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爬取热点数据python脚本(python爬取热点新闻)

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python怎么爬取数据

根据你要抓取页面的源码字段来进行爬取。根据对应的源码找到你的需求数据,主要用到requests+BeautifulSoup,其中requests用于请求页面,BeautifulSoup用于解析页面。

如何用Python爬取数据?

方法/步骤

在做爬取数据之前,你需要下载安装两个东西,一个是urllib,另外一个是python-docx。

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然后在python的编辑器中输入import选项,提供这两个库的服务

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urllib主要负责抓取网页的数据,单纯的抓取网页数据其实很简单,输入如图所示的命令,后面带链接即可。

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抓取下来了,还不算,必须要进行读取,否则无效。

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接下来就是抓码了,不转码是完成不了保存的,将读取的函数read转码。再随便标记一个比如XA。

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最后再输入三句,第一句的意思是新建一个空白的word文档。

第二句的意思是在文档中添加正文段落,将变量XA抓取下来的东西导进去。

第三句的意思是保存文档docx,名字在括号里面。

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这个爬下来的是源代码,如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

如何使用python爬取知乎数据并做简单分析

一、使用的技术栈:

爬虫:python27 +requests+json+bs4+time

分析工具: ELK套件

开发工具:pycharm

数据成果简单的可视化分析

1.性别分布

0 绿色代表的是男性 ^ . ^

1 代表的是女性

-1 性别不确定

可见知乎的用户男性颇多。

二、粉丝最多的top30

粉丝最多的前三十名:依次是张佳玮、李开复、黄继新等等,去知乎上查这些人,也差不多这个排名,说明爬取的数据具有一定的说服力。

三、写文章最多的top30

四、爬虫架构

爬虫架构图如下:

说明:

选择一个活跃的用户(比如李开复)的url作为入口url.并将已爬取的url存在set中。

抓取内容,并解析该用户的关注的用户的列表url,添加这些url到另一个set中,并用已爬取的url作为过滤。

解析该用户的个人信息,并存取到本地磁盘。

logstash取实时的获取本地磁盘的用户数据,并给elsticsearchkibana和elasticsearch配合,将数据转换成用户友好的可视化图形。

五、编码

爬取一个url:

解析内容:

存本地文件:

代码说明:

* 需要修改获取requests请求头的authorization。

* 需要修改你的文件存储路径。

源码下载:点击这里,记得star哦!https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何获取authorization

打开chorme,打开https : // www. zhihu .com/,

登陆,首页随便找个用户,进入他的个人主页,F12(或鼠标右键,点检查)七、可改进的地方

可增加线程池,提高爬虫效率

存储url的时候我才用的set(),并且采用缓存策略,最多只存2000个url,防止内存不够,其实可以存在redis中。

存储爬取后的用户我说采取的是本地文件的方式,更好的方式应该是存在mongodb中。

对爬取的用户应该有一个信息的过滤,比如用户的粉丝数需要大与100或者参与话题数大于10等才存储。防止抓取了过多的僵尸用户。

八、关于ELK套件

关于elk的套件安装就不讨论了,具体见官网就行了。网站:https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下:

从爬取的用户数据可分析的地方很多,比如地域、学历、年龄等等,我就不一一列举了。另外,我觉得爬虫是一件非常有意思的事情,在这个内容消费升级的年代,如何在广阔的互联网的数据海洋中挖掘有价值的数据,是一件值得思考和需不断践行的事情。

怎样用python爬取疫情数据

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import re

import json

# 1.发送请求,获取疫情首页(数据来源于丁香园)

response = requests.get('')

home_page = response.content.decode()

# 2.从疫情首页提取最近一日数据

soup = BeautifulSoup(home_page, 'lxml')

script = soup.find(id='getAreaStat')

text = script.string

# 3.提取数据获取json格式数据

json_str = re.findall(r'\[.+\]', text)[0]

# 4.把json格式转换为python类型

last_day_corona_virus = json.loads(json_str)

# 5.以json格式保存最近一日数据

with open('data/last_day_coronavirus.json', 'w') as fp:

json.dump(last_day_corona_virus, fp, ensure_ascii=False)

我现在有一套在网站上爬取数据的程序(用python写的)如何在服务器运行

用xshell之类的软件连接到服务器上,然后用其带的比如xftp工具将代码传上去,在服务器上安装python之后再去跑代码就行了