项目实训：bd搜索爬虫

已于 2022-11-13 13:52:53 修改
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分类专栏： python 文章标签： python 网络爬虫
于 2022-11-02 13:53:11 首次发布
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版权

百度爬虫！！！！
1.requests库使用
2.lxml库使用
3.pandas库使用
4.数据清洗
5.数据分析可视化

结构分析

接下来的对目标爬虫的结构进行分析

爬虫思路
  1. 分析数据来源在哪？
  2. 如何模拟的像真实用户
  3. 如果提取数据
  4. 如何保存数据

文章一直发不出去，提示版权问题，确实没办法，代码在这里-----ZQZYTB

python爬虫实训_python爬虫实践教学
weixin_39632057的博客
11-20 561
一、前言这篇文章之前是给新人培训时用的，大家觉的挺好理解的，所以就分享出来，与大家一起学习。如果你学过一些python，想用它做些什么又没有方向，不妨试试完成下面几个案例。二、环境准备安装requests lxml beautifulsoup4 三个库（下面代码均在python3.5环境下通过测试）pip install requests lxml beautifulsoup4三、几个爬虫小案例获...
python爬虫实训日志_python爬虫小白日记（一）
weixin_39828193的博客
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写到最前面哈：现在，网上的、书上的各种爬虫教程比比皆是。但是，大家千万不要纠结到底哪个资源更好。作为一个小白，建议大家把几个老师都看看，毕竟爬虫的方法有很多种。到时，写爬虫的时候，想起哪种就用哪种。笔者作为一个小白，第一次自己写爬虫，写得不好，望见谅。当然代码一定原创。这是在鼓励我自己，也是提供给和我一样的同学一个爬虫思路。对于新手而言，爬虫为什么那么难？就是因为对于初学者不太了解正则表达式。笔者...
Python期末实训,爬虫实验报告
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Python爬取网页 简介：Python中有很多第三方库，可以快速处理网页，我们使用四个库来爬取网页，并且保存数据 import urllib.request # 获取整个网页内容 from bs4 import BeautifulSoup # 解析网页结构 import re # 使用正则匹配数据 import xlwt # 保存到Excel中 第一步根据URL获取整个网页 ​ 爬虫实际上就是程序模拟人类点击网页的过程。但是有些网站禁止爬取，他们是怎么做到禁止爬取的呢?
【AIGC实用案例分析3】：用爬虫爬取豆瓣电影中的信息
xzs51job的专栏
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何为编程？首先编程一定是现有一个目的（需求），根据需求做编程，我们想通过编程来解决世界上各种各样的问题。那么在传统意义上的编程，我们需要有扎实的编程基础（计算机网络、计算机组成原理...）等等相关理论知识，其次将大问题化小，不断细分我们的任务，分析我们要解决的问题如何解决，就像做算法题一样，可以先想出伪代码，什么语言都不重要，首先要有思想，有逻辑，不同的语言只是语法不同而已。最后我们将每一个功能模块化，封装、复用，这样有利于代码的可读性和可维护性。
python实训笔记（静态爬虫）
Ben的博客
07-31 582
python项目实训笔记（一）静态爬虫用户正常访问网页的流程爬虫访问网页的流程1、request请求模块1、方法介绍url:请求地址headers：请求携带的请求头信息parmes/data：请求携带的参数信息最后进行请求和分析：利用params进行多页请求和分析：使用面的对象思想进行爬虫2、正则表达式re1、match匹配2、贪婪与非贪婪3、search方法4、修饰符5、findall()6、compile()7、网页中正则表达式练习3、持久化csv持久化存储数据库持久化存储4、解析器解析1、bs4解析器
python实训课堂笔记--爬虫（2）爬取小说榜第一页
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12-06 653
目录获取wb从输出的文本内容显示body标签段能获取到我们需要的数据内容：一、方法一（此方法失败，可直接看方法二，这里仅做记录）：1.从body标签段再具体缩小到div标签段，爬取此标签的数据内容，为分类出所需信息做准备：2.将div标签段的内容转换为文本形式方便查看3.替换无关标签字段：二、方法二重新在页面的Response里格式化一下代码，观察页面的代码格式，最后通过所需字段标签的属性内容来定位，逐个爬取相应字段：爬取结果如下：后续思考认为不必在爬取时连续用两个find，只需在整体的属性内容下定位到字段
创新实训项目进度（一）
u010649319的博客
05-31 1790
将计算机网络第五版pdf中的文字提取到result.json注意如果提取的是中文数据，在保存到json时需要设置ensure_ascii为False原始的pdf格式提取后的json数据rapidocr_pdf会将提取的每页数据放到一个list中，其中每个元素都是一个list，形如初步提取的文档数据中存在大量的换行符、空格、特殊字符、公式、页码、等影响数据集构建和模型训练的噪声数据，因此需要额外步骤进行数据清洗。
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xxy_yinji的博客
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初衷：踏入互联网的门槛，时日并不长，看着自己一步步慢慢爬过来，想把自己的历程做个记录，顺便或许可以帮助下后来者。
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01 快速爬取网页1.1 urlopen()函数import urllib.requestfile=urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com")data=file.read()fhandle=open("./1.html","wb")fhandle.write(data)fhandle.close()读取内容常见的3种方式，其用法是：file.rea...
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使用 `\033` 方式设置终端字体颜色
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ANSI 转义序列是一组特殊的字符序列，用于控制终端的显示属性，如颜色、光标位置等序列通常以\033[开始，后跟一个或多个参数，最后以m结束。
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pip国内镜像源配置
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Ansible配置文件解析与优先级 Ansible通过ansible.cfg文件进行配置，配置文件按以下优先级查找： ANSIBLE_CONFIG环境变量 当前目录下的ansible.cfg 用户家目录下的.ansible.cfg 系统默认的/etc/ansible/ansible.cfg 配置文件主要包含[defaults]、[privilege_escalation]等核心配置段，分别用于设置基础参数、提权控制等。常用配置选项包括inventory路径、远程用户、连接超时、并发数等。其中[privile
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Ansible提供了三种安装方式：源码安装（仅安装核心模块）、发行版安装和Python安装。安装时需注意区分ansible-core（基础包）和ansible（含社区模块的完整包）。在Rocky8系统上，安装过程需要额外配置sshpass支持密码验证，并通过pip安装自动补全工具argcomplete。配置环节包括设置inventory文件、ansible.cfg参数调整（禁用SSH密钥检查、配置sudo权限等），以及测试节点连通性。最终通过ansible all -k -m ping命令验证控制节点与被控
按照需求分析、网页分析、编写爬虫代码、数据处理、存储和输出以及测试优化写一个豆瓣电影TOP250的网络爬虫实训步骤，不少1000字
06-06
豆瓣电影TOP250是一个非常受欢迎的电影排行榜，通常作为电影粉丝的参考。本篇文章将介绍如何使用网络爬虫来爬取豆瓣电影TOP250网站上的电影信息，并进行数据处理和存储。 一、需求分析 在这一步骤中，我们需要明确需要爬取哪些数据以及从哪个网站进行爬取。对于豆瓣电影TOP250，我们需要爬取电影的名称、导演、演员、评分、评价人数、电影海报等信息。同时，我们需要从豆瓣电影网站进行爬取。 二、网页分析 在这一步骤中，我们需要对豆瓣电影TOP250的网页结构进行分析，以确定需要爬取的数据在页面中的位置和规律。我们可以使用开发者工具来查看网页源代码，并找到需要爬取的数据所在的标签、类名或ID等。 豆瓣电影TOP250的网页结构比较简单，每部电影的信息都被包含在一个li标签中，并使用类名为“info”的div标签进行包裹。在info标签内，我们可以找到电影的名称、导演、演员、评分等信息。 三、编写爬虫代码 在这一步骤中，我们需要使用编程语言如Python，根据需求和网页分析结果编写爬虫代码，利用HTTP请求和解析HTML页面等技术实现对目标网站的爬取。 在Python中，我们可以使用第三方库如Requests和BeautifulSoup来实现网络请求和HTML解析。下面是一个简单的爬虫代码示例： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://movie.douban.com/top250' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movies = [] for li in soup.find_all('li', class_=''): movie = {} movie['title'] = li.find('span', class_='title').text movie['director'] = li.find('div', class_='bd').find_all('p')[0].text.strip()[4:] movie['actors'] = li.find('div', class_='bd').find_all('p')[1].text.strip()[3:] movie['rating'] = float(li.find('span', class_='rating_num').text) movie['votes'] = int(li.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text[:-3]) movie['poster'] = li.find('img')['src'] movies.append(movie) print(movies) ``` 在上面的代码中，我们使用了Requests库来发送HTTP请求并获取页面内容，使用BeautifulSoup库来解析HTML页面并提取需要的信息。我们使用find_all方法找到所有的电影li标签，并迭代每个标签以提取电影信息。最后，我们将电影信息存储到一个列表中，并输出到控制台。 四、数据处理 在这一步骤中，我们需要对爬取的数据进行处理和清洗，去除无用信息，转换数据类型等，以便后续的数据分析和使用。 在本例中，我们需要将电影的导演和演员信息进行分割，去除评价人数中的逗号，并将评分和评价人数的数据类型转换为float和int。下面是一个简单的数据处理代码示例： ```python for movie in movies: movie['director'] = movie['director'].split(' / ') movie['actors'] = movie['actors'].split(' / ') movie['votes'] = int(movie['votes'].replace(',', '')) ``` 在上面的代码中，我们使用split方法将导演和演员信息进行分割，并使用replace方法将评价人数中的逗号去除，并将其转换为整数类型。 五、存储和输出 在这一步骤中，我们需要将处理后的数据存储到数据库或文件中，或输出到其他系统，以便后续使用或展示。 在本例中，我们可以将处理后的电影信息存储到一个CSV文件中，以便后续的数据分析和使用。下面是一个简单的存储和输出代码示例： ```python import csv with open('movies.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: fieldnames = ['title', 'director', 'actors', 'rating', 'votes', 'poster'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() for movie in movies: writer.writerow(movie) ``` 在上面的代码中，我们使用csv模块来创建一个CSV文件，并使用DictWriter类将电影信息写入文件中。 六、测试和优化 在这一步骤中，我们需要对爬虫程序进行测试，发现问题并进行优化，提高爬取效率和稳定性。 在本例中，我们需要测试爬虫程序的稳定性和效率，并对程序进行优化，以提高爬取效率和稳定性。我们可以使用多线程或异步IO等技术来提高爬取效率，并使用异常处理等技术来提高程序的稳定性。 以上是一个简单的豆瓣电影TOP250的网络爬虫实训步骤，通过以上步骤，我们可以成功地爬取豆瓣电影TOP250的电影信息，并进行数据处理和存储。
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