1.?爬虫???Դ???????
2.Python网络爬虫-APP端爬虫
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4.python爬虫资源汇总:书单、网站博客、源码框架、包下工具、载爬项目(附资源)
5.爬虫工具--fiddler
6.Python爬虫入门教程 36-100 酷安网全站应用爬虫 scrapy
?虫源???Դ???????
百度+Bing爬取:
工具代码地址:github.com/QianyanTech/...
步骤:在Windows系统中,输入关键词,爬虫名片赞源码如"狗,源码猫",不同关键词会自动保存到不同文件夹。包下
支持中文与英文,载爬同时爬取多个关键词时,虫源用英文逗号分隔。爬虫
可选择爬取引擎为Bing或Baidu,源码Google可能会遇到报错问题。包下
Google爬取:
工具开源地址:github.com/Joeclinton1/...
在Windows、载爬Linux或Mac系统中执行。虫源
使用命令格式:-k关键字,-l最大下载数量,--chromedriver路径。
在chromedriver.storage.googleapis.com下载对应版本,与Chrome浏览器版本相匹配。
下载链接为chromedriver.chromium.org...
遇到版本不匹配时,可尝试使用不同版本的chromedriver,但需注意8系列版本可能无法使用。
可通过浏览器路径查看Chrome版本:"C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" 或 "C:\Users\sts\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe"。
解决WebDriver对象找不到特定属性的报错问题:修改源代码三处。
图像去重:
使用md5码进行图像去重。将文件夹下的图像生成md5码,并写入md5.txt文件中。
使用脚本统计md5码,过滤重复图像。
以上内容提供了一套详细的爬取流程,包括工具的选择、关键词输入、多引擎支持、版本匹配、错误处理以及图像去重的c 录屏源码方法。确保在使用过程中关注系统兼容性和版本匹配问题,以获得高效和准确的爬取结果。
Python网络爬虫-APP端爬虫
一、环境安装
1.1 模拟器安装
借助模拟器进行APP端调试,通过下载安装可实现。推荐使用夜神模拟器(yeshen.com/)或网易MuMu模拟器(mumu..com/)。
1.2 SDK安装
提供多种下载渠道,首选官网下载(developer.android.com/s...)或第三方下载平台(androiddevtools.cn/)。使用SDK Manager.exe安装工具,选择需要的工具,如Build-tools和特定Android版本,同时勾选Extras中的选项,最后点击Install安装。注意,安装过程可能持续数小时。配置环境变量,设置ANDROID_HOME为sdk安装目录,并将平台工具和工具路径添加到Path环境变量中。
1.3 Fiddler安装
直接从官网下载安装(telerik.com/download/fi...)以获取blogs爬虫:爬取博客列表页。
慕课网爬虫:爬取慕课网视频。 知道创宇爬虫:特定题目爬取。 爬虫:爱丝APP爬取。 新浪爬虫:动态IP解决反爬虫,快速抓取内容。 csdn爬虫:爬取CSDN博客文章。 proxy爬虫:爬取代理IP并验证。 乌云爬虫:公开漏洞、知识库爬虫和搜索。 这份资源汇总将帮助你系统学习python爬虫,从基础知识到实战项目,全面提升你的爬虫技能。记得在微信公众号DC黑板报后台回复“爬虫书单”获取完整资源包。祝你学习进步,掌握python爬虫技术!爬虫工具--fiddler
一、短仓波动源码抓包工具
1.1 浏览器自带抓包功能,通过右键审查元素,点击network,点击请求,右边栏展示请求详细信息:request、headers、response。以搜狗浏览器为例,任意点击加载选项,查看get参数。
1.2 Fiddler,一个HTTP协议调试代理工具。它能记录并检查电脑和互联网之间的所有HTTP通信,收集所有传输的数据,如cookie、html、js、css文件,作为中介连接电脑与网络。
二、Fiddler的使用
2.1 下载并安装Fiddler,访问官网下载页面,填写信息后下载安装包,按照常规步骤进行安装。
2.2 配置Fiddler,打开工具选项,选择HTTPS捕获、解密HTTPS流量等功能,完成配置后重启Fiddler。
三、Fiddler的使用
3.1 在Fiddler中查看JSON、CSS、JS格式的数据。停止抓取:文件菜单中选择捕获,取消勾选。android 水果忍者源码点击请求,右边选择inspectors。
3.2 HTTP请求信息:Raw显示请求头部详细信息,Webforms显示参数,如query_string、formdata。
3.3 HTTP响应信息:首先点击**条解码,Raw显示响应所有信息,Headers显示响应头,Json显示接口返回内容。
3.4 左下黑色框输入指令,用于过滤特定请求,如清除所有请求、选择特定格式请求等。
四、Urllib库初识
4.1 Urllib库用于模拟浏览器发送请求,是Python内置库。
4.2 字符串与字节之间的转化:字符串转字节使用Encode(),字节转字符串使用Decode(),默认编码为utf-8。
4.3 urllib.request属性:urlopen(url)返回响应对象位置,urlretrieve(url, filename)下载文件。
4.4 urllib.parse构建url:quote编码中文为%xxxx形式,unquote解码%xxxx为中文,urlencode将字典拼接为query_string并编码。
五、响应处理
5.1 read()读取响应内容,返回字节类型源码,geturl()获取请求的url,getheaders()获取头部信息列表,getcode()获取状态码,readlines()按行读取返回列表。
六、GET方式请求
6.1 无错误代码,但打开Fiddler时可能会报错,python 安装 模块 源码因为Fiddler表明Python访问被拒绝,需要添加头部信息,如伪装User-Agent为浏览器。
七、构建请求头部
7.1 认识请求头部信息,如Accept-encoding、User-agent。了解不同浏览器的User-agent信息,伪装自己的User-agent以通过反爬机制。
8.1 构建请求对象,使用urllib.request.Request(url=url, headers=headers)。完成以上步骤,实现基于Fiddler和Urllib库的网络数据抓取与请求操作。
Python爬虫入门教程 - 酷安网全站应用爬虫 scrapy
年即将结束,仅剩四天,即将开始撰写年的教程。对于这一年的结束,没有太多的感慨,时间就这样流逝了。今天,我们要爬取的网站是酷安,一个应用商店。大家可以尝试从手机APP进行爬取,但关于APP博客的爬取,我计划在篇博客后进行介绍,所以现在暂时先放一放。
酷安网站首页是一个广告页面,点击头部“应用”即可进入。
页面分析部分,我们找到了分页地址,可以构建全部页面信息。同时,我们找到了需要保存的数据,用于后续的数据分析。
上述信息都是我们需要的信息,接下来,只需要进行爬取。本文使用的依然是scrapy,所有的代码都会在文章中展示,阅读全文后,你将拥有完整的代码。
在代码讲解部分,首先出现了custom_settings,目的是为了修改默认setting.py文件中的配置。
parse_url函数用于解析内页,该函数中又出现了三个辅助函数:self.getinfo(response)、self.gettags(response)和self.getappinfo(response)。此外,response.css().re支持正则表达式匹配,可以匹配文字内部内容。
以下是三个辅助方法的介绍:
数据保存部分,数据传输的item在此处不提供,需要从我的代码中推断。
欢迎关注她的公众号“非本科程序员”。
在得到数据后,调整一下爬取速度和并发数。
代码走起,经过一系列努力,成功获取数据!
抽空写一篇关于酷安的数据分析,如有需要源码的读者,请自行从头到尾跟着编写一遍即可。
利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,超详细教程
项目内容
案例选择商品类目:沙发;数量:共页个商品;筛选条件:天猫、销量从高到低、价格元以上。
以下是分析,源码点击文末链接
项目目的
1. 对商品标题进行文本分析,词云可视化。
2. 不同关键词word对应的sales统计分析。
3. 商品的价格分布情况分析。
4. 商品的销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的影响分析。
7. 商品价格对销售额的影响分析。
8. 不同省份或城市的商品数量分布。
9. 不同省份的商品平均销量分布。
注:本项目仅以以上几项分析为例。
项目步骤
1. 数据采集:Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
3. 文本分析:jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块:
工具:本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块:requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的,虽然使用多线程、修改headers参数,但仍然不能保证每次%爬取,所以,我增加了循环爬取,直至所有页爬取成功停止。
说明:淘宝商品页为JSON格式,这里使用正则表达式进行解析。
代码如下:
二、数据清洗、处理:
(此步骤也可以在Excel中完成,再读入数据)
代码如下:
说明:根据需求,本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据,主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析:
1. 对raw_title列标题进行文本分析:
使用结巴分词器,安装模块pip install jieba。
对title_s(list of list格式)中的每个list的元素(str)进行过滤,剔除不需要的词语,即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉:
为了准确性,这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重,即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语,发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语(如可拆洗、不可拆洗等)却被cut,这里根据需求对词典加入新词(也可以直接在词典dict.txt里面增删,然后载入修改过的dict.txt)。
词云可视化:
安装模块wordcloud。
方法1:pip install wordcloud。
方法2:下载Packages安装:pip install 软件包名称。
软件包下载地址:lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意:要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下:
分析
1. 组合、整装商品占比很高;
2. 从沙发材质看:布艺沙发占比很高,比皮艺沙发多;
3. 从沙发风格看:简约风格最多,北欧风次之,其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等;
4. 从户型看:小户型占比最高、大小户型次之,大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析:
(说明:例如词语‘简约’,则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和,即求出具有‘简约’风格的商品销量之和)
代码如下:
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
(本例中取销量排名前的词语进行绘图)
由图表可知:
1. 组合商品销量最高;
2. 从品类看:布艺沙发销量很高,远超过皮艺沙发;
3. 从户型看:小户型沙发销量最高,大小户型次之,大户型销量最少;
4. 从风格看:简约风销量最高,北欧风次之,其他依次是中式、美式、日式等;
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观,也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析:
分析发现,有一些值太大,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
由图表可知:
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势,价格越高,在售的商品越少;
2. 低价位商品居多,价格在-之间的商品最多,-之间的次之,价格1万以上的商品较少;
3. 价格1万元以上的商品,在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析:
同样,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择销量大于的商品。
代码如下:
由图表及数据可知:
1. 销量以上的商品仅占3.4%,其中销量-之间的商品最多,-之间的次之;
2. 销量-之间,商品的数量随着销量呈现下降趋势,且趋势陡峭,低销量商品居多;
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布:
代码如下:
由图表可知:
1. 价格在-之间的商品平均销量最高,-之间的次之,元以上的最低;
2. 总体呈现先增后减的趋势,但最高峰处于相对低价位阶段;
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段,在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析:
同上,为了使可视化效果更加直观,这里我们选择价格小于的商品。
代码如下:
由图表可知:
1. 总体趋势:随着商品价格增多其销量减少,商品价格对其销量影响很大;
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高,价格-之间的商品多数销量偏低,少数相对较高,但价格以上的商品销量均很低,没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析:
代码如下:
由图表可知:
1. 总体趋势:由线性回归拟合线可以看出,商品销售额随着价格增长呈现上升趋势;
2. 多数商品的价格偏低,销售额也偏低;
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高,价格2万-6万的商品只有3个销售额较高,价格6-万的商品有1个销售额很高,而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布:
代码如下:
由图表可知:
1. 广东的最多,上海次之,江苏第三,尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地,说明在沙发这个子类目,广东的店铺占主导地位;
2. 江浙沪等地的数量差异不大,基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布:
代码如下:
热力型地图
源码:Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战