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基于Spark的电影推荐系统，python爬取数据并采用Django搭建系统（源码）内附详细说明文档，期末作业，毕业设计都可用。 系统架构的实现 系统的架构分为数据获取层，数据处理层，数据存储层，业务层，展示层。展示层包括了Web的前后台两部分，前台是为了用户来查看电影数据和推荐系统向用户展示推荐数据页面，后台是管理员管理用户和电影数据的页面。业务层是对前后台业务功能进行实现的代码逻辑层。 数据计算层是用来对数据做统计分析，和运行推荐算法的。通过对数据存储层里的基础数据和用户行为数据做计算推荐，得到的结果重新存入数据存储层中。 数据获取层用以获取本推荐系统所需要的大量基础数据，并进行数据预处理，使之规整以后便存入数据存储层中。

使用Python爬虫爬取京东商铺信息，利用selenium和re库

for img_link in img_link_list: filename = '{}{}_{}.jpg'.format(directory, word, self.i) self.save_image(img_link,filename) self.i += 1 # 每页只能下载60张图片，这里可以直接跳出，或者按需要的数量更改 if self.i == 180: print(self.i) return # 也可以改成翻页下载的形式： # self.url = 'https://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word={}{}' # 格式化地址：url = self.url.format(word_parse,'&pn=40') #这里的pn=20

环境准备 Python 3.7 Mysql requests PyMySQL BeautifulSoup 获取数据 分析数据请求过程 首先我们打开boss直聘网查看正常的请求过程 打开万能的 F12，刷新，查看下当前网络发生了什么 通过上图能够看到请求参数中包含了职位，页数等信息。 构造模拟请求 import requests url = "https://www.zhipin.com/c101120100/?query=" + kw+"&page="+str(page)+"&ka=page-"+str(page) headers = { 'Host': 'www.zhipin.co

本程序可以连续爬取一个或多个新浪微博用户（如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷）的数据，并将结果信息写入文件或数据库。写入信息几乎包括用户微博的所有数据，包括用户信息和微博信息两大类。因为内容太多，这里不再赘述，详细内容见获取到的字段。如果只需要用户信息，可以通过设置实现只爬取微博用户信息的功能。本程序需设置cookie来获取微博访问权限，后面会讲解如何获取cookie。如果不想设置cookie，可以使用免cookie版，二者功能类似。 爬取结果可写入文件和数据库，具体的写入文件类型如下： txt文件（默认） csv文件（默认） json文件（可选） MySQL数据库（可选） MongoDB数据库（可选） SQLite数据库（可选） 同时支持下载微博中的图片和视频，具体的可下载文件如下： 原创微博中的原始图片（可选） 转发微博中的原始图片（可选） 原创微博中的视频（可选） 转发微博中的视频（可选） 原创微博Live Photo中的视频（免cookie版特有） 转发微博Live Photo中的视频（免cookie版特有）

本程序可以连续爬取一个或多个新浪微博用户（如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷）的数据，并将结果信息写入文件或数据库。写入信息几乎包括用户微博的所有数据，包括用户信息和微博信息两大类。

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主要介绍了python 爬取古诗文存入mysql数据库的方法，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下