# employment.py 该文件抓取的是智联招聘网站的招聘信息，可以根据需要设置输入搜索关键词和查找页数，就会得到结果，生成相应的文件“{keyword}zhilian”， 项目中的AIzhilian.csv、javazhilian以及pythonzhilian就是生成的示例文件。 # employment2.py 通过驱动模拟自动控制浏览器搜索boss直聘网页上的相关信息，有关搜索关键词也是在代码上硬编码，不过目前有些问题只实现了一页，该程序爬取 得到的结果文件也是生成在同目录下，文明名为“boss_{运行时的日期}”

整体使用requests模块，把京东的搜索框作为一个加载页面，我们从窗体文件中为他传入一个关键词，把这个关键词作为京东搜索网址里搜索的keyword，我设的爬取范围是搜索商品自初始页面往后的600件商品，在这个京东的网页很神奇，因为有些商品你虽然在这个爬去中看到了，但是你拿着编号去页面搜索的时候却看不到，每一页有60+左边20=80个商品展示。为了增加爬取的速度我是用了多线程，总共大约18个，但速度快带来的代价就是我总共没使用几次，我的IP就封掉了，所以大家学习一下就行，别给人家添麻烦了，哈哈。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

在当今网络信息爆炸的时代，通过编写程序自动化地从互联网获取数据已经变得越来越普遍，Python作为一门强大的编程语言，在网络数据抓取领域中占据着举足轻重的地位。本文针对如何使用Python爬取大众点评网站中冰雪大世界评论区的数据进行了深入的研究，并提供了具体的实现方法和代码实例。 为了能够有效地爬取数据，需要了解大众点评网站的页面结构和评论数据是如何展示的。通常情况下，这些数据会以HTML格式存储在网页中，并通过JavaScript动态加载。因此，在编写爬虫之前，首先需要检查目标网页的请求头信息以及加载评论数据时所使用的JavaScript代码，以便确定数据加载的方式，是通过Ajax请求加载，还是直接嵌入在HTML代码中。 接下来，如果是通过Ajax加载数据，需要利用Python的requests库来模拟网络请求，或者使用selenium等自动化测试工具模拟浏览器行为，以获取实际加载评论区内容的API接口。如果是直接嵌入在HTML中，则可以使用BeautifulSoup或lxml等库解析HTML，提取评论内容。 为了实现对大众点评冰雪大世界评论区数据的爬取，本项目提供了设置页码的功能，这意味着用户可以根据需要爬取指定页码内的评论数据。为此，需要分析评论数据的URL结构，并预留修改URL接口的参数，以便爬虫能够修改URL参数从而访问其他页面的数据。例如，如果每页评论数据都是通过一个带有页码参数的URL访问的，我们则需要找到这个参数的规律，并将其编写成可修改的代码，以实现对多页数据的爬取。 在编写爬虫代码时，除了要处理网络请求和数据解析外，还需要考虑异常处理、数据存储等多方面的因素。网络请求可能会因为各种原因失败，例如目标网站服务器的响应错误、网络不稳定等，因此需要合理设计错误处理机制，保证爬虫程序的稳定运行。而数据存储方面，可以将抓取到的评论数据存储到文件或数据库中，便于后续的数据分析和处理。 需要特别注意的是，爬取网站数据时要严格遵守相关法律法规以及网站的服务条款。大多数网站对爬虫行为都有一定的限制，例如在robots.txt文件中声明不允许爬取的规则。因此，在编写爬虫前，必须仔细阅读目标网站的服务条款，并确保爬虫的行为不会违反法律法规或对网站造成损害。 通过Python爬取大众点评冰雪大世界评论区数据的过程涉及到了网络请求模拟、数据解析、多页数据爬取和异常处理等多个方面。只要合理利用Python及其相关库的功能，就能够有效地抓取和分析这些网络数据，为数据分析和决策提供有力支持。

在Python编程语言中，爬取特定关键词的图片是一项常见的任务，尤其在构建图像分类数据集时。本篇文章将深入探讨如何使用Python进行网络图片爬取，并构建一个属于自己的分类数据集。 我们需要理解基本的网页抓取概念。Python中有许多库支持网页抓取，其中最常用的是BeautifulSoup和Scrapy。BeautifulSoup是解析HTML和XML文档的库，而Scrapy则是一个完整的爬虫框架，适用于大规模数据抓取。 1. **安装依赖库** 在开始之前，确保已经安装了Python的requests、BeautifulSoup和lxml库。如果还没有安装，可以使用以下命令： ``` pip install requests beautifulsoup4 lxml ``` 2. **构造请求** 使用requests库发送HTTP请求到目标网站。例如，我们想抓取包含特定关键词的图片，可以通过搜索该关键词来获取含有图片的页面URL。 3. **解析HTML** 使用BeautifulSoup解析返回的HTML响应。找到包含图片链接的标签，如``标签。通常，图片链接在`src`属性中。 4. **提取图片链接** 通过遍历解析后的HTML结构，提取出所有目标图片的URL。需要注意的是，有些图片可能位于相对路径中，需要与页面的基URL结合才能得到完整链接。 5. **下载图片** 使用requests库的get方法下载图片。为了避免因网络问题导致的下载失败，可以设置重试机制。同时，可以为图片指定一个本地保存路径。 6. **创建数据集** 将下载的图片按照分类存储在不同的文件夹中，以形成数据集。如果关键词是分类依据，可以根据关键词将图片存入对应的类别目录。 7. **优化爬虫** 考虑到网站的反爬策略，可能需要设置延迟或使用代理IP。还可以使用Scrapy框架，它提供了更强大的功能，如中间件、爬虫调度器和数据管道，可以更好地管理爬取过程。 8. **处理异常** 在爬虫程序中，应合理处理可能出现的各种异常，如网络错误、解析错误等，确保爬虫的健壮性。 9. **合法性与道德考虑** 在进行网络爬虫时，必须遵守相关法律法规，尊重网站的robots.txt文件，不要对目标网站造成过大的访问压力。 10. **扩展应用** 除了基本的图片爬取，还可以利用机器学习库（如TensorFlow、PyTorch）对抓取的图片进行预处理，进一步构建深度学习模型，进行图像分类、目标检测等任务。 通过以上步骤，我们可以实现根据关键词爬取特定图片并构建分类数据集的目标。这个过程不仅涵盖了Python的基本网络请求、HTML解析，还涉及到了数据集的构建和爬虫的编写技巧。对于数据科学和机器学习的初学者，这是一个很好的实践项目，可以帮助他们巩固基础知识，同时提升解决问题的能力。

数据挖掘 大众点评评论文本挖掘，包括点评数据爬取、数据清洗入库、数据分析、评论情感分析等的完整挖掘项目 爬取大众点评十大热门糖水店的评论，爬取网页后从html页面中把需要的字段信息（顾客id、评论时间、评分、评论内容、口味、环境、服务、店铺ID）提取出来并存储到MYSQL数据库中。

基于python lxm库解析微博签到地点详情页，提取出博文相关内容以及图片

爬虫爬取懂车帝车价程序代码

在本篇内容中，我们将深入探讨如何利用Python进行网络爬虫实战，特别是在“澎湃新闻”网站上针对特定关键词“交通事故”进行新闻内容的抓取。我们要了解的是Python中的两个关键库：`requests`和`BeautifulSoup`，它们是Python爬虫的基础。 `requests`库用于发送HTTP请求，如GET和POST，它能够方便地获取网页源代码。然而，对于动态加载的内容，如JavaScript渲染的数据，`requests`可能无法获取到完整的信息。此时，我们就需要用到`selenium`库，它能够模拟真实用户操作，控制浏览器动态加载页面内容。 `selenium`库是一个强大的自动化测试工具，也可用于网页爬虫。它允许我们通过编程方式控制浏览器，如Chrome或Firefox，进而获取动态加载的数据。在这个案例中，我们首先会用`selenium`搜索含有关键词“交通事故”的新闻链接，然后遍历这些链接，进一步获取每篇文章的详细内容。 在实现过程中，我们可能会遇到反爬策略，如网站的robots.txt文件、IP限制、User-Agent检查等。因此，我们需要设置合理的请求头（headers），有时还需要使用代理IP，以及定时等待（time.sleep）来模拟人类浏览行为，避免过于频繁的请求引起网站封锁。 在`澎湃新闻交通事故文章爬取.py`这个文件中，我们可能看到如下步骤： 1. 导入必要的库，包括`selenium`、`BeautifulSoup`和`requests`。 2. 使用`selenium`的`webdriver`模块启动浏览器，比如Chrome，并指定其加载的URL为“澎湃新闻”首页。 3. 定义一个函数，该函数使用`selenium`查找包含关键词的新闻元素，获取新闻链接。 4. 遍历找到的链接，对每个链接单独发送GET请求（可能用`requests`，也可能用`selenium`的浏览器控制）。 5. 解析返回的HTML内容，通常用`BeautifulSoup`，找出文章的详细内容。 6. 将抓取到的内容存储到本地文件或者数据库，便于后续分析。 在`爬取交通事故总览.py`文件中，可能是在第一步的基础上进行了扩展，对所有与“交通事故”相关的新闻进行整体抓取，形成一个全面的概述，这可能包括新闻的数量、发布日期、作者等信息。 自然语言处理（NLP）在这样的项目中也扮演着重要角色。我们可以利用`jieba`库进行中文分词，`nltk`或`spaCy`进行英文处理，提取关键词、主题或情感分析。这些数据可以用于新闻趋势分析，帮助我们理解交通事故的相关话题在一段时间内的变化。 Python爬虫技术结合`selenium`库能有效应对动态加载的网页，而`BeautifulSoup`则用于解析静态HTML结构。通过这样的实战项目，我们可以学习到如何组织爬虫逻辑，处理各种网页结构，以及如何应对反爬策略。同时，这也是一个很好的机会去实践NLP技术，将爬取到的数据转化为有价值的信息。

webporter 是一个基于垂直爬虫框架 webmagic 的 Java 爬虫应用，旨在提供一套完整的数据爬取，持久化存储和可视化展示的实践样例。 webporter 寓意“我们不生产数据，我们只是互联网的搬运工～” 如果觉得不错，请先在这个仓库上点个 star 吧，这也是对我的肯定和鼓励，谢谢了。 目前只提供了知乎用户数据的爬虫示例。不定时进行调整和补充，需要关注更新的请 watch、star、fork