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【如果看加密源码】【minecraft mcp 源码】【easynvr 源码下载】python爬虫项目源码_python爬虫项目代码

来源:广州源码医疗科技 时间:2024-12-24 10:50:20

1.Python爬虫如何写?
2.一篇文章告诉你python爬虫原理,爬虫爬虫知其然更知其所以然,项目项目从此爬虫无忧
3.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,源码超详细教程
4.Python3爬虫教程-Scapy详解
5.Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取(附源码,代码高清无水印)
6.如何利用python写爬虫程序

python爬虫项目源码_python爬虫项目代码

Python爬虫如何写?

       Python的爬虫库其实很多,像常见的urllib,requests,bs4,lxml等,初始入门爬虫的话,可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库,比较简单,也易学习,requests用于请求页面,BeautifulSoup用于解析页面,下面我以这2个库为基础,简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据,实验环境win+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:

       Python爬取网页静态数据

       è¿™ä¸ªå°±å¾ˆç®€å•ï¼Œç›´æŽ¥æ ¹æ®ç½‘址请求页面就行,这里以爬取糗事百科上的内容为例:

       1.这里假设我们要爬取的文本内容如下,主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段:

       æ‰“开网页源码,对应网页结构如下,很简单,所有字段内容都可以直接找到:

       2.针对以上网页结构,我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了,很简单,先根据url地址,利用requests请求页面,然后再利用BeautifulSoup解析数据(根据标签和属性定位)就行,如下:

       ç¨‹åºè¿è¡Œæˆªå›¾å¦‚下,已经成功爬取到数据:

       Python爬取网页动态数据

       å¾ˆå¤šç§æƒ…况下,网页数据都是动态加载的,直接爬取网页是提取不到任何数据的,这时就需要抓包分析,找到动态加载的数据,一般情况下就是一个json文件(当然,也可能是其他类型的文件,像xml等),然后请求解析这个json文件,就能获取到我们需要的数据,这里以爬取人人贷上面的散标数据为例:

       1.这里假设我们爬取的数据如下,主要包括年利率,借款标题,期限,金额,进度这5个字段:

       2.按F调出开发者工具,依次点击“Network”->“XHR”,F5刷新页面,就可以找到动态加载的json文件,具体信息如下:

       3.接着,针对以上抓包分析,我们就可以编写相关代码来爬取数据了,基本思路和上面的静态网页差不多,先利用requests请求json,然后再利用python自带的json包解析数据就行,如下:

       ç¨‹åºè¿è¡Œæˆªå›¾å¦‚下,已经成功获取到数据:

       è‡³æ­¤ï¼Œæˆ‘们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说,整个过程很简单,requests和BeautifulSoup对于初学者来说,非常容易学习,也易掌握,可以学习使用一下,后期熟悉后,可以学习一下scrapy爬虫框架,可以明显提高开发效率,非常不错,当然,网页中要是有加密、验证码等,这个就需要自己好好琢磨,研究对策了,网上也有相关教程和资料,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言。

一篇文章告诉你python爬虫原理,爬虫爬虫知其然更知其所以然,项目项目如果看加密源码从此爬虫无忧

       Python,源码一种面向对象、代码直译式电脑编程语言,爬虫爬虫功能强大且通用性强,项目项目已有近二十年的源码发展历史,其标准库完善且易懂,代码能轻松完成多种任务。爬虫爬虫Python支持多种编程范式,项目项目如命令式、源码面向对象、函数式、面向切面、泛型编程,并具有垃圾回收功能,自动管理存储器使用。它常用于处理系统管理和网络编程,也可执行复杂任务。Python虚拟机几乎能在所有作业系统中运行,通过工具如py2exe、PyPy、PyInstaller可将Python源代码转换为可独立运行的程序。

       爬虫教程通常会从页面提取数据、介绍HTTP协议、讲解模拟登录和反爬虫策略,最后提供简单Scrapy教程。这些教程往往忽略了爬虫的核心逻辑抽象,即如何遍历网页。实际上,minecraft mcp 源码只需要使用两个队列和一个集合,即可实现基础通用爬虫。

       互联网由页面构成,页面间由链接连接,形成有向图结构。可以使用广度优先或深度优先算法遍历此图。虽然图巨大,但我们仅关注感兴趣的节点,如某个域名下的网页。广度优先和深度优先可用递归或队列实现。但使用Python写爬虫时,不能使用递归,因为调用栈深度限制,可能导致异常。因此,推荐使用队列实现网页遍历。

       理论知识后,以爬取煎蛋网的妹子图为例,说明如何获取上下页链接。需避免重复访问已访问页面,使用集合存储已访问页面。从页面中抽取所需数据,如,可以使用xpath表达式。将运行请求和运行项目放入不同线程,实现同时遍历网页和下载。

       最终实现煎蛋妹子图爬虫,所有爬虫框架本质上相似,Scrapy采用类似方式,但使用Lifo Queue实现深度优先遍历。通过配置文件,可实现爬取目标数据,简化代码修改。easynvr 源码下载遇到封锁时,可采用灵活策略应对,如使用pipeline。

       Python适用于多个领域,如web开发、自动化运维、大数据分析、科学计算、机器学习和人工智能。从零基础到专业领域,Python均具有广泛应用。通过不同需求和专业背景,掌握Python可实现多种功能。

利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,超详细教程

       项目内容

       案例选择商品类目:沙发;数量:共页个商品;筛选条件:天猫、销量从高到低、价格元以上。

       以下是分析,源码点击文末链接

       项目目的

       1. 对商品标题进行文本分析,词云可视化。

       2. 不同关键词word对应的sales统计分析。

       3. 商品的价格分布情况分析。

       4. 商品的销量分布情况分析。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。

       6. 商品价格对销量的影响分析。

       7. 商品价格对销售额的影响分析。

       8. 不同省份或城市的商品数量分布。

       9. 不同省份的商品平均销量分布。

       注:本项目仅以以上几项分析为例。

       项目步骤

       1. 数据采集:Python爬取淘宝网商品数据。

       2. 数据清洗和处理。

       3. 文本分析:jieba分词、wordcloud可视化。java email源码

       4. 数据柱形图可视化barh。

       5. 数据直方图可视化hist。

       6. 数据散点图可视化scatter。

       7. 数据回归分析可视化regplot。

       工具&模块:

       工具:本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

       模块:requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

       原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

       一、爬取数据

       因淘宝网是反爬虫的,虽然使用多线程、修改headers参数,但仍然不能保证每次%爬取,所以,我增加了循环爬取,直至所有页爬取成功停止。

       说明:淘宝商品页为JSON格式,这里使用正则表达式进行解析。

       代码如下:

       二、数据清洗、处理:

       (此步骤也可以在Excel中完成,再读入数据)

       代码如下:

       说明:根据需求,本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据,主要对标题、wifi钓鱼源码区域、价格、销量进行分析。

       代码如下:

       三、数据挖掘与分析:

       1. 对raw_title列标题进行文本分析:

       使用结巴分词器,安装模块pip install jieba。

       对title_s(list of list格式)中的每个list的元素(str)进行过滤,剔除不需要的词语,即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉:

       为了准确性,这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重,即每个标题被分割后的词语唯一。

       观察word_count表中的词语,发现jieba默认的词典无法满足需求。

       有的词语(如可拆洗、不可拆洗等)却被cut,这里根据需求对词典加入新词(也可以直接在词典dict.txt里面增删,然后载入修改过的dict.txt)。

       词云可视化:

       安装模块wordcloud。

       方法1:pip install wordcloud。

       方法2:下载Packages安装:pip install 软件包名称。

       软件包下载地址:lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

       注意:要把下载的软件包放在Python安装路径下。

       代码如下:

       分析

       1. 组合、整装商品占比很高;

       2. 从沙发材质看:布艺沙发占比很高,比皮艺沙发多;

       3. 从沙发风格看:简约风格最多,北欧风次之,其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等;

       4. 从户型看:小户型占比最高、大小户型次之,大户型最少。

       2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析:

       (说明:例如词语‘简约’,则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和,即求出具有‘简约’风格的商品销量之和)

       代码如下:

       对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

       (本例中取销量排名前的词语进行绘图)

       由图表可知:

       1. 组合商品销量最高;

       2. 从品类看:布艺沙发销量很高,远超过皮艺沙发;

       3. 从户型看:小户型沙发销量最高,大小户型次之,大户型销量最少;

       4. 从风格看:简约风销量最高,北欧风次之,其他依次是中式、美式、日式等;

       5. 可拆洗、转角类沙发销量可观,也是颇受消费者青睐的。

       3. 商品的价格分布情况分析:

       分析发现,有一些值太大,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势,价格越高,在售的商品越少;

       2. 低价位商品居多,价格在-之间的商品最多,-之间的次之,价格1万以上的商品较少;

       3. 价格1万元以上的商品,在售商品数量差异不大。

       4. 商品的销量分布情况分析:

       同样,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择销量大于的商品。

       代码如下:

       由图表及数据可知:

       1. 销量以上的商品仅占3.4%,其中销量-之间的商品最多,-之间的次之;

       2. 销量-之间,商品的数量随着销量呈现下降趋势,且趋势陡峭,低销量商品居多;

       3. 销量以上的商品很少。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布:

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 价格在-之间的商品平均销量最高,-之间的次之,元以上的最低;

       2. 总体呈现先增后减的趋势,但最高峰处于相对低价位阶段;

       3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段,在元以上价位越高平均销量基本是越少。

       6. 商品价格对销量的影响分析:

       同上,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 总体趋势:随着商品价格增多其销量减少,商品价格对其销量影响很大;

       2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高,价格-之间的商品多数销量偏低,少数相对较高,但价格以上的商品销量均很低,没有销量突出的商品。

       7. 商品价格对销售额的影响分析:

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 总体趋势:由线性回归拟合线可以看出,商品销售额随着价格增长呈现上升趋势;

       2. 多数商品的价格偏低,销售额也偏低;

       3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高,价格2万-6万的商品只有3个销售额较高,价格6-万的商品有1个销售额很高,而且是最大值。

       8. 不同省份的商品数量分布:

       代码如下:

       由图表可知:

       1. 广东的最多,上海次之,江苏第三,尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地,说明在沙发这个子类目,广东的店铺占主导地位;

       2. 江浙沪等地的数量差异不大,基本相当。

       9. 不同省份的商品平均销量分布:

       代码如下:

       热力型地图

       源码:Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

Python3爬虫教程-Scapy详解

       安装Scapy

       可以通过命令行或在PyCharm中进行安装。在命令行中输入`pip install scapy`完成安装;在PyCharm中,选择`File->Setting->Python Interpreter`,然后在弹出的窗口中输入`pip install scapy`并执行。

       创建爬虫工程

       创建工程后,根目录下将自动生成`helloworld`文件夹。进入该文件夹。

       编写Item类

       Item用于存储爬取的数据,如爬取**资源时,需要包含**名称、年代、评分等信息。

       设计Pipeline

       Pipeline用于清理HTML数据,将所需信息存储至数据库、文件等介质,爬虫执行完毕后自动调用`process_item`方法。

       配置Pipeline

       可重写四个方法,实现特定功能。可根据需求定义多个Pipeline,并在`setting.py`中配置,权重越小的Pipeline优先级越高。

       设置`setting.py`参数

       解释几个重要参数,如是否启用本地缓存,是否启用随机User-Agent,配置User-Agent等。

       下载器中间件

       使用下载器中间件时需在`settings.py`中设置`DOWNLOADER_MIDDLEWARES`字典,并设置数字优先级,数字越小的中间件优先级越高。

       自定义中间件

       自定义中间件需实现`process_request`、`process_response`和`process_exception`三个重要函数。

       创建爬虫

       使用命令`cd`进入项目目录,然后使用`scrapy`命令创建爬虫文件。`spiders`目录将生成新的爬虫文件。

       配置爬虫类`scrapy.Spider`

       必须定义爬虫名称、允许爬取的域名列表以及开始爬取的URL列表。自定义回调函数以处理返回的数据,还需设置日志处理和资源释放函数。

       爬虫相关命令

       爬虫教程至此结束,后续将详细讲解实例操作。敬请期待!

Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取(附源码,高清无水印)

       为了解析并爬取腾讯视频的m3u8格式内容,我们首先需要使用Python开发环境,并通过开发者工具定位到m3u8文件的地址。在开发者工具中搜索m3u8,通常会发现包含多个ts文件的链接,这些ts文件是视频的片段。

       复制这些ts文件的URL,然后在新的浏览器页面打开URL链接,下载ts文件。一旦下载完成,打开文件,会发现它实际上是一个十几秒的视频片段。这意味着,m3u8格式的文件结构为我们提供了直接获取视频片段的途径。

       要成功爬取,我们需要找到m3u8文件的URL来源。一旦确定了URL,由于通常涉及POST请求,我们需要获取并解析对应的表单参数。接下来,我们将开始编写Python代码。

       首先,导入必要的Python库,如requests用于数据请求。接着,编写代码逻辑以请求目标URL并提取所需数据。遍历获取到的数据,将每个ts文件的URL保存或下载。最后,执行完整的爬虫代码,完成视频片段的爬取。

如何利用python写爬虫程序

       åˆ©ç”¨python写爬虫程序的方法:

       1、先分析网站内容,红色部分即是网站文章内容div。

       2、随便打开一个div来看,可以看到,蓝色部分除了一个文章标题以外没有什么有用的信息,而注意红色部分我勾画出的地方,可以知道,它是指向文章的地址的超链接,那么爬虫只要捕捉到这个地址就可以了。

       3、接下来在一个问题就是翻页问题,可以看到,这和大多数网站不同,底部没有页数标签,而是查看更多。

       4、不过在查看源文件时有一个超链接,经测试它指向下一页,那么通过改变其最后的数值,就可以定位到相应的页数上。

       ä»£ç å¦‚下:

python爬虫入门,分钟就够了,这可能是我见过最简单的基础教学

       1.1什么是爬虫

       爬虫(spider,又网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序。

       从技术层面来说就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(、视频)爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。

       1.2爬虫基本流程

       用户获取网络数据的方式有:浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面;或模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中。

       爬虫要做的就是后者。

       1.3发起请求

       使用/simple_json...

       2.6threading

       使用threading模块创建线程,直接从threading.Thread继承,然后重写__init__方法和run方法。

       方法实例

       3.1get方法实例

       demo_get.py

       3.2post方法实例

       demo_post.py

       3.3添加代理

       demo_proxies.py

       3.4获取ajax类数据实例

       demo_ajax.py

       3.5使用多线程实例

       demo_thread.py

       爬虫框架

       4.1Srcapy框架

       4.2Scrapy架构图

       4.3Scrapy主要组件

       4.4Scrapy的运作流程

       4.5制作Scrapy爬虫4步曲

       1新建爬虫项目scrapy startproject mySpider2明确目标 (编写items.py)打开mySpider目录下的items.py3制作爬虫 (spiders/xxspider.py)scrapy genspider gushi " gushi.com"4存储内容 (pipelines.py)设计管道存储爬取内容

       常用工具

       5.1fidder

       fidder是一款抓包工具,主要用于手机抓包。

       5.2XPath Helper

       xpath helper插件是一款免费的chrome爬虫网页解析工具。可以帮助用户解决在获取xpath路径时无法正常定位等问题。谷歌浏览器插件xpath helper 的安装和使用:jingyan.baidu.com/artic...

       分布式爬虫

       6.1scrapy-redis

       Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取,而提供了一些以redis为基础的组件(pip install scrapy-redis)

       6.2分布式策略

       经验0基础,怎样学技术赚钱?

       对于过年消费太多,想年后用Python开副业多赚点钱,但缺乏兼职经验,也不熟悉爬虫与反爬虫技术的朋友。

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