使用pip命令安装scrapy,在安装过程中可能会因为缺少依赖库而报错，根据报错提示依次下载需要的依赖库，下载过程中注意系统类型和Python版本
大多数网站都会定义一robots.txt文件，这样可以了解爬取该网站时存在哪些限制，在爬取之前检查robots.txt文件这一宝贵资源可以最小化爬虫被封禁的可能，而且还能发现和网站结构相关的线索。
如今，网上的爬虫教程可谓是泛滥成灾了，从urllib开始讲，最后才讲到requests和selenium这类高级库，实际上，根本就不必这么费心地去了解这么多无谓的东西的。只需记住爬虫总共就三大步骤：发起请求——解析数据——存储数据，这样就足以写出最基本的爬虫了。诸如像Scrapy这样的框架，可以说是集成了爬虫的一切，但是新人可能会用的不怎么顺手，看教程可能还会踩各种各样的坑，而且Scrapy本身体积也有点大。因此，本人决定亲手写一个轻量级的爬虫框架————looter，里面集成了调试和爬虫模板这两个核心功能，利用looter，你就能迅速地写出一个高效的爬虫。另外，本项目的函数文档也相当完整，如果有不明白的地方可以自行阅读源码（一般都是按Ctrl+左键或者F12）。
作者：半载流殇，Pythonistia && Otaku，努力转行中的一位测绘人员です
本文摘要自Web Scraping with Python – 2015 书籍下载地址：https：//bitbucket.org/xurongzhong/python-chinese-library/downloads 源码地址：https：//bitbucket.org/wswp/code 演示站点：http：//example.webscraping.com/ 演示站点代码：http：//bitbucket.org/wswp/places 推荐的python基础教程： http：//www.divei
item是保存爬取到的数据的容器，其使用方式和字典类似，并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误，定义类型为scrapy.Field的类属性来定义一个item，可以根据自己的需要在items.py文件中编辑相应的item
python标准库为我们提供了threading和mutiprocessing模块实现异步多线程/多进程功能。从python3.2版本开始，标准库又为我们提供了concurrent.futures模块来实现线程池和进程池功能，实现了对threading和mutiprocessing模块的高级抽象，更大程度上方便了我们python程序员。
数据的来源多种多样，以为我本身是足球爱好者，所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析。许多的网站都提供了详细的足球数据，例如： 网易 http://goal.sports.163.com/ 腾讯体育 http://soccerdata.sports.qq.com/ 虎扑体育 http://soccer.hupu.com/ http://www.football-data.co.uk/ 这些网站都提供了详细的足球数据，然而为了进一步的分析，我们希望数据以格式化的形式存储，那么如何把这些网站提供的网
摘要: 本文介绍了Web Scraping的基本概念的相关的Python库，并详细讲解了如果从腾讯体育抓取欧洲联赛的详细数据的过程和代码。为下一步的大数据分析的做好准备。 背景 Web Scraping 在大数据时代，一切都要用数据来说话，大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤 数据的采集和获取 数据的清洗，抽取，变形和装载 数据的分析，探索和预测 数据的展现 其中首先要做的就是获取数据，并提炼出有效地数据，为下一步的分析做好准备。 数据的来源多种多样，以为我本身是足球爱好者，而世界杯就要来了，所以我
背景：初来乍到的pythoner，刚开始的时候觉得所有的网站无非就是分析HTML、json数据，但是忽略了很多的一个问题，有很多的网站为了反爬虫，除了需要高可用代理IP地址池外，还需要登录。例如知乎，很多信息都是需要登录以后才能爬取，但是频繁登录后就会出现验证码（有些网站直接就让你输入验证码），这就坑了，毕竟运维同学很辛苦，该反的还得反，那我们怎么办呢？这不说验证码的事儿，你可以自己手动输入验证，或者直接用云打码平台，这里我们介绍一个scrapy的登录用法。
l=ItemLoader(item=xxxItem(),response=response) l.add_xpath('title','//xxx',MapCompose(str.strip,str.title)) MapCompose(float) #turn to float l.add_value('title',response.url) l.load_item() start_URL=[i.strip() for i in open('xxx').readlines()] 1、scrapy startproject loginscrapy cd loginscrapy scrapy genspider -t basic loginspider example 2、设置setting.py:添加 USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5' 3、vi spider/loginspider
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i
经常听到别人说“世界那么大，我想去看看”。在有机会走出国门之前，还是先把咱大中国走一转吧。都知道中国地广人不稀，旅游资源非常丰富，古代的，抗战的，山川，河流，大海等等，在选择目的地的时候非常纠结，不知道去哪更好。为了以后不在纠结，笔者打算好好扒一扒全国的旅游景点分布。话不多说，进入正题。
设想这样一个案例，当前共享单车应用广泛，在很多城市都有大量的投放，一方面解决了人们的短途快速出行问题，一方面对环境保护做出了贡献。但对于单车公司来说，如何确保单车投放在人们需要的地方？大量的共享单车聚集在市中心，且在雨雪等恶劣天气，人们又不会使用。
报错：NameError: name 'NoSuchElementException' is not defined
link_crawler('http://example.webscraping.com'，'/index')
在互联网时代，网站数据是一种宝贵的资源，可以用来分析用户行为、市场趋势、竞争对手策略等。但是，如何从海量的网页中提取出有价值的信息呢？答案是使用网络爬虫。
继续练习pyspider的使用，最近搜索了一些这个框架的一些使用技巧，发现文档竟然挺难理解的，不过使用起来暂时没有障碍，估摸着，要在写个5篇左右关于这个框架的教程。今天教程中增加了图片的处理，你可以重点学习一下。
书接上文，我们可以使用Pandas将Excel转为html格式，在文末我说与之对应的read_html()也是一个神器！
“抓” 这个动作是由数据包过滤器bpf完成， bpf的主要作用就是根据用户输入的过滤规则，只将用户关心的数据包拷贝至tcpdump，注意是拷贝，不是剪切。
在这篇文章中，我将向您展示如何使用Python构建自己的答案查找系统。基本上，这种自动化可以从图片中找到多项选择题的答案。
中国地广人不稀，旅游资源非常丰富，古文化遗址、抗战遗址、山川、河流等等，在选择目的地的时候，不少人都会非常纠结，不知道去哪更好。为了以后不再纠结，打算深度解析全国的旅游景点分布。
网上的定义【 从要匹配的字符串的头部开始，当匹配到string的尾部还没有匹配结束时，返回None; 当匹配过程中出现了无法匹配的字母，返回None。】
最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情，下述内容纯闲扯： pandas应该怎么分享困扰了我好久，但是看我公众号的朋友更困惑的是这个人为啥要分享pandas，分享这个东西有什么用呢？所以我决定先分享pandas能做什么，然后再从基础概念开始分享全面的知识点。我希望我的文章能成为某些朋友的中文API，将来应用遇到困难直接查询我的文章即可！ 首先介绍什么是pandas panda我们很熟悉！蠢萌蠢萌，让人想抱起来捏两下的国宝！ pandas是什么啦！遥记英文老师曾讲S是复数的意思！ 那pandas就是！
从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json)，或者对数据进行切片和分割组合多个数据源，Pandas都能够很好的满足。
熊猫之前发过很多关于如何在NAS上搭建GPT的项目了。而今天要写的算是我用过最为好用的一款私有部署的机器人框架了，该项目由粉丝提供素材，所以以后大家有什么感兴趣的但自己不会部署的项目，可以发到熊猫这边，熊猫可以去研究折腾哦，期待大家多多互动。
最近在做一个搜索相关的项目，需要爬取网络上的一些链接存储到索引库中，虽然有很多开源的强大的爬虫框架，但本着学习的态度，自己写了一个简单的网络爬虫，以便了解其中的原理。今天，就为小伙伴们分享下这个简单的爬虫程序！！
我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。
在本文中，我们将了解如何使用Python来抓取Reddit，这里我们将使用Python的PRAW（Python Reddit API Wrapper）模块来抓取数据。Praw 是 Python Reddit API 包装器的缩写，它允许通过 Python 脚本使用 Reddit API。
你期待已久的Python网络数据爬虫教程来了。本文为你演示如何从网页里找到感兴趣的链接和说明文字，抓取并存储到Excel。
好久不见，工作有点忙...虽然每天都是在写爬虫，也解锁了很多爬虫实战新技能，但由于工作里是用 NodeJS，已经好久没动手写 Python 了。
在本系列的上一篇博客文章中，我们介绍了在Cloudera Machine Learning（CML）项目中利用深度学习的步骤。今年，我们扩大了与NVIDIA的合作伙伴关系，使您的数据团队能够使用RAPIDS AI无需更改任何代码即可大大加快数据工程和数据科学工作负载的计算流程。Cloudera Data Platform上的RAPIDS预先配置了所有必需的库和依赖项，以将RAPIDS的功能带到您的项目中。
通常我们看到黑客入侵事件的报道大多为：某公司被黑客入侵了，检测到一未知行为，事件响应小组已介入调查和处理，客户和公众确定入侵行为结束，公司解除安全警报……你是不是也这样认为黑客入侵都是偶发性、短暂性的呢？ 而APT（高级可持续性威胁）攻击并不是这样——真正有目的性的攻击者并不会考虑战斗或者使命什么时候结束，直至被发现或被踢出网络的那一刻才算暂时中止。他们的工作就是入侵到某网站，然后潜伏在其中。这其中的艰苦和所面对的困难只有他们自己知道，他们通常会连续工作几周甚至几个月，直至成功入侵。当然功夫不负有心人，
CSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑，简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。
之前曾尝试过对知乎和微博热榜的简单爬虫，算是小有经验但仍需锻炼，于是趁着这个机会，主动包揽了爬虫代码，并在这回顾整理一番。
在前面的文章中，我们已经成功抓取了字节跳动上万条招聘信息，简单看了看，要求不是一般的高。说实话，大厂的招聘信息，应该都是比较严谨的，什么意思，就是说，如果你想进大厂，那么其对应岗位的招聘要求基本可以确定为你复习或者能力的要求，只有达到招聘信息中的要求，一般来说才能够达到其找人的基准线上，后面至于是否能进得去，就要看其他方面的实力了，当然还需要一点点运气！
上一章我们介绍了shell编程的语法和应用，在实际生产环境中，Linux的系统运维者经常会查看系统中的各项性能、参数，为了提高查看效率，我们可以编写一些监控脚本以便系统的自动化运维。
本人作为黄渤的粉丝，《一出好戏》当然是必看无疑呀。在今天正式观看之前，先来通过猫眼的影评来分析下网友对它的反馈。
总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时，一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并能真正提高生产力。因此，我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的，有些可能是比较新的，但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。
题图：by watercolor.illustrations from Instagram
最近想爬下B站的弹幕和评论，发现网上找到的教程基本都失效了，毕竟爬虫和反爬是属于魔高一尺、道高一丈的双方，程序员小哥哥们在网络的两端斗智斗勇，也是精彩纷呈。
导言： Python作为一门强大的编程语言，不仅在Web开发、数据分析和人工智能领域有广泛的应用，还在数据解析方面具有强大的能力。数据解析是从结构化或非结构化数据源中提取有用信息的过程，通常在数据清洗、数据分析和可视化之前进行。本文将深入探讨Python在数据解析中的应用，从基础知识到高级技巧，为读者提供全面的指南。
本文整理了 26 个 Python 有用的技巧，将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容。
如果要抓取数据，一般使用Python是很方便的，不过如果你还不会推荐使用Chrome扩展 web scraper，下面就分别用Python和 web scraper 抓取豆瓣电影top 250 和b站排行榜的数据。
專 欄 ❈我是思聪，Python中文社区专栏作者 博客： http://www.jianshu.com/u/b1e713e56ea6❈ 为什么爬摩拜的数据 摩拜是最早进入成都的共享单车，每天我从地铁站下来的时候，在APP中能看到很多单车，但走到那里的时候，才发现车并不在那里。有些车不知道藏到了哪里；有些车或许是在高楼的后面，由于有GPS的误差而找不到了；有些车被放到了小区里面，一墙之隔让骑车人无法获得到车。 那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据，来分析这些车是否变成了僵尸车？是否有人故意放到小区里面
pandas是基于NumPy构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，数据的处理以及清洗用pandas是很好用的。
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