Python爬虫入门教程 31-100 36氪(36kr)数据抓取 scrapy

最新推荐文章于 2024-04-23 14:08:57 发布
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分类专栏： 爬虫100例教程 文章标签： python爬虫 scrapy爬虫 36氪爬虫
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本文是一篇关于使用Python的Scrapy框架抓取36氪网站数据的入门教程，内容涵盖数据分析、创建Scrapy项目、设置爬虫入口、编写URL生成器、数据解析及数据获取。通过教程，读者将学习如何抓取瀑布流页面的ajax数据，并进行数据持久化。

1. 36氪(36kr)数据----写在前面

今天抓取一个新闻媒体，36kr的文章内容，也是为后面的数据分析做相应的准备的，预计在12月底，爬虫大概写到50篇案例的时刻，将会迎来一个新的内容，系统的数据分析博文，记得关注哦~

36kr 让一部分人先看到未来，而你今天要做的事情确实要抓取它的过去。

网址 https://36kr.com/

在这里插入图片描述

2. 36氪(36kr)数据----数据分析

36kr的页面是一个瀑布流的效果，当你不断的下拉页面的时候，数据从后台追加过来，基于此，基本可以判断它是ajax异步的数据，只需要打开开发者工具，就能快速的定位到想要的数据，我们尝试一下！

在这里插入图片描述

捕获链接如下

https://36kr
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36Kr 也叫36氪,是一个我非常喜欢的网站,网罗天下资讯,而且页面整洁资讯一目了然,极大的开拓眼界,许多不管是金融方面科技方面我感觉是最新最全面,当然最终是准备爬取一下上面的资讯,当然是不会对对方服务器造成压力的情况下进行的爬取.
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一个做了反爬的36氪，返回数据恶心，感觉是一堆垃圾。这里只是记录一下爬取过程。（一）爬取环境win10python3scrapy（二）爬取过程（1）入口：搜索image.png（2）动态js数据加载，查看下一页操作：image.png（3）返回数据：image.png（4）请求链接http://36kr.com/api//search/entity-search?page=4&per_page=4...
Python爬虫入门【18】： 36氪(36kr)数据抓取 scrapy
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36Kr：2019年消费金融行业研究报告
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2018年我国消费金融市场规模约8.45万亿元，预计2020年将达12万亿元，行业前景广阔。 2018-2019年，消费金融项目数量渐增，热度不减，但长尾明显，资本向头部项目集中。 目前从整体来看，消费金融市场竞争格局较为分散，尚未形成垄断局面。在传统银行、持牌消费金融、互联网消费金融领域均有领先的优势企业出现，各具特色，各有所长。 大数据分析、人工智能、物联网和区块链等金融科技的应用正在颠覆金融行业价值链。目前较为成熟的是大数据分析和人工智能，用以解决消费金融领域存在于贷前、贷中和贷后流程中的诸多痛点问题。 随着国内金融行业监管收紧，消费金融领域历经多年规范与洗牌，利润空间收窄，对客户需求和风险点识别要求更加精准，智能风控将成为消费金融发展的关键。
爬取新闻网站新闻列表的python程序
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本程序可以爬取新闻网站的新闻列表，本代码以中国地质大学（武汉）官网为例，如果需要更换，可以直接更换baseURL，然后打开控制台分析代码结构，适当修改即可。
爬虫（爬取36kr新闻）（未完成）
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爬取36kr网站的经历虽然之前老是听同学提起网络爬虫，但是自己一直没有尝试过。这次因为项目需要，我也开始了爬虫之旅。跌跌撞撞，特此记录，希望能够帮助到一些人，也是对自己的一个总结提高。 目录用 [TOC]来生成目录：爬取36kr网站的经历目录 设计到的知识 任务及解决思路 爬虫过程 资料共享 反思与提高 代码块设计到的知识 前端相关的知识：HTML，JavaScript。要能看得懂HTML代码，会分
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Python+Scrapy爬取36氪网新闻 一.准备工作： ​ ①安装python3 ​ ②安装scrapy ​ ③安装docker，用来运行splash，splash是用来提供js渲染服务（python中还需利用pip安装scrapy-splash 库） 注意：win10需要安装docker客户端（https://www.docker.com/），Linux的安装就比较简单了（自行百度）。安装上...
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本文转自我的个人博客 最近在倒腾ajax爬虫，顺便记录一下过程。以36Kr “早期项目” 一栏为例，大致分为如下两步。解析索引页难点在于如何获取索引页的url。浏览器打开36Kr,按F12打开开发者工具，切换到Netwotk 面板。AJAX 一般是通过 XMLHttpRequest 对象接口发送请求的，XMLHttpRequest 一般被缩写为 XHR。所以点击XHR，清空监听到的内容。如下图:点
python3 爬取36氪新闻网页
徐代龙的技术专栏
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一个做了反爬的36氪，返回数据恶心，感觉是一堆垃圾。这里只是记录一下爬取过程。 （一）爬取环境 win10 python3 scrapy （二）爬取过程 （1）入口：搜索 （2）动态js数据加载，查看下一页操作： （3）返回数据： （4）请求链接 http://36kr.com/api//search/entity-search?page=4&...
爬虫-36kr-接口分析-191016
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