本项目基于Python编写了一个京东商城手机商品的爬虫，并对数据进行了可视化分析的程序。通过爬虫获取了40余页的手机商品信息，并使用Python的数据分析库进行了数据清洗和可视化处理。本文使用了多种图表形式，包括柱状图、饼图和散点图等，来展示京东商城手机商品的各种属性，如价格、品牌、销量等。通过可视化分析，本文得出了不同品牌手机的价格分布情况、不同价格区间的销售情况以及不同品牌手机的评价情况等结论。 该项目通过request库结合xpath解析，来获取京东商城手机商品前40页数据，每页60个手机商品，共2000多条手机商品数据，包括商品的ID，名称，价格，店名，是否自营，地址链接，评论数(京东无直接销量数据，故采用评论数充当销量数据)以及好评率等数据，并使用pandas库对数据进行清洗与分析，matloplit进行可视化。

该爬虫应用了创建文件夹的功能： #file setting folder_path = D:/spider_things/2016.4.6/ + file_name +/ if not os.path.exists(folder_path): os.makedirs(folder_path) 上面代码块的意思是： os.path.exists(folder_path)用来判断folder_path这个路径是否存在，如果不存在，就执行“os.makedirs(folder_path)”来创建这个路径 补充：下面看下Python 爬虫 —— 文件及文件夹操作 0. 文件名、路径信息、

爬取汽车之间某关键词相关评论，输出至excel文件中。输出内容为评论发布时间以及评论的内容，可以用来做某关键词相关信息的统计

python课的小项目作业，参照我的主页博客基本可以直接拿来用，内含源码及报告 我取名为B站用户发言爬取与情感分析——为视频创作者提供的观众评议分析系统

爬虫python入门 个获取知乎用户主页信息的多线程Python爬虫程序。 简介： * 使用[Requests](http://www.python-requests.org/en/master/)模拟HTTP请求/响应，[Beautiful Soup 4](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/)提取页面信息。 * 使用Python内置的Thread多线程和IP代理提升爬取速度，并绕过知乎的反爬虫机制。 * 使用Python内置的query作为消息队列。 * 用csv文件存储数据。 ## 环境依赖 * beautifulsoup4 * requests ## 使用方法 在项目路径下输入以安装需要的模块： ```shell $ pip install -r requirments.txt ``` 打开proxy.py文件，在""处填写代理隧道验证信息： ```python # 代理隧道验证信息 proxyUser = "" proxyPass = "" ``` （笔者使用一个IP代理隧道，若需要使用普通IP代理，

python爬虫获取疫情各地区确诊人数，实现数据可视化，本文包含项目背景和需求、研究思路、爬虫过程（含代码以及注释）

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可以使用python实现基本的图片爬取和保存功能，用户可以根据自己需求自定义要爬取的链接，但是相应的也要根据网页结果更改部分代码，代码清晰，思路明确，适合学习python爬虫爬取图片参考。

本程序可以连续爬取一个或多个新浪微博用户（如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷）的数据，并将结果信息写入文件或数据库。写入信息几乎包括用户微博的所有数据，包括用户信息和微博信息两大类。因为内容太多，这里不再赘述，详细内容见获取到的字段。如果只需要用户信息，可以通过设置实现只爬取微博用户信息的功能。本程序需设置cookie来获取微博访问权限，后面会讲解如何获取cookie。如果不想设置cookie，可以使用免cookie版，二者功能类似。 爬取结果可写入文件和数据库，具体的写入文件类型如下： txt文件（默认） csv文件（默认） json文件（可选） MySQL数据库（可选） MongoDB数据库（可选） SQLite数据库（可选） 同时支持下载微博中的图片和视频，具体的可下载文件如下： 原创微博中的原始图片（可选） 转发微博中的原始图片（可选） 原创微博中的视频（可选） 转发微博中的视频（可选） 原创微博Live Photo中的视频（免cookie版特有） 转发微博Live Photo中的视频（免cookie版特有）

一个基于Python爬虫的有道翻译接口 用法 a=Search_words() #初始化对象 b=a.Simple_search(“Hello”) #进行搜索，支持中译英/英译中，返回一个字典 字典内数据 返回的数据可能含有换行符或、标记以及空格，请自行过滤 b['Word'] 查询的单词 b['pronounce'] 音标 b["pronounce"][0]为英式 b["pronounce"][1]为美式（部分有） b['Simple-meaning'] 释义（英译中） d['Internet-meaning'] 网络释义 b['Phrase'] 相关短语 b['Sentence'] 相关句子 b['Chinese-meaning'] 释义（中译英） b['Guess'] 猜你想搜（大部分情况为空，反之有可能输入了错误的单词） b['Pin-Yin'] 拼音 示例 if __name__ == '__main__': a=Search_words() print