在本项目中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术获取链家网站上的二手房房价数据，并将这些数据存储到MongoDB数据库中，以便后续进行数据分析。让我们逐一了解涉及的关键知识点。 1. **Python爬虫**：Python是进行网络数据抓取的常用语言，其拥有丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等。在这个项目中，我们可能使用requests库来发送HTTP请求获取网页内容，然后用BeautifulSoup解析HTML结构，提取出房价等相关数据。 2. **链家API或网页解析**：链家网站可能提供API接口，也可能需要通过解析HTML页面来获取数据。如果API可用，直接调用API会更高效；若无API，我们需要解析网页结构，找到包含房价、面积、地理位置等信息的元素。 3. **XPath和CSS选择器**：在解析HTML时，XPath和CSS选择器是定位网页元素的重要工具。XPath用于XML和HTML文档路径导航，而CSS选择器则用于选择HTML元素，两者都可以帮助我们准确地找到目标数据。 4. **数据清洗与预处理**：抓取的数据可能存在缺失值、异常值或格式不一致的问题，需要使用Python的pandas库进行清洗和预处理，确保数据质量。 5. **MongoDB**：MongoDB是一种NoSQL数据库，适合存储非结构化和半结构化数据。在这里，它将用于存储房价数据。Python有PyMongo库用于与MongoDB交互，包括连接数据库、创建集合（类似表）、插入数据、查询数据等操作。 6. **数据存储与结构设计**：在MongoDB中，我们需要设计合适的文档结构（JSON格式）来存储房价信息，如包含房源ID、小区名、价格、面积、所在区域等字段。 7. **数据分析**：抓取并存储数据后，可以使用Python的pandas、numpy、matplotlib等库进行数据分析，例如房价的分布、趋势、区域对比等。数据可视化可以帮助我们更好地理解房价规律。 8. **异常处理与批量爬取**：在爬虫过程中，需要考虑请求超时、反爬虫策略等问题，通过设置重试机制、使用代理IP等方式提高爬取的成功率。同时，为了获取大量数据，我们需要设计合理的爬取策略，避免过于频繁的请求导致IP被封。 9. **文件操作**：在本项目中，我们有一个名为“桂林房屋信息.xlsx”的文件，这可能是爬取前已有的数据样本，或者用于存储爬取结果。pandas可以方便地读写Excel文件，与MongoDB中的数据进行比对或合并。 10. **代码组织与版本控制**：使用Jupyter Notebook（即Untitled.ipynb文件）编写代码，可以方便地混合文本、代码和输出。同时，推荐使用Git进行版本控制，以便追踪代码的修改历史和协同工作。 总结，本项目涵盖了从网络爬虫、数据处理、数据库操作到数据分析的多个环节，是Python在数据科学领域应用的一个典型实例。通过实践，我们可以提升数据获取、存储和分析的能力，更好地理解房地产市场的动态。

在使用Python编写的程序中，我会使用爬虫技术从百度图片网站上抓取图片并将其下载到本地存储设备上。这个过程涉及到网络请求、数据解析和文件保存等多个步骤。通过使用适当的库和函数，我可以编写出一个功能强大且高效的爬虫程序，以便能够方便地获取并保存百度图片。

本资源是一个针对南京大学实验室安全教育与考试系统的Python爬虫项目，旨在帮助用户轻松获取所有考试题目并构建自己的题库，以辅助学习和备考。在这个压缩包中，包含了一个名为"ahao4"的文件，这很可能是爬取程序的源代码或者爬取结果的数据文件。下面将详细探讨Python爬虫技术、实验室安全教育、考试系统以及如何利用Python进行数据处理和建立题库。 Python爬虫是数据抓取的一种常用方法，尤其适用于网页内容的自动化提取。Python的requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup或lxml库则用于解析HTML或XML文档结构，找到所需的信息。在本项目中，开发者可能使用了这些工具来遍历南京大学实验室安全教育与考试系统的网页，提取每个题目的内容、选项以及答案等关键信息。 实验室安全教育是高等教育中不可或缺的一部分，尤其对于理工科学生而言。它涵盖了化学、生物、物理等各种实验室的安全规定、操作规程以及应对紧急情况的措施。通过这个爬虫项目，用户可以获取大量的实验室安全题目，系统地学习相关知识，提高实验操作的安全意识。 考试系统通常包含题库管理、在线答题、自动评分等功能。在这个案例中，开发者可能首先分析了南京大学考试系统的网页结构，然后编写代码模拟用户行为，如登录、浏览题目等，以实现数据的抓取。值得注意的是，合法和道德的网络爬虫行为应该尊重网站的robots.txt文件，避免对服务器造成过大的负担，同时也不能侵犯用户的隐私。 爬取到的数据通常需要进一步处理，例如清洗、去重、整理格式，才能形成有用的题库。Python的pandas库是一个强大的数据分析工具，可用于处理这样的任务。开发者可能将爬取到的题目信息存储为CSV或JSON文件，然后使用pandas读取、处理，最后可能生成Markdown、Excel或数据库格式的题库文件，便于用户查阅和练习。 为了使用这个题库，用户可以将其导入到学习管理系统或者自行开发的答题应用中。例如，可以利用Python的random模块随机选取题目进行模拟测试，或者结合数据分析，根据个人的学习进度和正确率智能推荐练习题目。 这个项目展示了Python在数据获取和处理上的强大能力，同时强调了实验室安全教育的重要性。通过学习和利用这个资源，用户不仅可以提升编程技能，还能深入理解实验室安全知识，为实际的实验操作提供保障。

这段代码主要用于从网站 “https://yesmzt.com” 上抓取并下载图片。它使用了以下技术： 请求库（Requests）：用于发送 HTTP 请求到网站并获取响应。 XPath 和 lxml 库：用于解析 HTML 文档并提取所需的数据。 AES 加密和解密：用于处理网站上的加密数据。这部分代码使用了 Crypto.Cipher 库中的 AES 模块和 Crypto.Util.Padding 库中的 unpad 函数。 哈希函数（Hashing）：用于生成特定的密钥，这部分代码使用了 hashlib 库中的 md5 函数。 Base64 编码和解码：用于处理二进制数据，这部分代码使用了 base64 库。 代码的主要流程如下： 首先，它会获取特定页面上的所有图片 ID（get_id_list 函数）。 然后，对于每个 ID，它会发送一个请求到服务器以获取加密的图片 URL 数据（get_img_url_list 函数）。 这些加密数据会被解密（decrypt 函数），得到实际的图片 URL 列表。 最后，代码会下载每个 URL 对应的图片并保存到本地

本实战案例涉及使用Python编写一个爬虫程序，用于批量爬取B站（哔哩哔哩）上的小视频。这个案例将使用到requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析网页内容。 适用人群 Python开发者：希望提高网络爬虫的开发技能。 数据分析师：需要从B站获取视频数据进行分析。 视频内容创作者：可能需要收集B站上的小视频用于研究或灵感来源。 使用场景及目标 技术学习：通过实际案例学习网络爬虫的开发。 市场研究：收集B站上的小视频数据进行市场或趋势分析。 内容分析：分析小视频的特点，如长度、风格等。 其他说明 遵守法律法规：在进行网络爬虫操作时，必须遵守相关法律法规，尊重版权和目标网站的robots.txt文件。 网站结构变化：网站的HTML结构可能会发生变化，导致爬虫失效，需要定期维护和更新。 请求限制：为了避免给B站服务器造成过大压力，应适当控制请求频率，并考虑使用代理IP。

按行政区域的POI数据爬取 附带完整讲解的博客文章（见博主博客）

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携程游记爬取+词云分析

很不幸的是，由于疫情的关系，原本线下的AWD改成线上CTF了。这就很难受了，毕竟AWD还是要比CTF难一些的，与人斗现在变成了与主办方斗。 虽然无奈归无奈，但是现在还是得打起精神去面对下一场比赛。这个开始也是线下的，决赛地点在南京，后来是由于疫情的关系也成了线上。 当然，比赛内容还是一如既往的得现学，内容是关于大数据的。 由于我们学校之前并没有开设过相关培训，所以也只能自己琢磨了。 好了，废话先不多说了，正文开始。 一.比赛介绍 大数据总体来说分为三个过程。 第一个过程是搭建hadoop环境。 这个开始我也挺懵的，不过后来看了个教程大概懂了。总的来说，hadoop就是一个集成环境，这个环境里