之前在Python爬虫实战(7)中曾爬取过万方，本篇博客的爬取解析过程和之前几乎完全一样，不同的是数据存储方式，之前是存储到文件中(csv,txt,json,excel等)，这次我们将提取的论文信息存储到MongoDB数据库中。首先我们打开万方首页http://www.wanfangdata.com.cn：在搜索框中输入关键词，选择期刊、学位或会议，点击搜论文，并可得到与关键词相关的期刊、学位或会
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2023-09-14 16:29:42
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新手上路在很多时候我们需要下载百度文库内容的时候，弹出来的是下载券不足，而现在复制其中的内容也只能复制一部分，如果遇到一些政治开卷考，考前抱佛脚，想要复制出文库中的内容，可谓是难上加难。对百度文库内容的获取，从最开始的大部分文档可以免费直接从中直接下载，到后面需要通篇复制下来，再到后来的只能一小句一小句的复制，获取起来非常难受。这时可以对想要获取的内容直接涂黑，然后右键“搜索”，即可将想要的内容抓
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2023-09-07 16:47:32
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目录一、任务概述心路历程方案制定二、正式开工准备工作处理 json 数据获取电影 id处理短评 html 源码三、全部代码用Access后续处理 一、任务概述爬取豆瓣电影中2020年中国大陆的电影影评。心路历程在豆瓣电影分类栏里面，选取相应的标签（电影、中国大陆、2020），可以看到如下页面。 由于20部电影远达不到数据要求，不禁想要点击最下方的加载更多：鼠标右键->检查元素，切换到net
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2023-11-04 20:54:56
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使用是scrapy爬取豆瓣电影TOP250榜单上的电影信息，环境配置就不说了。 1.在工作空间下cmd,弹出命令窗口2.创建项目，scrapy startproject douban250 3.项目创建成功了 4.用pycharm打开项目 5.爬取序号、电影名称、导演、主演、在items.py中输入代码：6.在spiders文件夹下新建一个douban.py url是我们要爬取的网页，parse方
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2024-05-05 11:16:11
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首先，打开豆瓣电影Top 250，然后进行网页分析。找到它的Host和User-agent，并保存下来。 然后，我们通过翻页，查看各页面的url，发现规律： 第一页：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第二页：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第三
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2023-07-03 17:46:22
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写在开头豆瓣上有着大量的影视剧的评论，所以说，要是想要实现对广大人民群众的观点的分析，对一部片子的理解，综合来看大家的评论是很有必要的。而短评作为短小精干的快速评论入口，是值得一谈的。所以先要实现对其的数据的爬取。目前来看，基本内容是可以爬取的。最大的问题在于速度。后续考虑准备运用多线程的方式处理下。以及可以尝试其他提速的方法。下面是这个程序的构思编写过程。构思准备爬取的思路，及反省与思考盲目状态
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2023-10-11 15:56:26
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# 爬取豆瓣电影到MongoDB数据库的实现
在这个信息高度发展的时代，电影已经成为人们生活中不可或缺的一部分。借助互联网，我们能够方便地获取与电影相关的信息，而本文将向大家展示如何爬取豆瓣电影的相关数据并将其存储到MongoDB数据库中。
## 1. 准备工作
### 1.1 环境准备
在开始之前，我们需要安装一些必要的库和工具：
1. Python
2. pip（Python包管理工
学习一门技术最快的方式是做项目，在做项目的过程中对相关的技术查漏补缺。本文通过爬取豆瓣top250电影学习python requests的使用。1、准备工作 在pycharm中安装request库 请看上图，在pycharm中依次点击：File->Settings。然后会弹出下图的界面：点击2中左上角的“+”按钮，弹出下图的界面：在右上角的查询框输入requests，然后点击“Install
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2024-02-20 08:13:48
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源码分析这里，我们使用谷歌浏览器自带的工具来进行分析：Network首先，点击上面的网址，进入豆瓣读书top250榜单的页面，然后单击我们的鼠标右键，选择检查（也可以直接使用键盘按键F12）：检查网页元素如下图所示，浏览器给了我们一个查看元素的窗口，这个窗口可能在下方，也可能在右侧，都不影响使用，鼠标单击Network：image.png我们发现，下方一片空白，没有任何数据，这个时候，我们使用F5
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2023-11-01 19:11:54
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'''爬取豆瓣电影排行榜设计思路：1、先获取电影类型的名字以及特有的编号2、将编号向ajax发送get请求获取想要的数据3、将数据存放进excel表格中'''环境部署：软件安装：模块安装(打开cmd或powershell进行下面的命令安装【前提需要有python】)：安装requests模块、lxml模块(发送请求，xpath获取数据)pip install requests #(主要用来发送请求
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2023-12-04 15:38:51
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# 用 Python 爬取亚马逊产品信息
在今天的文章中，我将为你讲解如何使用 Python 从亚马逊网站中爬取产品信息，并将数据存储到数据库中。这个过程涵盖了多种技术，包括网页抓取（Web Scraping）、数据存储以及数据库操作。
## 整体流程
下面是爬取亚马逊的整体流程，我们将通过以下步骤来实现目标：
| 步骤 | 具体内容 |
| ---- | -------- |
| 1
前言上次使用了BeautifulSoup库爬取电影排行榜，爬取相对来说有点麻烦，爬取的速度也较慢。本次使用的lxml库，我个人是最喜欢的，爬取的语法很简单，爬取速度也快。该排行榜一共有22页，且发现更改网址的 start=0 的 0 为25、50就可以跳到排行榜的第二、第三页，所以后面只需更改这个数字然后通过遍历就可以爬取整个排行榜的书籍信息。本次爬取的内容有书名、评分、评价数、出版社、出版年份以
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2023-11-20 23:32:17
63阅读
简单的用python爬虫爬豆瓣图书TOP250 一个无聊的下午 思考人生， 有什么简单内容可以爬： 突然发现了这个网页： (https://book.douban.com/top250?start=0 “豆瓣图书”) 看起来挺不错的 然后 开始~先导一下会用到的模块：import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import panda
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2023-12-26 17:46:58
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# 如何实现Python爬取豆瓣电影信息
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[导入必要的库]
B --> C[构建请求头]
C --> D[发送请求获取网页内容]
D --> E[解析网页内容]
E --> F[提取所需信息并保存]
```
## 二、步骤及代码
### 1. 准备工作
在开
原创
2024-02-22 08:11:44
31阅读
趁着暑假的空闲，把在上个学期学到的Python数据采集的皮毛用来试试手，写了一个爬取豆瓣图书的爬虫，总结如下： 下面是我要做的事： 1. 登录 2. 获取豆瓣图书分类目录 3. 进入每一个分类里面，爬取第一页的书的书名，作者，译者，出版时间等信息，放入MySQL中，然后将封面下载下来。第一步首先，盗亦有道嘛，看看豆瓣网的robots协议：User-agent: *
Disallow: /s
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2023-08-13 21:28:33
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开始实战爬取豆瓣TOP250电影首先还是重新复习下爬虫的基本流程：发起请求获取响应内容解析内容保存数据1. 发起请求首先观察豆瓣电影Top250首页话不多说，直接发起爬取请求# 得到指定一个URL的网页内容
def GetHTML(url):
try:
headers = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
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2023-08-08 13:18:48
246阅读
本篇文章使用python中的pymysql库连接MySQL数据库，并完成建表，数据写入和查询的过程。为了保证内容的完整性，我们将内容分为两个 阶段，***阶段简单介绍数据的爬取过程。看过之前爬虫文章的同学请直接忽略。第二阶段介绍将爬去的数据写入MySQL数据库的过程。1，使用python抓取并提取数据***阶段介绍数据爬取过程，首先导入所需的库文件，主要包括requests，re和pandas三个
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2023-07-27 19:00:11
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本文主要抓取豆瓣电影top250榜单里面的电影数据，提取的数据包括电影名称、电影的链接、电影的星级、电影引言、电影的评论 人数等。导入包from bs4 import BeautifulSoup as bs---进行网页解析import requests---用于网页请求import time---用于延长时间,防止过于快速抓取数据，封ipimport re---正则表达式使用import csv
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2024-02-20 21:06:36
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流程概述具体实现导入所需库from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析，获取数据
import re # 正则表达式，进行文字匹配
import urllib.request, urllib.error # 制定URL，获取网页数据
import xlwt # 进行excel操作
import sqlite3 # 进行SQLite数据库操作主函数def mai
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2024-09-06 15:16:08
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爬虫目的：
随着近年互联网的发展，网络上的信息飞速数量增长。在庞大的数据面前想要获得
期望的信息往往如同大海捞针。通过合理的筛选，在百万甚至数亿计的数据中找到所需
信息，无疑有着非常大的意义。
在豆瓣网下，有很多与日常生活相关的模块网站
内置的评分评价功能可以为用户提供很大选择空间，以豆瓣读书为例：其中包含六个大型模块(文学，流行，文化，生活，经管，科技)，内部细分了145个小型
