一、非结构化数据与结构化数据 一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构。结构化数据：先有结构、再有数据。不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。处理方式非结构化数据结构化数据正则表达式文本、电话号码、邮箱地址、HTML 文件XML 文件XPathHTML 文件XML 文件
存储数据的几种方式:
1.JSON文件的存储:是一种轻量级的数据交换格式,它是基于ECMAScript的一个子集,在python中分别以list和dict组成 <<<<<<<<返回的是一个字典常用于数据解析>>>>>>>>>
json模块提供的四个功能: s = "{'n
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2024-06-14 21:53:17
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数据提取之JSON与JsonPATH JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。 JSON和XML的比较可谓不相上下。 P
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2021-08-13 09:26:16
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三种方式解析工具解析速度使用难度BeautifulSoup最慢最简单lxml快简单正则最快最难Xpathxpath类似于前端的元素选择器，大家感兴趣的去系统学习一下xpath语法，但是既然是速成的，我们就不详细介绍了。 建议使用谷歌的xpath插件，名字叫Xpath Helper，我为大家提供了下载地址点击下载开始实验！还是老样子，访问我们例子的网站嗷！以提取标题为例https://so.gush
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2024-02-29 22:25:30
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通过使用Kettle工具，创建一个转换json_extract，并添加“JSON input”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。双击“JSON input”控件，进入“JSON输入”界面。单击【浏览】按钮，选择要抽取的JSON文件json_extract.json；单击【增加】按钮，将所选择的文件添加到“选中的文件和目录”处。单击“字段”选项卡，添加要抽取的数据字段（这里采用分
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2023-05-26 09:15:19
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JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与
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2022-04-22 09:37:54
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目录一：requests模块1：cookieJar与字典的转换：2：证书认证问题：3：设置超时时长：4：一：requests模块1：cookieJar与字典的转换：1：requests.utils.dict_from_cookiejar（）：将cookiedir类型转换成字典类型。2：requests.utils.cookiejar_from_dict（）：将字典类型转换成cookiejar类型。import requests"""requests获取的cookie是个cookieJar，
原创
2022-02-28 14:05:19
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之前 BeautifulSoup 的用法，这个已经是非常强大的库了，不过还有一些比较流行的解析库。。。。
原创
2022-04-22 09:40:35
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目录一：requests模块1：cookieJar与字典的转换：2：证书认证问题：3：设置超时时长：4：一：requests模块1：cookieJar与字典的转换：1：requests.utils.dict_from_cookiejar（）：将cookiedir类型转换成字典类型。2：requests.utils.cookiejar_from_dict（）：将字典类型转换成cookiejar类型。import requests"""requests获取的cookie是个cookieJar，
原创
2021-07-30 14:00:02
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通过Resquest或urllib2抓取下来的网页后，一般有三种方式进行数据提取：正则表达式、beautifulsoup和lxml，留下点学习心得，后面慢慢看。1. 正则表达式参考文档： 正则表达式30分钟入门教程python3 re模块 看完文档后理解正则表达式的基本概念就行，然后知道贪婪匹配和懒惰匹配的区别。实际运用过程中用的最多的就两种（ .*?) 和 (d+) 分别用来匹配任意字符和
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2024-08-23 16:21:15
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一、NetworkNetwork能够记录浏览器的所有请求。我们最常用的是：ALL（查看全部）/XHR（仅查看XHR）/Doc（Document，第0个请求一般在这里），有时候也会看看：Img（仅查看图片）/Media（仅查看媒体文件）/Other（其他）。最后，JS和CSS，则是前端代码，负责发起请求和页面实现；Font是文字的字体；而理解WS和Manifest，需要网络编程的知识，倘若不是专门做
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2023-08-09 21:02:43
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提示：本章爬取练习的url地址 = 发现曲谱 (yoopu.me)前言我们学爬虫，有时候想要的数据并不在html文本里面，而是通过js动态渲染出来的。如果我们需要爬取此类数据的话，我们该怎么办呢？请读者接着往下看：提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、首先第一步先确定数据是以什么形式加载出来的。这个很简单首先先打开页面源代码，然后ctrl + f 搜索内容的关键字。如果搜索的
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2024-08-22 12:12:40
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这时候我们需要用到JObject了；先将json数据反序列化为 JObject类型的，然后再取出来即可比如：JObject jt = Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<JObject>(json字符串);var str = jt["要取的字段"].ToString()；这时候 str 就是你要取的值
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2023-06-19 23:17:36
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Json作为一种轻量级的交换数据形式，由于其自身的一些优良特性比如包含有效信息多，易于阅读和解析。使用Json的场景也很多，比如读取解析系列化的Json格式的数据，我们需要将一个Json的字符串解析成我们想要的对象或者提取我们需要的信息。一些工具库比如fastjson或者gons转换为我们想要的对象。 比如，解析一个Person对象。Step 1. 这时候我们需要声明一个与此
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2023-09-24 22:22:41
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# Python爬虫提取坐标数据
随着互联网的普及与发展，数据已经成为信息时代的核心。而网络上的数据多种多样，其中包括了各种各样的地理数据，比如地理坐标数据。地理坐标数据可以用来描述地球上的位置信息，对于地图、导航、地理信息系统等应用都有着重要的作用。那么，如何利用Python编写爬虫来提取这些宝贵的地理坐标数据呢？本文将为大家介绍一种简单的方法。
## 什么是爬虫？
在介绍如何提取地理坐标
原创
2024-06-05 05:26:20
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# 使用Hive提取JSON数据
在大数据领域，提取和处理结构化数据是一项常见的任务。然而，当数据以JSON格式存储时，通常需要额外的处理步骤才能正确解析和提取所需信息。Hive是一种流行的数据仓库工具，可以用于处理大规模结构化数据。在本文中，我们将探讨如何使用Hive提取JSON数据，并通过示例代码演示。
## 什么是JSON？
JSON（JavaScript Object Notatio
原创
2023-08-11 09:44:53
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一.数据提取 1.形如 {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'} {'Beth': '9102'.......} { 'Cecil': '3258'......} 的json数据，用 dict_list = [json.loads(line) fo
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2023-06-16 04:33:31
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使用Python语句提取json文件中的数据一个小小的业务需求，提取json文件中键"question"对应的文本数据，如下图所示：Python代码如下：import json
fi = open("D:\\test.json", 'r', encoding='utf-8')
fo = open("D:\\data.txt", 'a', encoding='utf-8')
for line i
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2023-05-26 20:42:39
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JSON
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2019-02-23 10:11:39
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【项目简述】
接触.NET项目很长一段时间了，前台用的都是MVC框架。不知道大家是否想过一个问题，我们是如何将数据显示到前台的，换句话说，MVC可以识别怎么样的数据形式？答案很简单，就是JSON数据。不太记得的，不妨找段代码看看，我们需要将数据显示到前台，一定会返回JSON类型
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2023-08-22 17:27:15
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