获取热点新闻有很多种方法，比如直接获取新闻网站的热点栏目。热点栏目可能是编辑推荐的，具有较大主观性。稍微复杂点的可以通过提取热点词组。通过对每条消息分词，比对分析得出出现最频繁的词典，包含热门词典词汇的消息即是热点新闻。 此外，还可以通过对比新闻消息相似度来提取热点。这种方法综合以上两者的优点。在比对语句相似度的过程中，隐性提及热门词汇。除去大规模比对消息外，可以对热点栏目新闻进行相似度比较，比较快速有效地生成热点的预览。 热点的产生最少是二维的，即成为热点必要条件是最少出现两条相似度较高的消息。直接比较消息相似度的情况下，维数越高，耗时越久。 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_21264377/article/details/120854829

Scrapy爬虫框架笔记

设置环境 conda create -n weibo python=3.10 conda activate weibo pip install scrapy 配置爬虫 weibo/settings.py 并发请求数 CONCURRENT_REQUESTS 视频下载目录 FILES_STORE weibo/configs.py 生成配置文件 cp weibo/configs.example.py weibo/configs.py 手动复制粘贴登录后的 cookies 至 COOKIES 目标主页 TARGETS 下载目录 STORE_PATH 运行 scrapy crawl image scrapy crawl video

python / scrapy框架 爬取京东商品 完全不明白为啥，下面这两个 # 打开电子书价格 yield Request(url = self.Eprice_url.format(skuId=skuId, cat=cat),meta={'item':item},callback=self.price_parse) # 打开原价及京东价 yield Request(url = self.price_url.format(skuId=skuId),meta={'item':item},callback=self.jingdong_price_parse) 就是不调用…… 这个都能调用啊！！！！！！！ # 打开评论json yield Request(url = self.comment_url.format(skuId=skuId),meta={'item':item},callback=self.comment_parse)

介绍 TweetScraper可以从获得推文。 它基于构建，无需使用 。 爬网的数据不如API所获得的那么干净，但是好处是您可以摆脱API的速率限制和限制。 理想情况下，您可以从Twitter搜索获取所有数据。 警告：请保持礼貌，并遵守。 安装 安装conda ，您可以从获得它。 经过测试的python版本是3.7 。 安装Seleniumpython绑定： : 。 （注意： KeyError: 'driver'是由错误的设置引起的） 对于ubuntu或debian用户，运行： $ bash install.sh $ conda activate tweetscraper $ sc

基于Python的分布式网络爬虫系统的设计与实现

源码：利用python的scrapy框架爬取安居客房价信息存入数据库并可视化

基于Python爬虫技术的应用

爬取某狗购物网站评论信息,不知道说出来会不会被封,还是大胆说出来吧,就是X东。本资源本着学习态度，如有冒犯，我也不知道了。 这次爬虫使用的是Python的爬虫框架Scrapy。 主要流程代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy import Request import json import math import time import re class BraSpider(scrapy.Spider): name = 'bra' headers = { ":authority": "sclub.jd.com", ":method": "GET", ":scheme": "https", "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8", "accept-encoding": "gzip, deflate, br", "accept-language:": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8", "cache-control": "max-age=0", "upgrade-insecure-requests": "1", "cookie":"t=8444fb486c0aa650928d929717a48022; _tb_token_=e66e31035631e; cookie2=104997325c258947c404278febd993f7", "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36", } base_url = "https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=17209509645&score=0&sortType=5&pageSize=10&page;=%d" def start_requests(self): for page in range(1,100): url = self.base_url%page print(url) self.headers[':path'] = url yield Request(url, self.parse,headers = self.headers) #time.sleep(2) def parse(self, response): content = json.loads(response.text) comments = content['comments'] for comment in comments: item = {} item['content'] = comment['content']#评论正文 item['guid'] = comment['guid']#用户id item['id'] = comment['id']#评论id item['time'] = comment['referenceTime']#评论时间 item['color'] = self.parse_kuohao(comment['productColor'])#商品颜色 item['size'] = self.parse_kuohao(comment['productSize'])#商品尺码 item['userClientShow'] = comment['userClientShow']#购物渠道 print(item) yield item #干掉括号 def parse_kuohao(self,text): new_text = text searchObj1 = re.search( r'（.+）', text, re.M|re.I) searchObj2 = re.search( r'\(.+\)', text, re.M|re.I) if searchObj1: text = searchObj1.group().strip() new_text = text.replace(text,'').strip() if searchObj2: text = searchObj2.group().strip() new_text = text.replace(text,'').strip() return new_text 还有视频讲解。特别适合新手

基于python的聚焦网络爬虫数据采集系统设计与实现