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Python爬虫入门教程 23-100 石家庄链家租房数据抓取

1. 石家庄链家租房数据-写在前面 作为一个活跃在京津冀地区的开发者,要闲着没事就看看石家庄这个国际化大都市的一些数据,这篇博客爬取了链家网的租房信息,爬取到的数据在后面的博客中可以作为一些数据分析的素材。我们需要爬取的网址为:https://sjz.lianjia.com/zufang/ 2. 石家庄链家租房数据-分析网址 首先确定一下,哪些数据是我们需要的 可以看到,黄色框就是我们需要的数据。 接下来,确定一下翻页规律 https://sjz.lianjia.com/zufang/pg1/ https://sjz.lianjia.com/zufang/pg2/ https://sjz.lianjia.com/zufang/pg3/ https://sjz.lianjia.com/zufang/pg4/ https://sjz.lianji

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Python爬虫入门教程 12-100 半次元COS图爬取

写在前面 今天在浏览网站的时候,忽然一个莫名的链接指引着我跳转到了半次元网站 https://bcy.net/ 打开之后,发现也没有什么有意思的内容,职业的敏感让我瞬间联想到了 cosplay ,这种网站必然会有这个的存在啊,于是乎,我准备好我的大爬虫了。 把上面的链接打开之后,被我发现了吧,就知道我的第八感不错滴。接下来就是找入口,一定要找到图片链接的入口才可以做下面的操作 这个页面不断往下拖拽,页面会一直加载,当时当你拖拽一会,就停下来了,就是这个时机 发现入口,在我实际的操作中,其实还发现了很多其他的入口,这个就不一一的解释了,赶紧上车,进入 view more 之后,发现了页面依旧是一个下拉刷新的布局方式,专业术语 瀑布流 。 python爬虫第一步 打开开发者工具,切换到network之后,发现 很多xhr请求,发现这个,就代表这个网站很容易爬取了 提取待爬取的链接,分析规律 https://bcy.net/circle/timeline/loadtag?since=0&grid_type=timeline&tag_id=1482&sort=hot https://bcy.net/circle/timeline/loadtag?since=26499.779&grid_type=timeline&tag_id=1482&sort=hot https://bcy.net/circle/timeline/loadtag?since=26497.945&grid_type=timeline&tag_id=1482&sort=hot 发现只有一个参数在变,而且这变化好像没有任何规律可以寻找,没事,看数据,你就可以发现其中的奥妙了 这个网站的原理很简单,就是通过不断获取每次数据的最后一条的since然后获取接下来的数据,那么我们按照它的规律实现代码就可以了,不要多线程了,这种规律是没有办法进行实操的。这次的数据我把它存储到mongodb里面,因为没有办法一次全部获取到,所以可能需要下次在继续使用 if __name__ == '__main__': ### mongodb 的一些基本操作 DATABASE_IP = '127.0.0.1' DATABASE_PORT = 27017 DATABASE_NAME = 'sun' start_url = "https://bcy.net/circle/timeline/loadtag?since={}&grid_type=timeline&tag_id=399&sort=recent" client = MongoClient(DATABASE_IP, DATABASE_PORT) db = client.sun db.authenticate("dba", "dba") collection = db.bcy # 准备插入数据 #####################################3333 get_data(start_url,collection) 获取网页数据这个地方,由我们前面的经验就变得很简单了 # 获取数据函数 def get_data(start_url,collection): since = 0 while 1: try: with requests.Session() as s: response = s.get(start_url.format(str(since)),headers=headers,timeout=3) res_data = response.json() if res_data["status"] == 1: data = res_data["data"] # 获取Data数组 time.sleep(0.5) ## 数据处理 since = data[-1]["since"] # 获取20条数据的最后一条json数据中的since ret = json_handle(data) # 代码实现在下面 try: print(ret) collection.insert_many(ret) # 批量出入数据库 print("上述数据插入成功!!!!!!!!") except Exception as e: print("插入失败") print(ret) ## except Exception as e: print("!",end="异常,请注意") print(e,end=" ") else: print("循环完毕") 网页解析代码 # 对JSON数据进行处理 def json_handle(data): # 提取关键数据 list_infos = [] for item in data: item = item["item_detail"] try: avatar = item["avatar"] # 用户头像 item_id = item["item_id"] # 图片详情页面 like_count = item["like_count"] # 喜欢数目 pic_num = item["pic_num"] if "pic_num" in item else 0 # 图片总数 reply_count =item["reply_count"] share_count =item["share_count"] uid = item["uid"] plain = item["plain"] uname = item["uname"] list_infos.append({"avatar":avatar, "item_id":item_id, "like_count":like_count, "pic_num":pic_num, "reply_count":reply_count, "share_count":share_count, "uid":uid, "plain":plain, "uname":uname}) except Exception as e: print(e) continue return list_infos 到现在就实现了,代码跑起来 她专科学历27岁从零开始学习c,c++,python编程语言29岁编写百例教程30岁掌握10种编程语言,用自学的经历告诉你,学编程就找梦想橡皮擦

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干货 | 只有100个标记数据,如何精确分类400万用户评论?

在本文中,我们将介绍自然语言处理(NLP)在迁移学习上的最新应用趋势,并尝试执行一个分类任务:使用一个数据集,其内容是亚马逊网站上的购物评价,已按正面或负面评价分类。然后在你可以按照这里的说明,用你自己的数据重新进行实验。在数据标记成本高数量少的情况下,这个通用语言微调模型可以大幅降低你的NLP任务训练时间和成本。 迁移学习模型的思路是这样的:既然中间层可以用来学习图像的一般知识,我们可以将其作为一个大的特征化工具使用。下载一个预先训练好的模型(模型已针对ImageNet任务训练了数周时间),删除网络的最后一层(完全连接层),添加我们选择的分类器,执行适合我们的任务(如果任务是对猫和狗进行分类,就选择二元分类器),最后仅对我们的分类层进行训练。 由于我们使用的数据可能与之前训练过的模型数据不同,我们也可以对上面的步骤进行微调,以在相当

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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