之前看到过网上有一篇有关爬取P2P网站上散标投资数据和借贷人的信息数据的博文，后应他人请求，帮忙实现。发现存在不少问题，先整合前人资料（http://sanwen8.cn/p/156w57U.html），说一下爬取中遇到的问题： （一）首先分析"散标投资"这一个模块，共有51个页面 进入首页，调用360浏览器的F12（界面如下）选择Network->XHR后在上图中左侧点击到第2个页面，右侧
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2023-07-10 17:41:11
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# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import urllib2
import sqlite3
import os
import xlrd
import sqlite3
# 打开数据库文件
rrdai_db = sqlite3.connect(r'C:\Users\SX1489\Desktop\rrdai.db')
cursor = rrdai_db.curso
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2023-07-06 22:23:45
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一.主题式网络爬虫设计方案：爬取人人贷网上部分借贷信息1.主题式网络爬虫名称：爬取人人贷网上部分信息2.主题式网络爬虫的内容与数据特征分析：爬取人人贷部分信息数据，借贷信息3.主题式网络爬虫设计方案概述（包括实现思路与技术难点）：找到该网站的网址，然后F12分析该网址的源代码，找到自己所需要的数据所在的位置，提取相关的数据分析，进行数据上的处理和数据可视化的操作.二.二、主题页面的结构特征分析主题
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2023-09-14 16:50:47
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(一)、选题的背景对2021世界各国人口数量，人口密度以及人口增长率进行数据分析，对世界排名和人口密度二者之间的关系分析，进行数据分析和可视化。可以让我们更好的直观各国人口的变化以及增长率，有利于人民预测各国的人口增长数量和分析各国人口增长所呈现出的增长率同国家、地理、社会因素之间的关系。(二)、主题式网络爬虫设计方案1.主题式网络爬虫名称 《python爬虫之爬取世界人口排名》2.主
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2023-06-20 14:37:02
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# 如何实现“Python 人人贷”项目
## 一、项目流程概述
在开发一个“Python 人人贷”项目时，我们需要分步骤进行。下面是项目的主要流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------|
| 1 | 环境搭建
原创
2024-10-02 06:48:12
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其实不管是图片，还是音乐，或者是其他的文档，大部分都是一个文件读写的过程，当然视频也不例外…
原创
2022-12-28 17:15:37
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代码如下# coding=utf-8
from requests.exceptions import RequestException
import requests
import json
import csv
import re
import os
class Spider(object):
def __init__(self):
self.headers = {
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2023-11-05 15:54:50
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# 人人贷数据仓库及其可视化分析
随着金融科技的快速发展，数据仓库的应用越来越广泛。人人贷作为国内知名的P2P借贷平台，其数据仓库的构建与应用也引起了分析师和数据科学家的广泛关注。在本文中，我们将介绍人人贷数据仓库的基本概念，及其可视化分析方法，并通过代码示例进行演示。
## 数据仓库的基本概念
数据仓库是一个用于数据分析和报告的集成数据库。人人贷将多个数据源（如用户行为数据、借贷交易数据等
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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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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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
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2024-02-07 09:55:55
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目录影视作品存储格式爬取方法实际操作 影视作品存储格式网页中的小视频往往以 <video src="#"></video>存在，拿到src中的视频地址即可下载;大视频如电视剧，电影则先由厂商转码做清晰度处理，然后再进行切片，每片只有几秒钟，视频的播放顺序一般存储在m3u8文件中;爬取方法爬取m3u8文件;根据m3u8文件爬取视频;合并视频;实际操作以91看剧网的《名侦探柯
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2023-06-30 22:05:19
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最近在学习网络爬虫，完成了一个比较简单的python网络爬虫。首先为什么要用爬虫爬取信息呢，当然是因为要比人去收集更高效。网络爬虫，可以理解为自动帮你在网络上收集数据的机器人。 网络爬虫简单可以大致分三个步骤： 第一步要获取数据， 第二步对数据进行处理， 第三步要储存数据。 获取数据的时候这里我用到了python的urllib标准库，它是python中非常方便抓取网页内容
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2023-05-31 09:39:56
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前两期给大家介绍了如何利用requests库爬取小说和图片，这一期就和大家分享一下如何爬取京东商品的评价信息，这里先设置爬取50页，以做日后分析。准备工作下面式要用到的库，请确保电脑中有以下库，没有的话请自行安装。import requests import json import time import random一，查找商品并检查网页在浏览器里打开京东网站，然后找一款你想研究的商品，这里我以
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2024-03-04 23:07:12
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在使用python爬虫进行网络页面爬取的过程中，第一步肯定是要爬取url，若是面对网页中很多url，，又该如何爬取所以url呢？本文介绍Python爬虫爬取网页中所有的url的三种实现方法：1、使用BeautifulSoup快速提取所有url；2、使用Scrapy框架递归调用parse；3、在get_next_url()函数中调用自身，递归循环爬取所有url。方法一：使用BeautifulSoup
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2021-02-10 18:41:26
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文章目录一、前提条件二、分析思路三、代码编写四、结果展示 一、前提条件安装了Fiddler了（用于抓包分析）谷歌或火狐浏览器如果是谷歌浏览器，还需要给谷歌浏览器安装一个SwitchyOmega插件，用于代理服务器有Python的编译环境，一般选择Python3.0及以上声明：本次爬取腾讯视频里 《最美公里》纪录片的评论。本次爬取使用的浏览器是谷歌浏览器二、分析思路1、分析评论页面 根据上图，我们
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2024-08-15 18:06:33
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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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目录I.urllib库实战之GET请求：获取并下载电影平台指定页码的数据到本地II.urllib库实战之POST请求：获取并下载餐饮实体店指定页码的店铺位置数据到本地I.urllib库实战之GET请求：获取并下载电影平台指定页码的数据到本地第一个实战是利用urllib库获取电影平台指定页码范围的电影基本信息数据并下载到本地(先声明所有数据都是合规且公开的，可以爬取)，该实战是对GET请求处理的复习
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2024-02-03 11:04:07
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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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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
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2023-05-18 10:49:36
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