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    python获取美团下单买药数据

    近日,素有“救急症于即时,挽垂危于顷刻”美誉的“神药”安宫牛黄丸再次引发热议。有消息称,北京同仁堂下发调价通知,将安宫牛黄丸(3克*丸/盒)的销售价格从780元提至860元,涨幅约为10%,该价格从12月1日开始执行。虽然小编对这些药不是很清楚,但是看价格确实也不便宜,那我们今天就利用python获取下药店销售的这个神药的数据量,这个仅仅代表的是线上下单的,只是实际销量的一部分,但是我们可以从这个数据量里面分析下大家现在买药对线上的选择有多大比例。一般大家在线上下单买药都是选择的美团,所以我们就获取美团的数据。但是美团现在的反爬机制非常的严,特别是对ip的限制更严格,一般的代理肯定是不行的,所以我这次是使用了亿牛云提供的隧道代理,据说专线线路,会更稳定。以下就是简单的访问美团的代码部分,主要是代理的使用:

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    [编程经验] 拉勾网爬虫数据的后续处理

    上一篇我们介绍了如何爬拉勾的数据,这次介绍一下如何分析爬下来的数据,本文以自然语言处理这个岗位为例。 上次那个爬虫的代码有一点问题,不知道大家发现没有,反正也没有人给我说。。然后后面我把我最后改好的代码附在本文的最后。 本文主要分析的是岗位职责和岗位要求,基本思路是先分词,然后统计词频,最后最词云展示出来。先看下效果 从这个图可以看出来,自然语言处理大多数需要掌握深度学习,需要用深度学习去解决问题,然后是工作经验,项目经验,以及对算法的理解。 首先分词,要正确分词,需要有一份高质量的词典,因为在岗位

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    反击“猫眼电影”网站的反爬虫策略

    0x01 前言 前两天在百家号上看到一篇名为《反击爬虫,前端工程师的脑洞可以有多大?》的文章,文章从多方面结合实际情况列举了包括猫眼电影、美团、去哪儿等大型电商网站的反爬虫机制。的确,如文章所说,对于一张网页,我们往往希望它是结构良好,内容清晰的,这样搜索引擎才能准确地认知它;而反过来,又有一些情景,我们不希望内容能被轻易获取,比方说电商网站的交易额,高等学校网站的题目等。因为这些内容,往往是一个产品的生命线,必须做到有效地保护。这就是爬虫与反爬虫这一话题的由来。本文就以做的较好的“猫眼电影”网站为例,搞定

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