一、啤酒和饮料 啤酒每罐2.3元，饮料每罐1.9元。小明买了若干啤酒和饮料，一共花了82.3元。 我们还知道他买的啤酒比饮料的数量少，请你计算他买了几罐啤酒。 注意：答案是一个整数。请通过浏览器提交答案。 不要书写任何多余的内容（例如：写了饮料的数量，添加说明文字等）。 分析：此题可用循环暴力求解出结果。 数值先都扩大十倍，方便计算。 全部啤酒罐数：823/23=35.78；全部饮料罐数：823/19=43.31；啤酒和饮料对半罐数：823/42=19.59 设啤酒x，饮料y，则根据上述计算可知，x<y，2
Web 领域中，用于实现数据’实时’更新的手段有轮询和 WebSocket 这两种。
原文链接：https://github.com/jinfagang/weibo_terminater 本文长度为2494字，阅读全文约需6分钟 本文为你解读刚刚更新的微博终结者计划。 weibo_terminator 微博终结者爬虫基本上准备就绪： 这次我们更新了以下功能： 增加了延时策略，每次爬取10个页面，暂停五分钟，这样依旧不能百分百保证账号不被ban，但是我们还有策略！！ 现在我们同时使用十几个账号同时开爬了，weibo_scraper 会在一个账号被禁止之后自动切换到下一个账号！！ 不需要设置
题目描述 啤酒每罐2.3元，饮料每罐1.9元。小明买了若干啤酒和饮料，一共花了82.3元。我们还知道他买的啤酒比饮料的数量少，请你计算他买了几罐啤酒。 题目分析 题目代码
题目描述 小明带两个妹妹参加元宵灯会。别人问她们多大了，她们调皮地说：“我们俩的年龄之积是年龄之和的6倍”。小明又补充说：“她们可不是双胞胎，年龄差肯定也不超过8岁啊。” 请你写出：小明的较小的妹妹的年龄。 题目分析 题目代码
总第64篇 01|明确本次爬虫以及目的： ---- 我是想看看太原的房地产情况，包括楼盘名称、价格、所处区域、评论数（一定程度上可以反映出该楼盘受欢迎程度）。 明确了目的以后就该去寻找这些数据的出处，也就是网站，由于太原互联网环境欠发达，所以好多房产APP上都没有太原，有的APP有，但是也只有几十家楼盘，最后在搜索的过程中锁定了房天下。这个楼盘数量还是可以的，也有我们需要的数据，所以就他了。 02|目标网页分析： 通过查看网页，我们知道目标数据存储在17页中，这就不是普通的静态网页爬取，这
1.通过inner join 将两个具有相同字段的父表和字表连接起来，减少代码的繁杂度，增加搜索精度和速度，减少对内存空间的占用。
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个键值对之间用逗号 , 分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示： d = {key1 : value1, key2 : value2 键必须是唯一的，但值则不必。 值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。 dic = {'name':'jin','age':18,'sex':'male'} print(dic)#{'name': 'jin', 'sex': '
本篇文章我们将演示LINQ扩展包基础语法里的多表查询 ，包括交集、并集、差集、去重、合并等实际操作中常用的类型转换手法。目前LINQ支持两种语法，我会在每个案例前先用大家熟知的SQL语句表达，再在后面用C#的两种LINQ语法分别实现。LINQ语法第一次接触难免感到陌生，最好的学习方式就是在项目中多去使用，相信会有很多感悟。
本文是【统计师的Python日记】第4天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型； 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 今天将带来第4天的学习日记。 目录如下： 前言 一、Series 二、Dataframe 1. 数据结构 2. 基本操作 （1）改变索引名 （2）增加一列 （3）
由于页面是动态渲染的，所以采用打开浏览器的方式进行数据爬取，所以需要安装selenium
简书上有哪些优质用户？有多少大V粉丝数上万，获赞数上万？小透明的自己能排到多少位？大V之间相互关注情况如何？签约作者有多少人......
本次python实战，主要目标是利用 Python爬取京东商品评论数，如上图所示：爬取“Python之父”推荐的小蓝书，这些信息主要包括用户名、书名、评论等信息。
小勤：大海，上次你教我《爬取了沪深A股中的一页》内容，我练过了，这次，继续教我多爬取几个页面呗。
上班的时候，自己手头的事情处理完了，我除了在掘金摸鱼，就是在知乎逛贴。在我的认知中，知乎是一个高质量论坛，基本上各种“疑难杂症”都能在上面找到相应的专业性回答。但平时逗留在知乎的时间过多，我不知道自己是被知乎上面的精彩故事所吸引，还是为知乎上面的高深技术而着迷。
最近准备把数据分析这块补一下，加上一直在听喜马拉雅的直播，有一个比较喜欢的主播，突然萌生了爬取喜马拉雅所有主播信息以及打赏信息，来找一找喜马拉雅上比较火的主播和有钱的大哥，看看这些有钱人是怎么挥霍的。
基础环境沿用之前的环境，只是增加了MongoDB（非关系型数据库）和PyMongo（Python 的 MongoDB 连接库），默认我认为大家都已经安装好并启动 了MongoDB 服务。
因为关于爬虫知识的学习起源于想要获得《机器学习》预测模型的数据集； 从这个层面上说，本文将是后续大量数据预测文章等的开篇之作。 感兴趣的小伙伴们点个关注，一起学习交流吖 ~ ~ ~
1、requests 带headers import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { ’ User-Agent ’:’ Mozilla/5 . 0 (Windows NT 6 .1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrorne/53.0.2785 . 143 Safari/537.36 ’ } res = requests.get ( ’ http : //bj . xiaozhu .com/ ’, headers=headers) print (res .text) soup= BeautifulSoup(res.text,’ html.parser ’) print(soup.prettify()) 2、beautifulsoup的4种解析库
编程思想,模型,设计模式,理论等等,都是交给你一种编程的方法,以后你遇到类似的情况,套用即可.
今天给大家介绍的是一款名叫 htcap 的开源 Web 漏洞扫描工具，它通过拦截 AJAX 调用和页面 DOM 结构的变化并采用递归的形式来爬取单页面应用（SPA）。htcap 并不是一款新型的漏洞扫
加密数字货币是数字货币的一种，它不依靠法定货币机构发行，不受央行管控。借助于区块链等新兴技术，加密数字货币主要表现出去中心化、低交易费用和成本、国际流通、共识机制、高度匿名性和分布式存储等特征和优势，而这会更易成为犯罪分子进行违法活动的工具，从而对全球的加密数字货币交易监管提出了严峻的挑战。加密数字货币监管技术侧重监管和制止以加密数字货币方式的高科技犯罪活动，是保护资金安全和国家安全的重要手段，也是区块链技术能够得到广泛应用的前提条件[1]。
昨天的文章《我用 Python 预测了股票价格》中就提了一嘴，最近爬了一些股票和基金数据。
今天为大家整理了32个Python爬虫项目，大家可以自行前往GitHub搜索，或者直接留言，我会给大家发送相关链接~谢谢！ WechatSogou [1]- 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口，可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫，返回结果是列表，每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]- 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书，按评分排名依次存储，存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>1000的高分书籍；可依据不同的主题存储到Excel不同
结果很多读者对爬数据的过程比较感兴趣，那么今天就讲一下我是怎样获取美团数据，其实并不难，甚至还因为需要手动干预而显得有点不太聪明的样子。
WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口，可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫，返回结果是列表，每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书，按评分排名依次存储，存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>1000的高分书籍；可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet ，采用User Agent伪装为浏览器进行爬取，并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为，避免爬虫被封。 zhihu_
本文实例讲述了基于ThinkPHP5框架使用QueryList爬取并存入mysql数据库操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
分布式爬虫原理 27/10 周日 晴 在前面我们已经掌握了Scrapy框架爬虫，虽然爬虫是异步多线程的，但是我们只能在一台主机上运行，爬取效率还是有限。 分布式爬虫则是将多台主机组合起来，共同完成一
前文作者详细介绍了BeautifulSoup技术，这篇文章主要结合具体实例进行深入分析，讲述一个基于BeautifulSoup技术的爬虫，爬取豆瓣排名前250部电影的信息，内容包括：
由于需要实现模拟手动点击浏览器的效果，因此笔者使用到了chromedriver.exe自动化驱动文件。这里选择谷歌浏览器相同版本的驱动。 驱动下载中心
Python-Spider作业 day01 了解爬虫的主要用途 了解反爬虫的基本手段 理解爬虫的开发思路 熟悉使用Chrome的开发者工具 使用urllib库获取《糗事百科》前3页数据 使用urllib库登录《速学堂》官网 爬取 https://knewone.com/ 58同城二手信息 day02 获取豆瓣电影分类排行榜 -前100条数据 数据opener的用法 opener的构建 代理的使 cookie的使用 了解cookie的作用 使用cookie登录虾米音乐 使用requests 库获取数据《纵横
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术
已经好几天没写原创了，这些天主要是在学习一些新的知识，所以没时间去写文。前几天发现了一个比较有用的谷歌插件，大家看标题也许已经知道它有啥用了。下面给大家介绍一下这款插件的用法，文末也提供了下载链接。
WechatSogou [1]- 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口，可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫，返回结果是列表，每一项均是公众号具体信息字典。
网页爬虫，解析已爬取页面中的网页链接，再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中，这就会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页。
说起热门的B站相信很多喜欢玩动漫的，看最有创意的Up主的同学一定非常熟悉。我突发奇想学Python这么久了，为啥不用Python爬取B站中我关注的人，已经关注的人他们关注的人，看看全站里面热门的UP主都是是哪些。
作者：SFLYQ 今天为大家整理了32个Python爬虫项目。 整理的原因是，爬虫入门简单快速，也非常适合新入门的小伙伴培养信心。所有链接指向GitHub，祝大家玩的愉快~ WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口，可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫，返回结果是列表，每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书，按评分排名依次存储，存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>100
网络爬虫是数据采集的一种方法，实际项目开发中，通过爬虫做数据采集一般只有以下几种情况：
整理的原因是，爬虫入门简单快速，也非常适合新入门的小伙伴培养信心。所有链接指向GitHub，祝大家玩的愉快~
引言 网上的数据和信息无穷无尽，如今人人都用百度谷歌来作为获取知识，了解新鲜事物的首要信息源。所有的这些网上的信息都是直接可得的，而为了满足日益增长的数据需求，我坚信网络数据爬取已经是每个数据科学家的必备技能了。在本文的帮助下，你将会突破网络爬虫的技术壁垒，实现从不会到会。 大部分网上呈现的信息都是以非结构化的格式存储（html）且不提供直接的下载链接，因此，我们需要学习一些知识和经验来获取这些数据。 本文我将带你领略利用R做网络数据采集的全过程，通读文章后你将掌握如何来使用因特网上各位数据的技能。 目录
爬虫技术是一种从网页中获 取数据的方式，是按照一定规则，自动地抓取网页数据的程序或者脚本。除了Python可以写爬虫程序外，R语言一样可以实现爬虫功能
网站关键词查询挖掘，包括三大常用网站seo查询工具站点，爱站，站长，以及5118，其中，爱站及站长最多可查询到50页，5118可查询到100页，如果想要查询完整网站关键词排名数据，需充值购买会员，当然免费的查询也是需要注册会员的，不然也是没有查询权限！
一个好玩的爬虫 明天就要考试了，就是不想复习，就想去写代码，学习编程！2018，第一炮。 技术路线：request-bs4 程序结构： 1.从网上获取大学排名 ：getHTMLText（） 2.提取网页内容到合适的数据结构中：fillUnivList（） 3.利用合适的数据结构展示爬取的结果 ：printUnivList（） 源程序代码： import requests #导入request库 import bs4 #导入bs4库，包括BeautifulSoup #输入爬取的网址，输出爬取的内容
将requests、正则表达式的基本用法等知识点串联起来，实现一个完整的网站爬虫。
在毕业设计中，用Java写下了第一个爬虫。2019年工作之后，从Python的requests原生爬虫库，学到分布式爬虫框架Scrapy，写了60个左右爬虫。然后写了十几篇有关于爬虫的文章。但大多都是围绕着程序设计、功能模块的角度写的，今天就从数据的角度出发，来看看爬虫程序是如何开发的。
摘要： 现在很多网页都采取JavaScript进行动态渲染，其中包括Ajax技术。有的网页虽然也用Ajax技术，但接口参数可能是加密的无法直接获得，比如淘宝；有的动态网页也采用JavaScript，但不是Ajax技术，比如Echarts官网。所以，当遇到这两类网页时，需要新的采取新的方法，这其中包括干脆、直接、好用的的Selenium大法。东方财富网的财务报表网页也是通过JavaScript动态加载的，本文利用Selenium方法爬取该网站上市公司的财务报表数据。
主要爬取猫眼电影最受期待榜的电影排名、图片链接、名称、主演、上映时间。 思路：1.定义一个获取网页源代码的函数； 2.定义一个解析网页源代码的函数； 3.定义一个将解析的数据保存为本地文件的函数； 4.定义主函数； 5.使用多进程爬取。 步骤一：首先，导入相关的库： import requests import re import json from multiprocessing import Pool from requests.exceptions
爬虫相信很多小伙伴都做过，大部分都是用的Python。我之前也用Python爬取过12306的数据，有兴趣的可以看看我的这篇文章：
总第66篇 在前面的几篇推文中我们分享了最基础的爬虫入门，以及基于AJAX的爬虫入门，这篇我们分享关于如何利用selenium对目标网页进行数据爬取的。 01|背景介绍： 学爬虫怎么能不买一本Python爬虫书来看呢，有人推荐说《用Python写网络爬虫》这本书不错，所以决定入手一本看看，但是淘宝上卖家比较多，我该选哪家呢，我想选的肯定是质量又好（销量不错），价格又便宜的卖家，但是鉴于淘宝卖家众多，人为去筛选有点累，所以决定爬取数据来帮我选择一下。 数量果真有点多，每一页有四十多家，也就是用“用Py
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