对于数据分析师来说，数据获取通常有两种方式，一种是直接从系统本地获取数据，另一种是爬取网页上的数据，爬虫从网页爬取数据需要几步？总结下来，Python爬取网页数据需要发起请求、获取响应内容、解析数据、保存数据共计4步。本文使用Python爬取去哪儿网景点评论数据共计100条数据，数据爬取后使用Tableau Public软件进行可视化分析，从数据获取，到数据清洗，最后数据可视化进行全流程数据分析，
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2023-07-02 16:13:03
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纳指ETF，这是最深得我心的指数基金。场内T+0交易，可以长线定投、中长线持有、波段套利、日内套利，除了沪深300ETF之外，它是我定义的第二只万能指数基金。回顾下纳指ETF往期的精彩文章：三问三答，谈一只伟大的指数基金下面从三方面，带大家了解纳指ETF的前世今生。1、了解下它的场内和场外相关指数基金纳指ETF，跟踪的是纳斯达克100指数，场内较好的指数基金有：513100，159941，1611
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2023-10-16 21:46:59
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由于这里的目标是获取整个自由行的产品列表，因此还需要获取出发站点的列表，从不同的城市出发，会有不用的产品。返回自由行的首页，单击搜索框左侧的出发站点，如下图：切换到Headers界面：可以看到此时目标的URL是：https://touch.dujia.qunar.com/depCities.qunar开始分析该网站的爬虫工作流程分析步骤：1 获取出发地站点列表2 获取旅游景点列表3 获取景点产品列
# PYTHON 如何实时爬取文华商品指数
## 介绍
文华商品指数（Commodity Index）是反映一定时期内国际商品价格变动的指标。通过实时爬取文华商品指数数据，可以帮助我们了解商品市场的走势，进行市场分析和决策。
本文将介绍如何使用 Python 实时爬取文华商品指数数据，并提供代码示例和详细的逻辑解释。
## 爬取网页数据
首先，我们需要从网页上获取文华商品指数数据。可以选择使
原创
2023-08-15 10:54:53
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# Python Selenium爬取IE浏览器
## 简介
在网络爬虫的世界里，Python是一种非常流行的语言，而Selenium是一个强大的Web自动化工具，可以用来模拟人类在浏览器中进行操作，例如点击按钮、填写表单等。在使用Selenium时，我们通常会使用Chrome或者Firefox浏览器，但有时候也会需要使用IE浏览器。本文将介绍如何使用Python和Selenium来爬取IE浏
一、网络爬虫与搜索引擎的关系 爬虫相当于眼睛和耳朵，是收集数据的。引擎相当于大脑，是理解和处理数据的。 搜索引擎大致可分为四个子系统：下载系统、分析系统、索引系统、查询系统。而爬虫只是下载系统 上图是搜索引擎的一个简单抽象模型。从中可以看出爬虫是搜索引擎的一部分，用于搜集信息（下载网页内容），搜集来的信息形成网页的备份，需要搜索引擎的其他部分经过一系列的分
import numpy as np
from scipy.linalg import expm,logm
#矩阵指数计算
x = expm(np.ones((2,2)))
#矩阵对数计算
y = logm(np.ones((2,2)))
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2023-05-30 15:29:20
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1主要内容目的：实现微博的自动登录，实现对某个用户所发微博的时间，客户端，文案，转发数，评论数以及点赞数的爬取。 难点：如下图所示： 这个微博时是用户转载的自己以前的博文，而且在对目标信息进行爬取时会出现两个不一样的信息，由于我最后会将这个信息形成列表进行提取，所以会出现时间，客户端，文案，转发数，评论数以及点赞数不匹配的情况，所以需要将爬取到的多余的信息删除。需要分辨出哪个是多余的信息，这里两个
我在自学爬虫的过程中，我经历了urllib库–>requests库–>正则表达式的使用–>Xpath，Beautiful Soup–>查ajax解析动态网站–>selenium自动化解决动态网站爬虫–>scrapy框架的使用这么一个过程，在实操后，个人认为爬取体量不大的情况下，selenium使用起来是最方便的，当你前面几个过程打好基础后，会非常容易上手。 文章
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2023-09-05 16:49:05
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我们已经学习 urllib、re、BeautifulSoup 这三个库的用法。但只是停留在理论层面上，还需实践来检验学习成果。因此，本文主要讲解如何利用我们刚才的几个库去实战。1 确定爬取目标任何网站皆可爬取，就看你要不要爬取而已。本次选取的爬取目标是当当网，爬取内容是 以 Python 为关键字搜索出来的页面中所有书籍的信息。具体如下图所示：点击查看大图本次爬取结果有三项：图书的封面图片图书的书
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2023-09-06 06:53:01
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通过python爬取SCDN论坛的标题，返回请求网址使用requests请求网址 lxml中etree请求数据 time延时 openpyxl保存再excel中网站共有100页数据，5000个论坛。我们可以输入爬取的页数：运行代码：将数据储存在excel中：源代码如下：在这里插入代码片
# _*_ coding:utf _*_
# 人员：21292
#
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2023-07-01 00:19:47
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网络搜索引擎的构架一个专业的网络搜索引擎至少包含3部分即抓取、处理和搜索。下面是它们的一般功能：抓取：抓取（蜘蛛、爬虫、crawler、spider等）程序负责爬行特定网络（也可能是整个网络），把网络上的页面和其它需要的文件下载到本地来。目前的难点是web2.0的普及导致的js分析和身份认证等问题。处理：处理（分类、信息抽取、数据挖掘、classify、information extraction
前言：上一篇文章，采用爬取接口的方法爬取到的文章数量只有十篇，但我们看到的文章却不止十篇，甚至点刷新之后会不断增加，而且之前的文章还存在，这说明虽然接口一次只传十条数据，但页面会将已接收的数据缓存到本地，增加到页面中，大概是这样。 爬取接口的方法比较简单，只要将要传递的参数陈列分析出来，基本都能获取后台返回给前端的数据。不过很多网站的数据是找不到对应接口的，这时候就需要使用其他的方法来爬
# Python获取e指数的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会刚入行的小白如何在Python中实现获取e指数的功能。首先，让我们来看一下整个实现的流程。
## 实现流程
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 导入math库
2 | 使用math库中的exp函数获取e的指数
3 | 输出e的指数值
接下来，我将逐步介绍每一步需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 步
原创
2023-07-31 09:46:30
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前言最近有个需求是批量下载安卓APP。显然，刀耕火种用手点是不科学的。于是尝试用Python写了一个半自动化的脚本。所谓半自动化，就是把下载链接批量抓取下来，然后一起贴到迅雷里进行下载，这样可以快速批量下载。准备工作Python 2.7.11：下载pythonPycharm：下载Pycharm其中python2和python3目前同步发行，我这里使用的是python2作为环境。Pycharm是一款
原创
2023-05-18 10:49:36
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用Python进行爬取网页文字的代码：#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import requests
import re
# 下载一个网页
url = 'https://www.biquge.tw/75_75273/3900155.html'
# 模拟浏览器发送http请求
response = requests.get(url)
# 编码方式
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2023-06-29 10:15:00
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爬虫主要包括三部分：1、获取url2、解析url中的内容，并爬取想要的内容3、保存内容获取url可以直接复制想要抓取的网址，如果网页存在分页的情况，可以用for循环，如： for i in range(0,1):
url = baseurl + str(i*25) baseurl就是基础网址，通过for循环实现多页的抓取。解析url解析可以用requests库基础实例1、get请求：r =
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2023-06-20 12:39:04
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这是一次失败的尝试 , 事情是这样的……1.起因前段时间刚刚学完爬虫，于是准备找个项目练练手。因为想要了解一下“数据挖掘”的职位招聘现状，所以我打算对‘智联招聘’下手了。网上当然也有很多教程，但是套路基本就是那几种情况，看起来也不是特别困难，我充满信心地开始了尝试。2.分析网站数据使用工具：谷歌浏览器、pycharm首先利用谷歌浏览器查看网页源码，发现在源码里找不到职位信息，所以判断职位信息是通过
学了好久的 java 换个语言试试 就选择了 简单易学的python ,学了一段时间看到别人都在爬取12306网站的数据，我也尝试尝试，发现 12306网站的数据更新太快。返回的json数据变得越来越复杂：现在时间是2017,04,06 估计过一段时间12306网站就会改变json数据 此代码仅供参考。爬取网站数据之前先分析这个网站的url分析12306网站的请求的url:用Firef
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2023-09-08 22:16:24
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本文将实现可以抓取博客文章列表的定向爬虫。定向爬虫的基本实现原理与全网爬虫类似，都需要分析HTML代码，只是定向爬虫可能并不会对每一个获取的URL对应的页面进行分析，即使分析，可能也不会继续从该页面提取更多的URL，或者会判断域名，例如，只抓取包含特定域名的URL对应的页面。 这个例子抓取博客园（)首页的博客标题和URL，并将博客标题和URL输出到Console。编写定向爬虫的第一步就是分析相关页
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2023-09-25 17:29:30
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