息：

查看源代码并找不到票房的字样：

因此可断定该内容是使用Ajax异步加载生成的。

为了进行确认哪些参数是会变化的，再打开一个新的电影的URL并进行相同的操作进行查看：

可以直接看到，只有以上三个参数的值是不一样的，其余的都是相同的。其中Ajax_RequestUrl参数值为当前movie的URL，t的值为当前时间，Ajax_CallBackArgument0的值为当前电影的序号、即其URL中后面的数字。

代码如下：

#coding=utf-8

import requests

import re

import time

import json

from bs4 import BeautifulSoup as BS

import sys

reload(sys)

headers = {

'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36',

def Get_Movie_URL():

urls = []

for i in range(1,11):

# 第一页的URL是不一样的，需要另外进行处理

if i != 1:

else:

for m in movies:

return urls

def Create_Ajax_URL(url):

return ajax_url

def Crawl(ajax_url):

if result is not None:

print movieTitle

print '票房：%s%s' % (TotalBoxOffice,TotalBoxOfficeUnit)

print '%s——No.%s' % (TopListName,Ranking)

print '综合评分：%s 导演评分：%s 画面评分：%s 故事评分：%s 音乐评分：%s' %(RatingFinal,RDirectorFinal,RPictureFinal,RStoryFinal,ROtherFinal)

print '****' * 20

def main():

urls = Get_Movie_URL()

for u in urls:

Crawl(Create_Ajax_URL(u))

# 问题所在，请求如下单个电影链接时时不时会爬取不到数据

if __name__ == '__main__':

main()

运行结果为：

任务二：爬取肯德基门店信息：

可以看到当前城市显示的是广州。

查看页面源代码：

发现在“当前城市”之后只有“上海”的字样而没有广州，而且城市是通过JS加载进来的，即该页面使用了动态加载技术。

到FireBug中查看JS相应的请求内容：

可以看到其中一个JS请求是用于获取城市地址的，将该URL记下用于后面的地址的自动获取然后再解析Json格式的数据即可。

获取了city信息，就应该是获取所在city的门店信息了，到XHR中查看到如下请求：

其为POST请求，提交的内容为city信息等，且返回的响应内容就是含有门店信息的Json格式的内容。

因此记录下该POST请求的URL和参数名，其中cname参数为city的值、直接从上一个Ajax请求中获取即可，pageIndex参数是指定第几页（注意门店的换页操作也是使用Ajax加载的），pageSize参数指定每页显示几家店铺、这里为默认的10。

代码如下：

#coding=utf-8

import requests

import re

import json

for i in range(1,11):

data = {

'cname':city,

'pageIndex':str(i),

'pageSize':'10',

'pid':''

for t in tables:

print '**' * 20

运行结果：

实验目的：制作链家网站小区数据爬取

猫眼网站电影数据爬取(直接)

实验设备：计算机、windows7、Python、Jupyter

实验课时：2课时

实验地点：专业机房

实验内容：

任务一：链家网站小区数据爬取

1、 网站解析：利用 chrome 查看网页源码，分析“链家”网站网页结构。

2） 检查网站：浏览网站源码查看所需内容。

2、 Python 语言编写爬虫代码，从 “链家”网站中爬取长沙指定数据项，数据项包括：区域（雨花、岳麓、天心、开福、芙蓉、望城、宁乡、浏阳、长沙县）、小区名称、参考均价、90天成交数、当前出租数、当前在售数、建成年份、地址。每个区域的数据爬取10页。

3、将爬取的数据保存为csv类型的文件中。

#get 链家二手房信息

# import requests #比较好用

import requests,lxml,os

from bs4 import BeautifulSoup

header = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3741.400 QQBrowser/10.5.3863.400"}

def get_url(url):

#params是该对象的一个成员变量,是一个数组 getRequest()返回一个对象

#~~~~~~~~~出错返回错误码

else:

print(url,header)

#——————————

# pass

def get_all_url(html):

soup=BeautifulSoup(html,'lxml')

#另外一种方式，点进去 获取里面的内容

all_url=[]

for i in title:

return all_url

# return passar_html(html)

def parser_info(info_html):

soup=BeautifulSoup(info_html,'lxml')

# l_t=

# print((l_trans[6].text).split()[0],(l_trans[6].text).split()[1])

# print(l_trans[0].text,l_trans[1].text)

# print(title,type(title))

#TODO:JOIN方法使用。及daf 数据传输 .spli()  #'抵押信息    无抵押

data= ', '.join([

title,

total[0].text+"万",

pv[0].text,

name[0].text,

str(base[0].text).strip()+'\n',

(l_trans[5].text).strip()+'\n',

(l_trans[6].text).split()[0]+'\n',

(l_trans[6].text).split()[1]+'\n',

#transaction[0].text

])

# print(data)

return data

def save_f(data):

# data:    iter_content erro

def main(url):

pass

if __name__=='__main__':

html=get_url(url)

get_url(url)

all_urls=get_all_url(html)

# print(all_urls)

#所有的URL调用GEt方法

for url in all_urls:

info_html=get_url(url)

parser_info(info_html)

data = parser_info(info_html)

save_f(data)

# print(info_html)

main(url)

任务二：猫眼网站电影数据爬取(直接)

1、 网站解析：利用 chrome 查看网页源码，分析“猫眼”网站网页结构。

2） 检查网站：浏览网站源码查看所需内容。

2、 Python 语言编写爬虫代码，从 “猫眼”网站中爬取指定数据项，数据项包括：电影名、评分、类型、国家、上映时间、票房。每个类型的电影数据爬取10页。

3、将爬取的数据保存为csv类型的文件中。

程序具体如下：

该页面可能使用了Ajax(即“Asynchronous Javascript And XML”(异步 JavaScript 和 XML))技术.

2、利用浏览器的开发者工具进行分析：我们可以发现每隔一段时间都会有一个新的请求，其请求类型都为xhr，而Ajax的请求类型就是xhr，这请求可能就是实时更新的票房信息，而我们需要的数据可能就在这些文件里，于是我们选择一个进行分析：

3、获得获取到该请求的链接，接下来我们就用Python模拟该请求：

headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,like Gecko)Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' }

def get_html():

''' 获取JSON文件  :return: JSON格式的数据     '''

try:

#由于是JSON文件，我们可以返回JSON格式的数据便于后续提取

else:

return -1

except:

return None

获取对应的JSON数据后，我们就可以利用进行提取操作了。

def parse_infor(json):

'''从JSON数据中提取电影票房数据，包括：电影名，上映信息，综合票房，票房占比，累计票房 :param json: JSON格式的数据  :return: 每次循环返回一次字典类型的电影数据   '''

if json:

# 利用json中的get()方法层层获取对应的信息

for item in items:

piaofang = {}

# 利用生成器每次循环都返回一个数据

yield piaofang

else:

return None

读者可能看见我们没有使用常规的return进行函数返回，而是使用了生成器，这样就能每次循环都返回一次数据，具体读者可以进一步了解学习，接下来我们就将提取好的票房信息存储为格式化的HTML文件：

def save_infor(results):

'''  存储格式化的电影票房数据HTML文件

:param results: 电影票房数据的生成器

:return: None     '''

rows = ''

for piaofang in results:

# 利用Python中的format字符串填充html表格中的内容

row = '<tr><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td></tr>'.format(piaofang['电影名'], piaofang['上映信息'], piaofang['综合票房'],piaofang['票房占比'], piaofang['累计票房'])

# 利用字符串拼接循环存储每个格式化的电影票房信息

rows = rows + '\n' + row

# 利用字符串拼接处格式化的HTML页面

piaofang_html = ''' <!DOCTYPE html> <html> <head>     <meta charset="UTF-8"> <title>电影票房</title> </head> <body> <style>

.table1_5 table { width:100%;  margin:15px 0  }

.table1_5 th {background-color:#00BFFF;  color:#FFFFFF }

.table1_5,.table1_5 th,.table1_5 td { font-size:0.95em; text-align:center; padding:4px;  border:1px solid #dddddd; border-collapse:collapse }   .table1_5 tr:nth-child(odd){  background-color:#aae9fe;  }

.table1_5 tr:nth-child(even){ background-color:#fdfdfd;}

</style> <table class='table1_5'><tr> <th>电影名</th><th>上映信息</th> <th>综合票房</th>  <th>票房占比</th><th>累计票房</th> </tr> ''' + rows + ''' </table> </body> </html> '''

# 存储已经格式化的html页面

我们将以上过程整合，即可得到完整的票房数据获取的代码实例：

import requests

headers = {  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' }

def get_html():

''' 获取JSON文件:return: JSON格式的数据  '''

try:

# 由于是JSON文件，我们可以返回JSON格式的数据便于后续提取

else:

return -1

except:

return None

def parse_infor(json):

'''  从JSON数据中提取电影票房数据，包括：电影名，上映信息，综合票房，票房占比，累计票房 :param json: JSON格式的数据  :return: 每次循环返回一次字典类型的电影数据 '''

if json:

# 利用json中的get()方法层层获取对应的信息

for item in items:

piaofang = {}

# 利用生成器每次循环都返回一个数据

yield piaofang

else:

return None

def save_infor(results):

'''     存储格式化的电影票房数据HTML文件

:param results: 电影票房数据的生成器

:return: None     '''

rows = ''

for piaofang in results:

# 利用Python中的format字符串填充html表格中的内容

row = '<tr><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td></tr>'.format(piaofang['电影名'], piaofang['上映信息'],  piaofang['综合票房'],  piaofang['票房占比'], piaofang['累计票房'])

# 利用字符串拼接循环存储每个格式化的电影票房信息

rows = rows + '\n' + row

# 利用字符串拼接处格式化的HTML页面

piaofang_html = ''' <!DOCTYPE html> <html> <head>     <meta charset="UTF-8"> <title>电影票房</title> </head> <body> <style>

.table1_5 table {  width:100%;  margin:15px 0   }

.table1_5 th { background-color:#00BFFF;  color:#FFFFFF  }

.table1_5,.table1_5 th,.table1_5 td {  font-size:0.95em;         text-align:center; padding:4px; border:1px solid #dddddd;         border-collapse:collapse }

.table1_5 tr:nth-child(odd){  background-color:#aae9fe;     }     .table1_5 tr:nth-child(even){  background-color:#fdfdfd;     }     </style> <table class='table1_5'> <tr> <th>电影名</th> <th>上映信息</th><th>综合票房</th><th>票房占比</th> <th>累计票房</th> </tr> ''' + rows + '''</table> </body> </html> '''

# 存储已经格式化的html页面

if __name__ == "__main__":

# 获取信息

json = get_html()

# 提取信息

results = parse_infor(json)

# 存储信息

save_infor(results)

HTML文件存储效果如下图所示：

可以看见，动态网页的爬虫可能会更加简单些，关键就在于找到对应的XHR格式的请求，而一般这种格式的文件都是JSON格式的，提取相对也会更加简单方便，而读者可能会问为何要把这个信息存储为HTML文件格式的呢，喜欢电影的读者可能会经常打开猫眼电影查看每天的电影票房数据，何不尝试将我们所学的爬虫知识运用起来制作一个定时爬取电影票房数据并推送至个人邮箱的爬虫小程序呢，这样就省得我们每天打开网页查看，让数据主动为我们服务，也算是学习致用了吧，感兴趣的读者可以自己尝试下，下图笔者根据这个爬虫程序扩展每天收到的实时票房信息邮件，每天定时爬取推送给笔者，列表内容如下图所示： 　　推动内容如下图所：

THE END

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1.使用python获取网页数据并导出为jsonpythonweb数据获取导出文章讲述了使用Python的BeautifulSoup库抓取指定网页的数据,解析HTML,将数据存储为json,然后进一步处理和可视化,包括折线图和柱状图的绘制。 使用beautifulSoup,并导出为json,做个记录。 import requests frombs4import BeautifulSoup import json # 定义目标URL jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8WaY{{bp8ftvkimg8igvcomu86544>42<:
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3.python获取URL中的json数据妖怪梧桐数据源为某系统提供的URL,打开是json文件,python代码获取如下: URL替换成自己的即可。 importurllib.requestdefget_record(url): resp=urllib.request.urlopen(url) ele_json=json.loads(resp.read())returnele_jsonif__name__=='__main__':print(get_record('http://abc.co/api/getall'))jvzquC41yy}/ewgnqiy/exr1ukzppp~cp1v039;38::80qyon
4.有道云笔记openAPIl支持格式:JSON l是否需要用户认证:是(关于登录授权,参见OAuth1.0a授权说明) l请求参数: l返回结果:操作成功时http状态为200,并返回该笔记本下的笔记列表(只有笔记路径,笔记内容需要通过笔记接口获取);失败时http状态500并返回错误码和错误信息,详见附录B。 jvzquC41pqzf0‚twfcu/exr1qrko1jukfqi/j}rn
5.python读取json网页Python3获取以及解析json格式获取到某个页面的json数据 importrequests import json url= 'http://192.168.200.99:8000/student/'response= requests.get(url) print(response.text)print(type(response.text)) 数据结果: {"code": 1, "data": [{"sno": 0, "name": "\u4ee3\u4fca\u8d85", "gender": "\u7537", "birthday":jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa<>;64?:48ftvkimg8igvcomu86322<:2=;
6.Pyhton爬取数据的方法总结爬取取总结本文总结了Python爬取数据的两种主要方法。第一种是利用requests获取JSON数据,适用于请求返回JSON格式信息的场景,可以利用正则处理包含HTML标签的字符串。第二种方法是使用BeautifulSoup解析网页源文件,通过soup对象获取标签的属性和值。此外,还介绍了使用selenium+webdriver进行无头爬取,以模拟浏览器操作应对jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8sgyahvhod2295bt}neng5eg}fknu522@869287
7.python3爬虫(3)解析json数据环境:python3 前言: 在做数据采集的过程中,我们经常会遇到json格式的数据,比如有道翻译就是json格式的数据。 当使用requests库进行请求时,我们可以直接使用json()方法将字符串格式的json数据转换为字典格式,然后使用字典的键值索引和列表索引来分析json数据或使用get()方法和列表索引。 jvzquC41yy}/v~qkpi~vg‚zcp0io1}q|z1ptr883684ivvq
8.Python模拟登陆——征服验证码8微信网页版本篇博主将会给大家分享一下如何模拟登录网页版的微信,并展示模拟登录后获取的好友列表信息。 Python数据科学 2018/08/06 10.8K1python爬虫教程:批量抓取 QQ 群信息 pythonjson文件存储 本文讲解Python批量抓取 QQ 群信息,包括群名称、群号、群人数、群主、地域、分类、标签、群简介等内容,返回 XLS / CSV / JSON jvzquC41enuvf7ygpekov7hqo1jfxnqqrgx0c{ykenk03:5873:
9.Python常用类库simplejson:JSON 编码、解码器 unidecode:Unicode 格式操作 uniout:打印字符,不进行转义 xpinyin:把汉字转换为拼音 yfiglet-figlet:pyfiglet -figlet 的 Python 实现 flashtext: 用于文本查找替换 esmre:加速正则表达式 awesome slugify:用于处理 Unicode python-slugify:把 unicode 转化为 ASCII jvzquC41ogzb0nhpw0kew7hp1Rujxselnq0nrxv0jzn
10.如何使用Python的Selenium库进行网页抓取和JSON解析无论是电子商务、金融、社交媒体还是市场调研,都需要从网页中获取数据并进行分析。Python的Selenium库作为一种自动化测试工具,已经成为许多开发者的首选,因为它提供了强大的功能和灵活性。本文将介绍如何使用Python的Selenium库进行网页抓取,并结合高效JSON解析的实际案例,帮助读者解决相关问题。 例如: 如何使用Python的jvzquC41enuvf7ygpekov7hqo1jfxnqqrgx0c{ykenk04<6;:3>
11.Python获取网页数据详解流程python我们使用 content 属性来获取网站返回的数据,并命名为sd. 1 sd=requests.get(url=url,headers=header,data=data).content json库可以自字符串或文件中解析JSON。 该库解析JSON后将其转为Python字典或者列表。re模块是python独有的匹配字符串的模块,该模块中提供的很多功能是基于正则表达式实现的,而正则表达式是对字jvzquC41yy}/lk:30pku1jwvkerf1;77:6
12.Python动态网页Fetch/XHR爬虫——以获取NBA球员信息为例Python 动态网页Fetch/XHR爬虫——以获取NBA球员信息为例 动态网页抓取信息,一般利用F12开发者工具-网络-Fetch/XHR获取信息,实现难点有: 动态网页的加载方式 获取请求Url 编排处理Headers 分析返回的数据Json pandas DataFrame的处理 我们本次想jvzquC41yy}/ewgnqiy/exr1YgoSqwgdkp5q1:;8459677mvon
13.Python博客Python高效数据采集实战:基于IPIDEA代理的全方位教程 在当今数据驱动的时代,网页数据采集是获取行业洞察、支撑业务决策的核心手段。但随着网站IP限制机制升级,IP固定、访问限制等问题频繁出现,导致采集任务中断、数据获取不完整。IPIDEA作为全球领先的企业级代理服务提供商,凭借99.9%可用率的纯净IP资源、亿级并发承载能力及jvzquC41yy}/e|ip0pku1wfx1rujxs
14.Python程序读取外部文件网页的编码与JSON格式的转化Github API v3 接受编码为 JSON 的 POST/PATCH 数据: >>>importjson>>>url='https://api.github.com/some/endpoint'>>>payload={'some':'data'}>>>r=requests.post(url,data=json.dumps(payload)) 此处除了可以自行对dict进行编码,你还可以使用json参数直接传递,然后它就会被自动编码。这是 2.4.2 版的jvzquC41yy}/ewgnqiy/exr1jcxckw2ejcxmg|4r19;73=970jznn
15.python调用API接口获取和解析Json数据pythonpython 调用API接口 获取和解析 Json数据 任务背景: 调用API接口数据,抽取我们所需类型的数据,并写入指定mysql数据库。 先从宏观上看这个任务,并对任务进行分解: step1:需要学习python下的通过url读取数据的方式; step2:数据解析,也是核心部分,数据格式从python角度去理解,是字典?列表?还是各种嵌套?jvzquC41yy}/lk:30pku1jwvkerf1:>88;8/j}r
16.巨细!Python爬虫详解腾讯云开发者社区爬虫程序模拟浏览器自动抓取网页数据,通过Request发送请求并接收Response响应,解析HTML、JSON等内容后存储。流程包括发起请求、获取响应、解析数据和保存结果,常用工具如Scrapy、requests和BeautifulSoup。掌握爬虫技术可高效获取网络信息。jvzquC41yy}/eutwf0zfpljpv0ipo8igxgrprnw1ctzjeuj13:764B: