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Python爬虫入门教程 36-100 酷安网全站应用爬虫 scrapy

爬前叨叨 2018年就要结束了,还有4天,就要开始写2019年的教程了,没啥感动的,一年就这么过去了,今天要爬取一个网站叫做酷安,是一个应用商店,大家可以尝试从手机APP爬取,不过爬取APP的博客,我打算在50篇博客之后在写,所以现在就放一放啦~~~ 酷安网站打开首页之后是一个广告页面,点击头部的应用即可 页面分析 分页地址找到,这样就可以构建全部页面信息 我们想要保存的数据找到,用来后续的数据分析 上述信息都是我们需要的信息,接下来,只需要爬取即可,本篇文章使用的还是scrapy,所有的代码都会在文章中出现,阅读全文之后,你就拥有完整的代码啦 import scrapy from apps.items import AppsItem # 导入item类 import re # 导入正则表达式类 class AppsSpider(scr

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python爬虫爬取豆瓣电影

最近买了《python编程从入门到实践》,想之后写两篇文章,一篇数据可视化,一篇python web,今天这篇就当python入门吧。 一.前期准备: IDE准备:pycharm 导入的python库:requests用于请求,BeautifulSoup用于网页解析 二.实现步骤 1.传入url 2.解析返回的数据 3.筛选 4.遍历提取数据 三.代码实现 import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 # 传入URL r = requests.get("https://movie.douban.com/top250") # 解析返回的数据 soup=BeautifulSoup(r.content,"html.parser") #找到div中,class属性为item的div movie_list=soup.find_all("div",class_="item") #遍历提取数据 for movie in movie_list: title=movie.find("span",class_="title").text rating_num=movie.find("span",class_="rating_num").text inq=movie.find("span",class_="inq").text star = movie.find('div', class_='star') comment_num = star.find_all('span')[-1].text print(title, rating_num, '\n', comment_num, inq, '\n') 以title变量为例,我们找到了div中,class属性为item的div,然后在此div中,筛选出class名为title的span,获取文本内容,打印(comment_num比较特殊,因为其在star的div下,没有class属性,为div中最后一个span,所以我们取出star层级中最后一个span,变为文本),以下是输出结果。 豆瓣.JPG 四.对获取到的数据进行整合 1.整合成列表 2.整合成json文件 3.定义为函数形式 1.整合成列表 import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pprint # 规范显示列表的插件库 # 传入URL r = requests.get("https://movie.douban.com/top250") # 解析返回的数据 soup=BeautifulSoup(r.content,"html.parser") #找到div中,class属性为item的div movie_list=soup.find_all("div",class_="item") #创建存储结果的空列表 result_list=[] #遍历提取数据 for movie in movie_list: #创建字典 dict={} dict["title"]=movie.find("span",class_="title").text dict["dictrating_num"]=movie.find("span",class_="rating_num").text dict["inq"]=movie.find("span",class_="inq").text star = movie.find('div', class_='star') dict["comment_num"] = star.find_all('span')[-1].text result_list.append(dict) # 显示结果 pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4) pp.pprint(result_list) 控制台显示的结果: 列表.JPG 2.整合成JSON文件 import requests # 导入网页请求库 import json# 用于将列表字典(json格式)转化为相同形式字符串,以便存入文件 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 # 传入URL r = requests.get("https://movie.douban.com/top250") # 解析返回的数据 soup=BeautifulSoup(r.content,"html.parser") #找到div中,class属性为item的div movie_list=soup.find_all("div",class_="item") #创建存储结果的空列表 result_list=[] #遍历提取数据 for movie in movie_list: #创建字典 dict={} dict["title"]=movie.find("span",class_="title").text dict["dictrating_num"]=movie.find("span",class_="rating_num").text dict["inq"]=movie.find("span",class_="inq").text star = movie.find('div', class_='star') dict["comment_num"] = star.find_all('span')[-1].text result_list.append(dict) # 显示结果 # 将result_list这个json格式的python对象转化为字符串 s = json.dumps(result_list, indent = 4, ensure_ascii=False) # 将字符串写入文件 with open('movies.json', 'w', encoding = 'utf-8') as f: f.write(s) 结果: json.JPG 3.定义成函数 import requests # 导入网页请求库 import json# 用于将列表字典(json格式)转化为相同形式字符串,以便存入文件 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 # 用于发送请求,获得网页源代码以供解析 def start_requests(url): r = requests.get(url) return r.content # 解析返回的数据 def parse(text): soup=BeautifulSoup(text,"html.parser") movie_list=soup.find_all("div",class_="item") result_list=[] for movie in movie_list: #创建字典 dict={} dict["title"]=movie.find("span",class_="title").text dict["dictrating_num"]=movie.find("span",class_="rating_num").text dict["inq"]=movie.find("span",class_="inq").text star = movie.find('div', class_='star') dict["comment_num"] = star.find_all('span')[-1].text result_list.append(dict) return result_list #将数据写入json文件 def write_json(result): s = json.dumps(result, indent = 4, ensure_ascii=False) with open('movies1.json', 'w', encoding = 'utf-8') as f: f.write(s) # 主运行函数,调用其他函数 def main(): url = 'https://movie.douban.com/top250' text = start_requests(url) result = parse(text) write_json(result) if __name__ == '__main__': main() 结果: 函数.JPG 觉得有用的话就给颗小吧~

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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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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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