正则表达式爬取红牛分公司数据

最新推荐文章于 2023-09-17 20:45:37 发布

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#正则表达式 #python

本文介绍了如何运用正则表达式从红牛官网有效地抓取分公司信息，展示了正则表达式在爬虫中的应用。

正则表达式还是很好玩的,爬取红牛官网分公司信息

import requests
import re
import pandas as pd
response = requests.get(url="http://www.redbull.com.cn/about/branch")
company = re.findall('<h2>(.*?)</h2>', response.text)
add = re.findall

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python网络爬虫模块

Lord_Haruka的博客

07-20

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网络爬虫模块

【复习】利用正则表达式爬取网站的信息

wwwcaifeng的博客

07-26

794

这个函数开始调用之前的那几个函数了，第二行开始，把网址是url的提取出来源代码给muluyedm，第三行，然后调用第五部分代码的函数，从源代码中提取出来标题和内容，第四行，调用第六部分的函数将第三行获取到的值，赋值到第六部分的函数，保存到本地。第七部分的函数就是保存到本地，意思就是，每一个内容页的绝对网址，提取出标题和内容，保存到本地。这个函数意思就是，你给个url网址，它就返回该网址下网页的源代码，实际上在本爬取的过程中，它用到了两次，一次是获取的目录页的源代码，一次是获取的具体内容页的源代码。

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python--re模块及爬取红牛分公司实战演练

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列表表达式爬取红牛分公司数据

书山有路勤为径，学海无涯苦作舟

05-11

432

列表达式爬取红牛官网分公司信息 import requests import pandas as pd import bs4 response = requests.get("http://www.redbull.com.cn/about/branch") main_page = bs4.BeautifulSoup(response.text,"html.parser") company = [i.text for i in main_page.findAll("h2")] address = [i.tex

Python数据分析与挖掘

01-08

92讲视频课+16大项目实战+课件源码为什么学习数据分析？人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的？数据分析就是。从海量数据中获得别人看不见的信息，创业者可以通过数据分析来优化产品，营销人员可以通过数据分析改进营销策略，产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯，金融从业者可以通过数据分析规避投资风险，程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值，它和编程一样，本质上也是一个工具，通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业，掌握了数据分析能力，往往在其岗位上更有竞争力。本课程共包含五大模块：一、先导篇：通过分析数据分析师的一天，让学员了解全面了解成为一个数据分析师的所有必修功法，对数据分析师不在迷惑。二、基础篇：围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开，帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。三、数据采集篇：通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路：数据从何来的问题，讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎实数据采集能力，避免没有数据可分析的尴尬。四、分析工具篇：讲解数据分析避不开的科学计算库Numpy、数据分析工具Pandas及常见可视化工具Matplotlib。五、算法篇：算法是数据分析的精华，课程精选10大算法，包括分类、聚类、预测3大类型，每个算法都从原理和案例两个角度学习，让你不仅能用起来，了解原理，还能知道为什么这么做。

第七章：网络爬虫-爬虫案例解析红牛公司信息

weixin_43597208的博客

05-15

592

直接学习：https://edu.youkuaiyun.com/course/play/6861/326752 爬虫案例解析红牛公司信息代码如下 1）、初级版：利用正则表达式提取数据 import requests import re url =r'http://redbull.com.cn/about/branch' resp = requests.get(url) company = re.findall('<h2>(.*?)</h2>',resp.text) address = re.f

正则表达式及re模块

weixin_49210718的博客

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246

什么是正则表达式：正则表达式是一种描述文本模式的语言，它用于匹配、搜索和替换文本中的字符序列。例如，如果想要匹配一个包含反斜杠的字符串，可以使用正则表达式。在正则表达式中，量词用于指定一个模式可以出现的次数，他只会影响前一个字符(ab+)只能影响a，不能影响b。^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$：意思为，只能是一到九开头的数字，后面的数字是13到16,之后0-9之间的数。组合在一起<.*>就是尽可能的匹配少的字符，.*?贪婪匹配是指在正则表达式中采用的一种匹配策略，即会尽可能地匹配更多的字符。

正则表达式与re模块

shiyaopeng11的博客

09-17

246

在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出现的，在字符串中\也有特殊的含义，本身还需要转义。正则表达式默认为贪婪匹配，也就是尽可能多的向后匹配字符，比如 {n,m} 表示匹配前面的内容出现 n 到 m 次（n 小于 m），在贪婪模式下，首先以匹配 m 次为目标，而在非贪婪模式是尽可能少的向后匹配内容，也就是说匹配 n 次即可。2.是一个强大的字符串匹配和处理工具（除了处理字符串，其他的什么都做不了）1.贪婪匹配：在满足匹配时，匹配尽可能长的字符串，默认情况下，采用贪婪匹配。

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09-02

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前面两篇博客介绍了`lxml` 跟`BeautifulSoup` 对信息的提取，这节来介绍最后一种提取信息的方式----正则表达式。本章的案例是爬取哔哩哔哩的热门视频的详细信息 正则表达式相信大家都听过，那什么是正则表达式呢？通俗的讲，**正则表达式就是按照一定的规则，从某个字符串中匹配出满足规则的字符串**。先来简单的看一下正则表达式的使用：

红牛分公司数据part02

qq_41405475的博客

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简单爬取红牛分公司基本数据part02 此教材利用requests、pandas、bs4三个模块。代码实现如下：方式一：直接在终端打印 import requests import pandas from bs4 import BeautifulSoup url=requests.get('http://www.redbull.com.cn/about/branch') soup = BeautifulSoup(url.text,'lxml') # title_list = soup.find_a

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当读取exccel问件时候,纯数字文本格式会被转换成int类型,由于文本格式数据表中会出现类似以0开头的数据,如00123,读取完后数据会变成int格式,而前面的0就会被忽略掉,造成数据被改变,我们在读取时候加入一个参数detype,强制一下格式就行了 df = pd.read_excel("路径\abc.xlsx",dtype={"工号": "object"}) 这样读取后的数据查看df.head() 读入数据后工号数据前面的0就会显示出来前后对比: 加参数前 ...

python柱形图填充

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将画出的柱形图填充各种形状 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams["font.sans-serif"] = "Simhei" #填充符号 marks = ["o","X","+","*","O","."] #设置X,Y轴的值 y = np.random.randint(10,100,len(marks)) x = range(len(mark

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任务要求: 1.一次性输入秒数计算距离0:0:0有多少秒例如:60330->16:45:30 2.输出该秒数代表的时间:小时：分：秒操作: 1.获取数据 second = int(input("请输入秒数:")) 2.填写数据 3.换算时间: hour = second // 3600 minute = second % 3600 // 60 second1 = second % 60 4.打印结果 print("输入秒换成时间是",hour,":",minute,":",second1)

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正则表达式爬取天气数据

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你可以使用正则表达式来爬取天气数据。首先，你需要发送一个 HTTP 请求来获取页面的 HTML 内容。然后，通过分析 HTML 结构，找到包含天气数据的标签或特定的 HTML 元素。接下来，你可以使用正则表达式来提取所需的天气数据。以下是一个示例代码，演示如何使用正则表达式从 HTML 中提取天气数据： ```python import re import requests # 发送 HTTP 请求并获取页面内容 response = requests.get('https://example.com/weather') # 从页面内容中提取天气数据 pattern = r'<div class="weather">(.*?)</div>' weather_data = re.findall(pattern, response.text) # 打印提取到的天气数据 for weather in weather_data: print(weather) ``` 上述代码中的正则表达式 `<div class="weather">(.*?)</div>` 匹配包含天气数据的 `<div>` 元素，并使用非贪婪模式 `.*?` 来匹配任意字符，直到遇到第一个 `</div>` 结束匹配。你可以根据实际情况调整正则表达式以适配不同的 HTML 结构。需要注意的是，使用正则表达式来解析 HTML 可能会比较脆弱，因为 HTML 的结构可能会有变化。如果有可能，推荐使用专门的 HTML 解析库（如 BeautifulSoup）来提取数据，这种方法更加健壮和可靠。