python_读数据采集day1

Python学习教程:关于数据采集和解析的详细讲解 Python学习教程:数据采集和解析 通过上一个章节的讲解,我们已经了解到了开发一个爬虫需要做的工作以及一些常见的问题,下面我们给出一个爬虫开发相关技术的清单以及这些技术涉及到的标准库和第三方库,稍后我们会一一介绍这些内容。 下载数据 - urllib / requests / aiohttp。 解析数据 - re / lxml / beautifulsoup4 / pyquery。 缓存和持久... 阅读详情
一、find_all 属性记录
def find_all(self, name=None, attrs={}, recursive=True, text=None,
             limit=None, **kwargs):
name:标签名字
attrs:标签中的属性值 例子:{‘class’:‘split’}
recursive:递归默认为True
text:根据网页内容查询 例子:<p>我</p>
limit:范围限制参数 limit,显然只用于 findAll 方法。find 其实等价于 findAll 的 limit 等于 1 时的情形。如果你只对网页中获取的前 x 项结果感兴趣,就可以设置它。但是要注意, 这个参数设置之后,获得的前几项结果是按照网页上的顺序排序的,未必是你想要的那 前几项。
kwargs:选择那些具有指定属性的标签 例子:bsObj.findAll(id="text") 和 bsObj.findAll("", {"id":"text"})相同
二、Navigablestring 和 Comment 两个对象
from bs4 import Comment
用来表示标签里的文字
from bs4 import NavigableString
用来查找 HTML 文档的注释标签,<!-- 像这样 -->

三 、next_siblings()函数 处理兄弟标签例子table:
处理后的结果不包含第一层tr 的所有tr
选择标签行然后调用 next_siblings,可以选择表 格中除了标题行以外的所有行。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
html = requests.get("http://www.pythonscraping.com/pages/page3.html").text
soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
for  i in soup.find("table",{"id":"giftList"}).tr.next_siblings:
    print(i)

四、基维百科六分割
import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import random
import  datetime
#产生随机种子,相同的随机种子容易产生相同的随机数,用时间做随机种子
random.seed(datetime.datetime.now())
def getLink(a):
    r=requests.get('http://en.wikipedia.org'+a)
    print(r.status_code)
    html =r.text
    soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
    #找取a标签
    #/wiki/%E5%87%AF%E6%96%87%C2%B7%E8%B4%9D%E8%82%AF
    links = soup.find('div',id='bodyContent').find_all('a',href=re.compile("^(/wiki/)((?!:).)*$"))
    return links
links = getLink("/wiki/Kevin_Bacon")
while len(links)>0:
    #随机种子产生随机
    print(len(links))
    href = links[random.randint(0,len(links)-1)]['href']
    print(href)
    links = getLink(href)
四、利用set 去重爬取
import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
pages =set()
def getLinks(pageUrl):
#设置全局变量用外围的set进行存取
    global pages
    r=requests.get("http://en.wikipedia.org"+pageUrl)
    html = r.text
    soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
    for link in soup.find_all("a",href=re.compile("^(/wiki/)")):
        if 'href' in link.attrs:
            if link.attrs['href'] not in pages:
                newPage = link.attrs['href']
                print(newPage)
                pages.add(newPage)
                getLinks(newPage)
getLinks("")

五、针对属性的异常处理
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

page = set()
def getLink(pageUrl):
    global page
    r=requests.get("http://en.wikipedia.org"+pageUrl)
    html = r.text
    soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
    #属性的异常处理重点
    try:
        print(soup.h1.get_text())
        print(soup.find(id='mw-content-text').find('p'))
        print(soup.find(id="ca-edit").find("span").find("a").attrs['href'])
    except AttributeError:
        print("缺少属性")

    for links in  soup.findAll("a", href=re.compile("^(/wiki/)")):
        if 'href' in links.attrs:
            if links['href'] not in page:
                newpageurl = links['href']
                page.add(newpageurl)
                getLink(newpageurl)
getLink("")




Python 100天,从新手到大师——Python网络数据采集入门:从零认识爬虫(day61) 今天我们将开启Python学习的一个全新且实用的模块——网络数据采集(俗称“爬虫”)。在数据驱动的时代,能够从互联网上高效获取信息已成为一项重要技能。无论你是想获取行业数据、分析竞品动态,还是构建自己的数据集用于机器学习,爬虫技术都能助你一臂之力。什么是爬虫?它如何工作?爬虫有哪些实际应用场景?编写爬虫是否合法?如何合规采集数据?需要掌握哪些前置知识(如HTTP协议)?有哪些好用的工具可以辅助开发?学完本篇,你将建立起对网络数据采集的整体认知框架,为后续实战打下坚实基础。 阅读详情

相关推荐

python读取串口数据采集MPU数据

1)下位机在ST公司的stm32f4系列MPU平台上开发,核心器件加速度传感 器采用ST公司推出的LIS302DL系列三轴加速度传感器; (2)MPU控制下位机逻辑,传感器以400HZ采样率采集加速度数据,并通过 SPI高速总 线实时传送给MPU; (3)用户数据包括segment(加速度采样值)和index(各次采样数据即各segment 的索引)两部分,index中包含segment的名称、起始存储地址和容量大小等 数据,用户数据全部存储在MPU的flash中,断电不丢失; (4)系统支持最多7段独立的采样,每段采样最多128K数据量;

3.提取数据--find()/find_all

人生苦短,我用python!

zhangke0426的博客 2922

【重磅干货】介质损耗因数(tanδ)揭秘:如何精准定位材料劣化最严重的温度?附权威研究PDF!

是评估绝缘材料性能的核心指标,能直接反映材料内部能量损耗和微观结构变化。通过分析tanδ-温度曲线的峰值点,可精准定位材料劣化最严重的温度。:极化损耗峰值的温度点(如环氧树脂的80℃)是材料性能拐点,需重点关注!:图3对比了5种材料的tanδ-温度曲线,峰值温度差异高达50℃!在电力设备、电子元器件等领域,材料的老化与温度密切相关。:[《介质损耗峰值温度在设备寿命预测中的应用》]在不同温度下测量tanδ,绘制曲线图。:[《多材料介质损耗峰值温度对比研究》]:基于tanδ峰值温度开发的。

mubiao05的博客 1350

python bs4 find_all_在BS4中使用find_all获取文本作为列表

I'll start by saying I'm very new with Python. I've been building a Discord bot with discord.py and Beautiful Soup 4. Here's where I'm at:@commands.command(hidden=True)async def roster(self):"""Gets a...

weixin_33895554的博客 775

记录——影刀RPA高级操作题(二)——使用影刀RPA内置包和”Xpath“获取数据,获取数据写入目标MySQL

【代码】记录——影刀RPA高级操作题(二)——使用影刀RPA内置包和”Xpath“获取数据,获取数据写入目标MySQL。

m0_74824002的博客 842

【实战解析】SAP EWM与PP深度集成:从后台配置到前台物料流转的全链路设计

本文深入解析SAP EWM与PP深度集成的全链路设计,涵盖后台配置与前台物料流转的实战应用。通过两种集成模式(DPI与API)的选择策略、十二个关键后台配置步骤详解,以及PMR生成、PSA补货等前台演示,帮助企业实现生产计划与物料供应的高效协同,显著提升生产效率和库存周转率。

weixin_30723433的博客 421

python爬虫(1.find和findAll函数提取文本)

from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen("http://www.pythonscraping.com/pages/warandpeace.html") bsObj = BeautifulSoup(html) #根据css样式表查找 nameList = bsObj.findAll(

dawen1937的博客 2万+

OpenBullet2 学习研究2-Conditions条件之KeyCheck的使用

上一节我们学习了如何安装Openbullet2以及如何新建一个配置,最后我们再配置里面新建一个Http的请求块,帮助我们发送了第一个请请求。这一节我们来学习check块。当我们发送请求以后,请求返回的内容是否是我们想要的,或者请求发送正确没有,这个我们怎么判断呢?这个时候就要用到check块了。

959

python 如何使用find和find_all,爬虫、找文本

这篇文章我们来讲讲如何在python使用bs4模块返回值中正确使用find和find_all来取值。 我们先来看看find函数在两种场景使用: 一、 find在字符串(str)时可以查找使用。 在字符串(str)是怎么来使用find函数,find函数就是找到的意思。 我们来看看下面案例 #---------案例1----------- a='0123456789'#因为我们电脑中的字节都是从0开始算第一个位置 b=a.find('0')#这行代码的意思就是我要查找a中0的位置 print(b) >&

贼厉害 6387

红外图像处理实战:用MATLAB实现时域高通滤波(THPF)去噪(附完整代码)

本文详细介绍了如何利用MATLAB实现时域高通滤波(THPF)算法进行红外图像去噪,包括核心原理、工程实现要点和完整代码示例。通过分析时间窗口选择、空域预处理优化和自适应参数调整等关键点,帮助开发者有效抑制固定图案噪声,适用于无人机载红外监测和安防监控等场景。

weixin_42783709的博客 183

fastadmin云快充充电桩系统部署文档uniapp

多商户 嘎嘎快充V1.0部署文档 一、服务器环境: 服务器配置4核心8GB内存5M带宽以上配置 VX next1402 只支持linux环境 nginx1.22 php7.2 开启redis、fileinfo扩展,关闭禁用workerman gatewayworkerman需要的函数,如pcntl相关的函数 mysql5.7 supervisor redis 注意: 1.站点必须配置https、websocket配置wss 2.注意开放直连服务端口:2024,并添加到安全组 二、必

itholiday2014的博客 1629

Python爬虫编程4——数据解析模块之bs4

目录 一.bs4简介 1.基本概念 2.源码分析 二.bs4的使用 1.快速开始 2.bs4的对象种类 三.遍历文档树 遍历子节点 1.contents children descendants 2.string strings stripped_strings 四.遍历文档树 遍历父节点 1.parent和parents 五.遍历文档树 遍历兄弟节点 六.搜索树 七.find_all() 和 find() 八.select()方法 九...

qq_52914337的博客 3198

RAP 通用搜索实战:用 CDS 注解打造 Fiori Elements 的一体化检索体验

RAP应用中的通用搜索优化实践:通过CDS注解实现高效模糊匹配 摘要:本文介绍了在SAP RAP应用中优化列表搜索体验的方法。通过CDS注解配置通用搜索功能,用户无需指定字段即可在多字段中模糊匹配数据。关键实现包括:1)使用@Search.searchable启用全局搜索;2)通过@Search.defaultSearchElement标记核心搜索字段;3)利用@Search.fuzzinessThreshold设置容错阈值(0.7-1.0)处理拼写错误;4)使用@Search.ranking优化结果排序。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 1398

《Python网络数据采集》读书笔记 Day 01

Ryan Mitchell《Python网络数据采集》读书笔记 Day 01 None及错误处理 在学习的过程中,最常遇见的问题就是: AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'child' 例如下面的例子 from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup...

steventian72的博客 272

RV1126 ISP调参实战:3A算法参数调节的7个技巧

││ │ DEMOSAIC (去马赛克) │ ││ │ GAMMA (Gamma 校正) │ ││ │ DPC (坏点校正) │ ││。

小灰灰的博客 663

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

第五周 Day1 —— Python网络数据采集

第五周 Day1 —— 网络数据采集 网络数据采集 ---------- > 爬虫 一、 怎么写爬虫程序 获取页面的代码 HTML ----------> 数据放在HTML标签中 解析HTML页面 正则表达式 / XPath / CSS选择器 数据的持久化 文本文件(CVS) / Excel / 数据库 二、写爬虫程序违法吗? 处于灰色地带 ---------> 法不禁止即为许可 如果被目标网站举证你有破坏别人动产的行为

Maple12138的博客 405

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

Day7.数据采集-爬虫

数据采集我们进行数据分析以及挖掘时,前提条件就是需要有数据;如果在公司里作业,我们可以从数据库中导入数据,但同时我们也可以对采集数据来进行分析。采集数据最常用就是我们听到的爬虫,通过爬虫...

MineData 850

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

python day1 基础语法

Python大学习 day1 python应用方向 数据采集+数据分析 web开发 Django 自动化运维 运维开发工程师 自动化测试 测试开发工程师 人工智能 数学+算法 python语言特点 解释性语言 可移植性(例如:从windows系统转移到linux系统)跨平台使用 缺点: 线程:假的 需进程弥补 线程被包含于进程 第三方库较多 Anaconda包含所有库 基础语法 单行注释:#(变量...

qq_45211343的博客 185

Python 爬虫 day1

1、“大数据时代”,数据获取的方式 1、企业生产的用户数据:大型互联网公司有海量用户,所以他们积累数据。 2、数据管理咨询公司:数据采集团队,一般会通过市场调研。 3、政府/机构 提供的公开数据:例如统计局。 4、第三方数据平台购买数据, 5、爬虫爬取数据; 2、什么是爬虫? 1、爬虫...

qq_23979811的博客 350

Python金融数据采集与分析从0到1:基于mootdx的高效实现指南

### 1.1 数据获取的四大核心障碍 在金融数据分析领域,数据获取往往成为制约分析效率的首要瓶颈。金融从业者和量化研究者经常面临以下关键挑战: **数据接口复杂性**:传统金融数据接口往往需要掌握复杂的协议规范,学习曲线陡峭,新手入门需要耗费大量时间成本。 **格式转换繁琐**:不同数据源返回的数据格式千差万别,从CSV到JSON再到二进制文件,数据清洗和标准化过程占用40%以上的分析时间。

gitblog_01059的博客 283

Python Day-01(1)

注:本文初步的学习资料是 链接: https://github.com/jackfrued/Python-100-Days. 和https://www.cnblogs.com/java2018/p/12114770.html. 初识Python python的发展史就不介绍了,主要介绍一下python的优缺点和应用领域。 Python的优缺点 Python的优点很多,简单的可以总结为以下几点。 1、简单明了,学习曲线低,比很多编程语言都容易上手。 2、开放源代码,拥有强大的社区和生态圈,尤其是在数据分析和机

weixin_40935479的博客 246

【搬运自用】 网络数据采集概述 -Python100天从新手到大师Day56(GitHub)

搬运Github热门项目Python从新手到大师Day56内容,仅供自己学习和参考

weixin_57560711的博客 381

总结day03

总结 day02 python标识符要求:由字母、数字或者下划线组成,并且数字不能开头(减号不是下划线) 关键字—python中本身具备特殊功能或者特殊意义的一些标识符,不能另做他用 常用数据和数据类型:数字数据;文本数据;布尔数据;空值 获取数据类型用type 输入函数-input: 将程序中的数据输出到控制台中显示 输入函数:程序从控制台中获取数据;控制台中是无法直接输入数据 对应的函数是input函数,一个input只能输入一个数据 input() 可以直接输入数据,输入结束按回车

qq_67036231的博客 566

Colmi R02智能戒指数据采集系统:构建高效实时健康数据采集架构的技术实现

Colmi R02智能戒指数据采集系统是一个基于Python的开源客户端,专为Colmi R02系列智能戒指设计,实现了蓝牙低功耗(BLE)通信协议解析、实时健康数据采集和离线数据存储的完整技术方案。🔧该系统通过异步架构和模块化设计,为开发者提供了可扩展的健康监测数据接口,支持心率、血氧饱和度、步数等多维度健康指标的实时采集与历史数据同步。 ## 技术架构深度解析 Colmi R02智能戒指

gitblog_00017的博客 320

Day 35:【99天精通Python】综合实战 - 爬虫与数据分析可视化(上) - 数据采集与入库

本文介绍了一个完整的豆瓣电影Top250数据采集与分析项目的第一部分。项目采用模块化设计,包含爬虫(spider.py)、数据库(storage.py)和主程序(main.py)三个模块。数据库模块使用SQLite存储电影排名、标题、评分等信息;爬虫模块通过Requests获取数据,BeautifulSoup解析HTML,并实现了分页抓取、随机延时等防反爬措施。项目结构清晰,包含日志记录功能,为后续的数据分析与可视化打下基础。

weixin_52694742的博客 989
上一篇: python_yield
下一篇: python_猫眼实例
Py_CCY
博客等级 码龄9年 5粉丝 60原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值