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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美国签证预约时间自动化爬取+推送通知 包含国内以及国外各种地区，目前包含： CGI系统：中国，柬埔寨，新加坡，韩国，越南，巴拿马，澳大利亚，日本，尼泊尔，泰国 AIS系统：英国，加拿大，阿联酋，厄瓜多尔，法国，塞尔维亚，土耳其，希腊，哥伦比亚，墨西哥 总览 整体逻辑为前端服务器定时向蠕虫服务器发送数据请求，拉取到其本地，更新数据库，推送通知。 爬虫服务器使用Django编译，代码位于文件夹下，CGI系统使用纯请求拉取数据，AIS系统由于有recaptcha2，使用请求和Selenium/ xdotool混合模式拉取数据（感谢 ） 前端服务器采用nginx部署，使用python和爬虫服务器进行交互（详见lite_visa.py），和用户交互使用静态html或php 前端服务器采用Nginx部署，使用FastAPI前进行分离，使用python和爬虫服务器进行交互（详见 ），使用mongo存储

引入 在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发生，如果直接使用scrapy对其url发请求，是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现，通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们想要在scrapy也获取动态加载出的数据，则必须使用selenium创建浏览器对象，然后通过该浏览器对象进行请求发送，获取动态加载的数据值。 1.案例分析： – 需求：爬取网易新闻的国内、国际、军事、无人机板块下的新闻数据 – 需求分析：当点击国内超链进入国内对应的页面时，会发现当前页面展示的新闻数据是被动态加载出来的，

财经新闻爬虫 这是一个建立在 Scrapy 框架之上的通用新闻爬虫。 此实现基于具有不同规则的相同蜘蛛。 所以为了实现这一点，我制作了spider.py，它从json文件中获取规则。 实现这一点的另一种方法是为不同的站点设置多个蜘蛛并同时运行这些蜘蛛。 我不知道哪个更好，但我想从每个站点获取相同的信息，所以我遵循了爬行的第一个原则。 安装 尝试创建一个单独的虚拟环境 $ pip install virtualenv # look for documentation on setting up virtual environment $ pip install virtualenvwrapper # setup the PATH variable # open ~/.bashrc or ~/.profile or ~/.bash_profile and a