1.?爬虫爬虫???ʵ??Դ??
2.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
3.å¦ä½ç¨JAVAåä¸ä¸ªç¥ä¹ç¬è«
4.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
5.教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果!实例可爬10w+条!源码源码
6.爬虫实战项目Python制作桌面翻译软件(附源码)
?爬虫爬虫???ʵ??Դ??
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,实例并通过开发者工具定位到m3u8文件的源码源码小程序首页定制源码地址。在开发者工具中搜索m3u8,爬虫爬虫通常会发现包含多个ts文件的实例链接,这些ts文件是源码源码视频的片段。
复制这些ts文件的爬虫爬虫URL,然后在新的实例浏览器页面打开URL链接,下载ts文件。源码源码一旦下载完成,爬虫爬虫打开文件,实例会发现它实际上是源码源码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。
利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,新视力影视源码超详细教程
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。
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、源码之家怎么登录爬取数据
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、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,量准指标源码然后载入修改过的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,期货综合指数源码在售的商品越少;
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
å¦ä½ç¨JAVAåä¸ä¸ªç¥ä¹ç¬è«
ä¸é¢è¯´æç¥ä¹ç¬è«çæºç åæ¶å主è¦ææ¯ç¹ï¼
ï¼1ï¼ç¨åºpackageç»ç»
ï¼2ï¼æ¨¡æç»å½ï¼ç¬è«ä¸»è¦ææ¯ç¹1ï¼
è¦ç¬å»éè¦ç»å½çç½ç«æ°æ®ï¼æ¨¡æç»å½æ¯å¿ è¦å¯å°çä¸æ¥ï¼èä¸å¾å¾æ¯é¾ç¹ãç¥ä¹ç¬è«ç模æç»å½å¯ä»¥åä¸ä¸ªå¾å¥½çæ¡ä¾ãè¦å®ç°ä¸ä¸ªç½ç«ç模æç»å½ï¼éè¦ä¸¤å¤§æ¥éª¤æ¯ï¼ï¼1ï¼å¯¹ç»å½ç请æ±è¿ç¨è¿è¡åæï¼æ¾å°ç»å½çå ³é®è¯·æ±åæ¥éª¤ï¼åæå·¥å ·å¯ä»¥æIEèªå¸¦(å¿«æ·é®F)ãFiddlerãHttpWatcherï¼ï¼2ï¼ç¼å代ç 模æç»å½çè¿ç¨ã
ï¼3ï¼ç½é¡µä¸è½½ï¼ç¬è«ä¸»è¦ææ¯ç¹2ï¼
模æç»å½åï¼ä¾¿å¯ä¸è½½ç®æ ç½é¡µhtmläºãç¥ä¹ç¬è«åºäºHttpClientåäºä¸ä¸ªç½ç»è¿æ¥çº¿ç¨æ± ï¼å¹¶ä¸å°è£ äºå¸¸ç¨çgetåpost两ç§ç½é¡µä¸è½½çæ¹æ³ã
ï¼4ï¼èªå¨è·åç½é¡µç¼ç ï¼ç¬è«ä¸»è¦ææ¯ç¹3ï¼
èªå¨è·åç½é¡µç¼ç æ¯ç¡®ä¿ä¸è½½ç½é¡µhtmlä¸åºç°ä¹±ç çåæãç¥ä¹ç¬è«ä¸æä¾æ¹æ³å¯ä»¥è§£å³ç»å¤§é¨åä¹±ç ä¸è½½ç½é¡µä¹±ç é®é¢ã
ï¼5ï¼ç½é¡µè§£æåæåï¼ç¬è«ä¸»è¦ææ¯ç¹4ï¼
使ç¨Javaåç¬è«ï¼å¸¸è§çç½é¡µè§£æåæåæ¹æ³æ两ç§ï¼å©ç¨å¼æºJarå Jsoupåæ£åãä¸è¬æ¥è¯´ï¼Jsoupå°±å¯ä»¥è§£å³é®é¢ï¼æå°åºç°Jsoupä¸è½è§£æåæåçæ åµãJsoup强大åè½ï¼ä½¿å¾è§£æåæåå¼å¸¸ç®åãç¥ä¹ç¬è«éç¨çå°±æ¯Jsoupã
ï¼6ï¼æ£åå¹é ä¸æåï¼ç¬è«ä¸»è¦ææ¯ç¹5ï¼
è½ç¶ç¥ä¹ç¬è«éç¨Jsoupæ¥è¿è¡ç½é¡µè§£æï¼ä½æ¯ä»ç¶å°è£ äºæ£åå¹é ä¸æåæ°æ®çæ¹æ³ï¼å 为æ£åè¿å¯ä»¥åå ¶ä»çäºæ ï¼å¦å¨ç¥ä¹ç¬è«ä¸ä½¿ç¨æ£åæ¥è¿è¡urlå°åçè¿æ»¤åå¤æã
ï¼7ï¼æ°æ®å»éï¼ç¬è«ä¸»è¦ææ¯ç¹6ï¼
对äºç¬è«ï¼æ ¹æ®åºæ¯ä¸åï¼å¯ä»¥æä¸åçå»éæ¹æ¡ãï¼1ï¼å°éæ°æ®ï¼æ¯å¦å ä¸æè åå ä¸æ¡çæ åµï¼ä½¿ç¨MapæSet便å¯ï¼ï¼2ï¼ä¸éæ°æ®ï¼æ¯å¦å ç¾ä¸æè ä¸åä¸ï¼ä½¿ç¨BloomFilterï¼èåçå¸éè¿æ»¤å¨ï¼å¯ä»¥è§£å³ï¼ï¼3ï¼å¤§éæ°æ®ï¼ä¸äº¿æè å å亿ï¼Rediså¯ä»¥è§£å³ãç¥ä¹ç¬è«ç»åºäºBloomFilterçå®ç°ï¼ä½æ¯éç¨çRedisè¿è¡å»éã
ï¼8ï¼è®¾è®¡æ¨¡å¼çJavaé«çº§ç¼ç¨å®è·µ
é¤äºä»¥ä¸ç¬è«ä¸»è¦çææ¯ç¹ä¹å¤ï¼ç¥ä¹ç¬è«çå®ç°è¿æ¶åå¤ç§è®¾è®¡æ¨¡å¼ï¼ä¸»è¦æé¾æ¨¡å¼ãåä¾æ¨¡å¼ãç»å模å¼çï¼åæ¶è¿ä½¿ç¨äºJavaåå°ãé¤äºå¦ä¹ ç¬è«ææ¯ï¼è¿å¯¹å¦ä¹ 设计模å¼åJavaåå°æºå¶ä¹æ¯ä¸ä¸ªä¸éçæ¡ä¾ã
4. ä¸äºæåç»æå±ç¤º
MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
MediaCrawler,一款开源多社交平台爬虫,以其独特的功能,近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除,我有幸获取了一份,借此机会,我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。
爬虫开发时,通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战,一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。
对于登录方式,MediaCrawler提供了三种途径:QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中,QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现,它利用QRCode生成机制,实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法,借助短信验证码或短信接收接口,实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息,整合至`browser_context`中,实现通过Cookie保持登录状态。
小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制,MediaCrawler通过`_pre_headers`方法,实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数,我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`,获取并生成必要的签名参数,以满足平台的验证要求。
除了登录及签名策略外,MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现,通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数,来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样,MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态,还能够生成必要的签名参数,进而实现对小红书数据的抓取。
在数据抓取方面,MediaCrawler通过`httpx`库发起HTTP请求,请求时携带Cookie和签名参数,直接获取API数据。获取的数据经过初步处理后,被存储至数据库中。这一过程相对直接,无需进行复杂的HTML解析。
综上所述,MediaCrawler小红书爬虫通过主动调用JS函数、整合登录信息及生成签名参数,实现了对小红书平台的高效爬取。然而,对于登录方式中的验证码验证、自动化操作等方面,还需用户手动完成或借助辅助工具。此外,通过`stealthjs`库,MediaCrawler还能有效对抗浏览器检测,增强其反反爬虫能力。
教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果!可爬w+条!
教你写爬虫用Java爬取百度搜索结果的实战指南
在本文中,我们将学习如何利用Java编写爬虫,实现对百度搜索结果的抓取,最高可达万条数据。首先,目标是获取搜索结果中的五个关键信息:标题、原文链接、链接来源、简介和发布时间。 实现这一目标的关键技术栈包括Puppeteer(网页自动化工具)、Jsoup(浏览器元素解析器)以及Mybatis-Plus(数据存储库)。在爬取过程中,我们首先分析百度搜索结果的网页结构,通过控制台查看,发现包含所需信息的元素位于class为"result c-container xpath-log new-pmd"的div标签中。 爬虫的核心步骤包括:1)初始化浏览器并打开百度搜索页面;2)模拟用户输入搜索关键词并点击搜索;3)使用代码解析页面,获取每个搜索结果的详细信息;4)重复此过程,处理多个关键词和额外的逻辑,如随机等待、数据保存等。通过这样的通用方法,我们实现了高效的数据抓取。 总结来说,爬虫的核心就是模仿人类操作,获取网络上的数据。Puppeteer通过模拟人工点击获取信息,而我们的目标是更有效地获取并处理数据。如果你对完整源码感兴趣,可以在公众号获取包含爬虫代码、数据库脚本和网页结构分析的案例资料。爬虫实战项目Python制作桌面翻译软件(附源码)
本文将展示一个Python制作的桌面翻译软件实战项目,旨在为开发者提供一个简单易用的翻译工具。该项目利用了PyQt5进行用户界面设计,requests模块进行网络请求,实现了从多个主流翻译器中选择并获取翻译结果的功能。 在开发过程中,我们使用Python 3.6,依赖的模块包括requests、re、time、js2py以及random和hashlib。首先,确保安装Python并配置环境,然后安装所需的模块。 程序的核心思路是通过发送post请求到翻译器API,获取响应数据。以百度翻译为例,分析页面结构后,我们可以看到请求头和数据的必要信息。接下来的代码示例将展示如何构建图形化用户界面,并实现翻译功能。 为了回馈读者,本文作者分享了一系列编程资源,包括:+本Python电子书,涵盖主流和经典书籍
Python标准库的详尽中文文档
约个爬虫项目源码,适合练手
针对Python新手的视频教程,涵盖基础、爬虫、web开发和数据分析
详尽的Python学习路线图,帮助提升学习效率
想要获取以上资源?只需简单几步:转发此篇文章到你的社交媒体,添加关键词"s:实战",即可免费获取!快来加入学习的行列,与作者一起成长吧!爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记,以#杭州亚运会#为例
在本文中,作者马哥python说分享了如何用Python爬取小红书上关于#杭州亚运会#话题的笔记。目标是获取7个核心字段,包括笔记标题、ID、链接、作者昵称、ID、链接以及发布时间。他通过分析网页端接口,发现通过点击分享链接,查看开发者模式中的请求链接和参数,尤其是"has_more"标志,来实现翻页和判断爬取的终止条件。代码中涉及到请求头的设置、while循环的使用、游标的跟踪以及数据的保存,如转换时间戳、随机等待和解析关键字段。作者还提供了代码演示,并将完整源码和结果数据分享在其微信公众号"老男孩的平凡之路",订阅者回复"爬小红书话题"即可获取。
以下是爬虫的核心代码逻辑(示例):
import requests
headers = { ...}
cursor = None
while True:
params = { 'cursor': cursor, ...} # 假设cursor参数在此处
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()
if not data['has_more']:
break
process_data(data) # 处理并解析数据
cursor = data['cursor']
# 添加随机等待和时间戳处理逻辑
time.sleep(random_wait)
最后,爬虫运行完毕后,数据会保存为CSV格式。