单纯从数据抓取的逻辑来讲（不谈那些工程上的可用框架），个人觉得R语言中现有的请求库中，RCurl和httr完全可以对标Python中的urllib和reuqests(当然py中在错误处理和解析框架上显得更为专业！)。 我们经常使用的网络数据抓取需求，无非两种： 要么伪造浏览器请求 要么驱动浏览器请求 对于伪造浏览器请求而言，虽然请求定义里有诸多类型，但是实际上爬虫用到的无非就是GET请求和POST请求。 而驱动浏览器就几乎没有什么门槛了，所见即所得，R语言中的RSelenium/Rwebdriver和Py
上一篇中，主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理，其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务，那就是parallel包，其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr包内的_pply组函数一致。 library("parallel") detectCores() #计算计算机核心数： detectCores(logical=F) #获取实际物理核心数 以下可以通过这两个包来对比一下，同样的代码环境下，两者之间的性能如何。 library("h
最近在练习R语言与Python的网络数据抓取内容，遇到了烦人的验证码问题，走了很多弯路，最终总算解决了。 在分享这篇文章之前，只想感慨一声，虽然Python拥有更为完善的爬虫生态和多如牛毛的爬虫分享课程，但是貌似这些大部分内容，使用R语言中的RCurl+httr都可以做到，但是可惜的利用R语言学习爬虫的爱好者与Pythoner相比，实在是太少了，R语言的高阶爬虫教程凤毛麟角，只能一点一点儿在stackflow上面搜罗整理。 希望我的这一篇案例能给大家带来一点儿可借鉴的思路。 R library("RCurl
rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了，它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时，也大多以该包为主。 坦白的说，rvest的确是一个很好地数据抓取工具，不过他的强项更多在于网页解析，这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力，有两套解析语法可选（Xpath、css）,短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里，通过Chrome开发者工具（或者selecto
最近写了不少关于网页数据抓取的内容，大多涉及的是网页请求方面的，无论是传统的RCurl还是新锐大杀器httr,这两个包是R语言中最为主流的网页请求库。 但是整个数据抓取的流程中，网页请求仅仅是第一步，而请求获取到网页之后，数据是嵌套在错综复杂的html/xml文件中的，因而需要我们熟练掌握一两种网页解析语法。 RCurl包是R语言中比较传统和古老的网页请求包，其功能及其庞大，它在请求网页之后通常搭配XML解析包进行内容解析与提取，而对于初学者最为友好的rvest包，其实他谈不上一个好的请求库，rvest是内
参见：https://mp.weixin.qq.com/s/UJ3S2bFYASG9P4xBWDLQQg
网络上有无数的图片资源，但是如何从特定的网站中快速地抓取图片呢？本文将介绍一种使用 R 语言和 XML 库的简单方法，让你可以轻松地从 www.sohu.com 网站上下载你感兴趣的图片。本文将涉及以下几个方面：
以下是一个使用R语言和httrOAuth库的下载器程序，用于下载的内容。程序使用以下代码。
本文是一篇R语言爬虫实战练习篇，同样使用httr包来完成，结合cookies登录、表单提交、json数据包来完成整个数据爬取过程，无需书写复杂的xpath、css路径甚至繁琐的正则表达式（尽管这三个技能对于数据爬取而言意义非凡）。 之前已经演练过如何使用httr来完成网易云课堂的课程爬取，其中用到POST方法和表单提交。 今天爬取对象是知乎live课程信息，用到的GET方法，结合cookies登录和参数提交来完成，这一篇会给大家稍微涉猎一些细节技巧。 library("httr") library("dp
相信大部分R语言初学者，在刚开始入门之处，都曾被告诫在处理多重复任务时，尽量不要使用显式的for循环，而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数，这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外，你还有另外一个更好地选择，就是利用一些支持并行运算的扩展包，来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包，这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包，之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中，曾经演示过具体的代码。 library("fore
R语言的爬虫生态虽然与Python相比要弱小很多，but，如果你真的想要用R干一些有趣的事情，那么R语言目前所具有的的网络爬取工具也能给你带来很多方便。 今天借着中秋节的兴致，用网易云课堂 全部课程>编程开发>人工智能与大数据>数据分析 模块的课程作为实战对象，来给大家演练一下如何使用R语言httr包实现异步加载和POST 表单提交以及cookies登入。 直接使用json或者其他格式的表单返回值，避免苦逼的的书写大量正则表达式以及让人眼花缭乱的 CSS表达式、Xath路径表达式。这应该是每一个爬虫练
平台即服务（PaaS）可以利用的最重要的数据类型之一就是它在其权限范围内运行的访客应用程序的内容。PaaS服务应该了解关于访客应用程序的各种各样的事情 - 包括它们的体系结构，依赖性，跨基础设施的规模等等。
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
这一段时间在研究R里面的数据抓取相关包，时不时的能发掘出一些惊喜。 比如今天，我找到了一个自带请求器的解析包，而且还是嵌入的pantomjs无头浏览器，这样就不用你再傻乎乎的再去装个selenium驱
你想知道R语言中的RCurl包中一共有几个get开头的函数嘛，今天我特意数了一下，大约有十四五个那么多（保守估计）！ 所以如果对这个包了解不太深入的话，遇到复杂的数据爬取需求，自然是摸不着头脑，心碎一地~_~ 实际上很多我们都不常用，常用的不超过五个，而且这些函数命名都很有规律，一般是类似功能的名称中都有统一的关键词标识，只要理解这些关键词，很好区分，下面我对9个可能用到的get函数简要做一个分类。 第一类是get请求函数（参数直接写在URL里面） getURL #get请求的一般
在权限范围内运行的访客应用程序的知识是平台即服务（PaaS）可以利用的最重要的数据来源之一。一个PaaS应该知道（译注：原文为know，此处应指可以获取并处理）关于访客应用程序的各方各面，包括它们的体系结构、依赖性、基础架构的规模等等。
之前曾经写过一篇关于知乎live课程信息爬取的短文，那个直接遍历的知乎live主页上展示的部分课程，仅仅是很小的一部分。 今日这一篇将是该小项目的升级版，直接对live主页的课程按照模块进行二级页面的遍历，这样可以抓取更加丰富的课程信息，本次一共获取课程数目将近800+ 对于课程页抓包分析详情，这里不再赘述，想要了解的可以看这一篇旧文，本篇内容仅对二级页面的遍历思路进行整理。 R语言爬虫实战——知乎live课程数据爬取实战 因为课程数相对较多，这里使用cookie直接登录，需要获取cookie值。 lib
参考：https://www.jianshu.com/p/cb16ded75672[1]
# 指定展示尺寸 options(RCHART_WIDTH = 700, RCHART_HEIGHT = 500) # 使用内置数据集iris# 按照Species的不同类型进行分面和颜色，指定绘图类型为"point"
style=none&taskId=ufe5a8213-193f-4abf-99f6-220571344f0&title=)
本篇内容不涉及任何R语言或者Python代码实现，仅从异步加载的逻辑实现过程以及浏览器抓包分析的角度来给大家分享一下个人近期学习爬虫的一些心得。 涉及到的工具有Chrome浏览器（开发者工具）、postman(一款非常优秀的Chrome网络请求构造工具，你可以在Chrome浏览器在线商店里搜到，也可以下载桌面版)。 1、异步加载概念及实现过程 2、浏览器抓包分析一般流程 异步加载的英文简称是ajax,即“Asynchronous Javascript And XML”（异步JavaScript和XML）是指
爬虫是都不陌生的一个概念，比如百度、谷歌都有自己的爬虫工具去抓取网站、分析、索引，方便我们的查询使用。 在我们浏览网站、查询信息时，如果想做一些批量的处理，也可以去分析网站的结构、抓取网页、提取信息，然后就完成了一个小爬虫的写作。 网页爬虫需要我们了解URL的结构、HTML语法特征和结构，以及使用合适的抓取、解析工具。我们这篇先看一个简单的处理，给一个直观的感受：一个函数抓取网页的表格。以后再慢慢解析如何更加定制的获取信息。 HMDB (人类代谢组数据库)收录了很多代谢组的数据，用于代谢组学、临床化学、生物
这里首推华为云：https://www.huaweicloud.com/pricing.html#/ecs
pacman包是一个整合了基础包library相关函数的包，用于更方便地对R包进行管理。该包可以添加到.Rprofile以便于显式地指定该包的函数，增加工作效率。其中关键函数p_load可以很好地提升论坛提问与博文，它会自动加载包，如果没有找到，会自动安装缺失包。
最近正在刻苦的学习爬虫，陆陆续续的学习了正则表达式、xpath、css表达式，基本可以胜任R语言中的RCurl+XML、httr+rvest组合爬虫的需求，对GET请求和POST请求的构造和表单提交以及浏览器抓包、模拟登陆、异步加载也做了一些梳理，因为爬虫知识的通用性，所以在入门Python阶段直接就开始练习urllib+lxml、requests+BeautifulSoup。 爬虫的入门也算有了一点儿小小的心得，下一步计划在不断练习巩固现有知识的同时、对服务器的反反爬进行探索，这里涉及到如何使用随机age
今年的3月22日是“世界水日”，它关注淡水的重要性，并引起人们对无法获得安全用水的22亿人的关注。今年的重点是地下水，这是为我们的泉水、河流、湖泊和湿地提供食物的宝贵来源。
但是最近频繁看到粉丝留言表明安装clusterProfiler包失败，这个clusterProfiler是大名鼎鼎的Y叔开发，基本上是每个做生物信息学数据分析的人都会使用它的，做超几何分布检验（富集分析），而且内置了很多数据库，好用的函数。
2020年，“新型冠状病毒肺炎”疫情牵动着数亿华夏儿女的心！万得作为中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业，迅速组织相关人员日夜奋战，第一时间在Wind金融终端移动端和电脑端同步上线了「疫情信息地图」。且我们为用户提供了一手的疫情数据，其主要来自国家卫健委、各省市区卫健委等官方渠道，以确保疫情数据：权威、准确、及时。
在读取一行数据之前，应该先考虑下重复数据管理的通用规则，不改写原始数据。原始文件视为只读，保留原始文件名字并说明来源，是一个好办法。
定睛一看，没有eaf值啊，这可咋整，后续需要用到read_outcome_data函数，eaf值是必须的呢！
见Y叔的网络在线书籍《clusterProfiler: universal enrichment tool for functional and comparative study》的 Chapter 12 Visualization of Functional Enrichment Result ， 自己简单搜索就可以直达这个在线书籍的链接：
数据输入作为数据分析的第一步非常重要，传统的数据输入方式存在数据格式多、参数复杂等问题，因此本期给大家推荐一个支持非常多数据格式的数据输入输出R包rio。
比如最近有小伙伴问到了popsicleR这个包，它还在GitHub上面，官网是：https://github.com/bicciatolab/popsicleR
最近，在科研狗网站看到了一个有趣的项目，使用R语言读取pubmed存入mysql数据库，之前报名没有报上，还是决心要跟着做一下，无奈R语言水平比较渣渣，只能复制别人的代码来用，悲剧的是，原代码复制过来还是报错，来一个小目标，把这段代码运行起来。花了两三天的功夫，终于实现了目标。
上一讲讲了R语言与Pyhton中的异常捕获与错误处理基本知识，今天以一个小案例来进行实战演练，让你的程序遇水搭桥，畅通无阻。 本案例目标网址，今日头条的头条指数行业报告，全都是pdf格式的，需要先抓包获取PDF文件地址，之后我会随机抽取其中5个地址（因为PDF下载要看网速的，特别慢），然后将其中两个地址设置为不存在地址。 这种错误非常常见，当然实际应用中错误类型多种多样，需要你仔细甄别，但解决的基本思路都是这样的。当遇到一个错误地址导致程序遇阻时，使用异常函数先捕获错误异常，然后使用next命令进行绕过即可
数据清洗从来都不是一件简单的事情！ 使用httr包结合浏览器抓包工具进行网页数据抓取虽然非常方便，但是获取的数据后期处理工作量却非常庞大的。 因为大部分json数据包返回之后都会被转换为R语言中的非结构化数据类型——list。 也就是说，对于list数据结构的处理熟练程度，将会决定着你在数据清洗中所花费的时间与精力。 list数据结构本身即可简单也可复杂，当list中存在递归结构时，其处理难度就大大增加了。（不幸的是大部分json数据包都是递归结构的） 对于list数据结构的处理，你可以通过手动构造循环来处
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API，提取和整理你需要的免费Web数据呢？本文一步步为你详尽展示操作流程。
作为菜鸟分析师一枚，日常工作中需要处理大量地理位置相关（如城市、辖区、街道、商场、楼宇等）数据。分析报告中总是用吐了的柱形图、条形图，不仅自己看着辣眼睛，老板也审美疲劳。
在抓取数据时，很大一部分需求是抓取网页上的关系型表格。 对于表格而言，R语言和Python中都封装了表格抓取的快捷函数，R语言中XML包中的readHTMLTables函数封装了提取HTML内嵌表格的功能，rvest包的read_table()函数也可以提供快捷表格提取需求。Python中read_html同样提供直接从HTML中抽取关系表格的功能。 HTML语法中内嵌表格有两类，一类是table，这种是通常意义上所说的表格，另一类是list，这种可以理解为列表，但从浏览器渲染后的网页来看，很难区分这两种，
看完一篇介绍文章后，第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性。日前看到微软已经公开了这一算法，而且已经发开python版本，本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后，就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈
在本章中，我们将继续使用Tung前一章中生成的过滤数据集。我们将探索可视化数据的不同方法，以便您在质量控制步骤之后评估表达式矩阵发生的情况。scaterpackage提供了几个非常有用的功能来简化可视化。
遇到报错第一步肯定是先去浏览器查询啦。方法是：复制Error:后面的信息，黏贴到浏览器（必应或者Google），按搜索按钮就可以了。相信我，你并不孤独。果然有很多人遇到这个问题了，而且已经给出了解决方案，并在Seurat问答池中形成讨论：
地理位置信息的解析与逆解析可能是我们在分析地理位置数据时所面临的最棘手的问题了，好在现在很多主流的在线 地图厂商地给开发者提供了免费的API接口调用。 这一篇以百度地图API为例，演示如何在R语言以及Python中通过调用API实现地理位置的解析与逆解析，即将地址转换为具体经纬度，将经纬度转换为具体的地址。 免费API调用需要开发者自己在百度地图开放平台上注册APPkey,每日限调6000次，因为是免费的，所有人都可以申请注册，注册地址如下。 http://lbsyun.baidu.com/apiconso
TCGAbiolinks 是一个用于 TCGA 数据综合分析的 R/BioConductor 软件包，能够通过 GDC Application Programming Interface (API) 访问 National Cancer Institute (NCI) Genomic Data Commons (GDC) ，来搜索、下载和准备相关数据，以便在 R 中进行分析。
ERROR: dependencies ‘gmp’, ‘Rmpfr’ are not available for package ‘PMCMRplus’
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This Rick and Morty themed challenge requires you to exploit a webserver to find 3 ingredients that will help Rick make his potion to transform himself back into a human from a pickle.
通过比较图7.6和图7.13，很明显基于read的过滤比基于UMI的分析去除了更多的细胞。如果您返回并比较结果，您应该能够得出结论，ERCC和MT过滤器对于基于read的分析更严格。
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