1.Python 爬虫文本信息提取小案例-正则+暴力提取(附代码)
2.爬虫实战项目Python制作桌面翻译软件(附源码)
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4.一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取Mikan动漫资源
5.python爬虫--微博评论--一键获取所有评论
6.一篇文章告诉你python爬虫原理,爬n爬知其然更知其所以然,虫源虫源从此爬虫无忧
Python 爬虫文本信息提取小案例-正则+暴力提取(附代码)
假设我们从某城市获取到房屋交易价格信息,码p码保存在txt文件中。爬n爬
文本内容包含多行数据,虫源虫源每行代表一条记录,码p码iglistkit 源码分析记录以换行符结束。爬n爬
使用暴力遍历方法清理数据,虫源虫源逐行处理,码p码提取每行中的爬n爬数字信息,无需明确定位。虫源虫源
关键代码片段如下:遍历完成每行数据后立即输出结果。码p码
清理结果与方法一致,爬n爬如下所示:
采用正则表达式方法进行数据提取,虫源虫源通过匹配特定模式快速定位所需信息,码p码避免使用索引。
正则表达式示例:r"([\d.\.]+).万/平",用于匹配数字信息。
使用此正则表达式处理数据,结果与暴力方法完全一致。毕打自己人翡翠台源码
总结:两种方法均可高效提取文本数据中的数字信息,正则表达式法更具灵活性与效率。
爬虫实战项目Python制作桌面翻译软件(附源码)
本文将展示一个Python制作的桌面翻译软件实战项目,旨在为开发者提供一个简单易用的翻译工具。该项目利用了PyQt5进行用户界面设计,requests模块进行网络请求,实现了从多个主流翻译器中选择并获取翻译结果的功能。 在开发过程中,我们使用Python 3.6,依赖的模块包括requests、re、time、js2py以及random和hashlib。首先,确保安装Python并配置环境,然后安装所需的模块。 程序的核心思路是通过发送post请求到翻译器API,获取响应数据。以百度翻译为例,0.5转换成2进制的源码分析页面结构后,我们可以看到请求头和数据的必要信息。接下来的代码示例将展示如何构建图形化用户界面,并实现翻译功能。 为了回馈读者,本文作者分享了一系列编程资源,包括:+本Python电子书,涵盖主流和经典书籍
Python标准库的详尽中文文档
约个爬虫项目源码,适合练手
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一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取Mikan动漫资源
获取Mikan动漫资源的Python爬虫实战
本文将指导你如何利用Python编写网络爬虫,从新一代动漫下载站Mikan Project获取最新动漫资源。五天内涨停指标公示源码目标是通过Python库requests和lxml,配合fake_useragent,实现获取并保存种子链接。
首先,项目的关键在于模拟浏览器行为,处理下一页请求。通过分析网页结构,观察到每增加一页,链接中会包含一个动态变量。使用for循环构建多个请求网址,进行逐一抓取。
在抓取过程中,注意反爬策略,如设置常规的。不断实践和学习,才能真正理解和掌握这些技能。期待你在动漫资源的世界里畅游,分享给更多人。
python爬虫--微博评论--一键获取所有评论
一键获取微博所有评论的上涨趋势回调的选股器源码方法
首先,关注gzh获取源代码:文章地址:
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效果预览如下:
步骤:打开微博查看评论,确保点击“查看全部评论”,进入开发者模式,全局搜索评论关键字,下载评论文件。检查页面加载,发现随着滚动页面加载更多评论,此行为关键。
分析页面源代码,发现每个评论文件包含有ID、UID及max_id参数。ID和UID分别对应作者ID和文章ID,max_id参数控制评论加载。
通过观察发现,前一个文件的max_id即为后一个文件的起始ID,以此类推。至此,已确定所有关键参数。
接下来编写爬虫代码,分为两步:第一步,访问获取ID、UID;第二步,根据ID和UID访问评论文件,提取并保存评论。
第一步实现,访问获取ID、UID,第二步实现,访问评论文件并提取评论至列表。使用for循环处理每个评论,最后将结果保存。
封装函数,可输入不同文章链接ID以获取相应评论。
完成代码后,实际运行以验证效果,关注gzh获取源代码及更多学习资源。
源代码及文章地址:
python爬虫--微博评论 (qq.com)
一篇文章告诉你python爬虫原理,知其然更知其所以然,从此爬虫无忧
Python,一种面向对象、直译式电脑编程语言,功能强大且通用性强,已有近二十年的发展历史,其标准库完善且易懂,能轻松完成多种任务。Python支持多种编程范式,如命令式、面向对象、函数式、面向切面、泛型编程,并具有垃圾回收功能,自动管理存储器使用。它常用于处理系统管理和网络编程,也可执行复杂任务。Python虚拟机几乎能在所有作业系统中运行,通过工具如py2exe、PyPy、PyInstaller可将Python源代码转换为可独立运行的程序。
爬虫教程通常会从页面提取数据、介绍HTTP协议、讲解模拟登录和反爬虫策略,最后提供简单Scrapy教程。这些教程往往忽略了爬虫的核心逻辑抽象,即如何遍历网页。实际上,只需要使用两个队列和一个集合,即可实现基础通用爬虫。
互联网由页面构成,页面间由链接连接,形成有向图结构。可以使用广度优先或深度优先算法遍历此图。虽然图巨大,但我们仅关注感兴趣的节点,如某个域名下的网页。广度优先和深度优先可用递归或队列实现。但使用Python写爬虫时,不能使用递归,因为调用栈深度限制,可能导致异常。因此,推荐使用队列实现网页遍历。
理论知识后,以爬取煎蛋网的妹子图为例,说明如何获取上下页链接。需避免重复访问已访问页面,使用集合存储已访问页面。从页面中抽取所需数据,如,可以使用xpath表达式。将运行请求和运行项目放入不同线程,实现同时遍历网页和下载。
最终实现煎蛋妹子图爬虫,所有爬虫框架本质上相似,Scrapy采用类似方式,但使用Lifo Queue实现深度优先遍历。通过配置文件,可实现爬取目标数据,简化代码修改。遇到封锁时,可采用灵活策略应对,如使用pipeline。
Python适用于多个领域,如web开发、自动化运维、大数据分析、科学计算、机器学习和人工智能。从零基础到专业领域,Python均具有广泛应用。通过不同需求和专业背景,掌握Python可实现多种功能。
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