QT版采集工具 ,产品级别,多线程采集数据,存储数据,快速导出数据,任务分配调度清晰,界面美观大方!在QTCN上搜标题又详细介绍哦
2021-10-31 15:15:47 21.38MB qt 采集工具 抓取软件
1
抓取指定报文转化为netflow数据。 steps:./configure make make install ./sofflowd -i +接口名 -n ip:port (将报文发送到ip:port ) 前提:保证gcc已安装。
2021-10-30 22:34:28 90KB netflow
1
70+Wgg抓取Facebook,twitter,pinterest,linkedin,google+社交数据
2021-10-30 11:53:39 7.27MB google
1
抓取小米官网手机信息,放到excel中,对手机名称进行过滤,读取红米手机,放到另一个excel中,供学习使用
2021-10-29 15:11:11 1.16MB uipath rpa
1
jsoup 是一款Java 的HTML解析器,可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API,可通过DOM,CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。
2021-10-28 20:06:41 357KB jsoup jsoup-1.13.1.jar 爬虫 Java爬虫
1
主要介绍了Python学习笔记之抓取某只基金历史净值数据案例,结合具体实例形式分析了Python基于selenium库的数据抓取及mysql交互相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
2021-10-28 16:56:51 201KB Python 抓取 基金 历史净值数据
1
爬取视频热度排行的 从本地记录里获取曾经爬取过的视频号,视频数据 bilibili.py,结合了PHP实现的。   * 只需输入一个大模块名,如游戏模块名为'game',自行会爬取下面几个小类,并按播放数、硬币数等排行分别爬取   * 已解析出数据接口,直接获取视频数据,不使用webDriver,爬取速度提升数十倍,并且不会丢失数据。   * @TODO 对爬取到的视频做日期归类(待完成)   * 目前爬取的信息有:up主id、up主名、视频AV号、播放数、收藏数、弹幕数、视频描述、硬币数(获取不稳定,少数会获取不到)    * 分享数(同上)
2021-10-27 19:15:48 6KB 其它源码-Python
1
本项目是上市公司爬取类源代码,JAVA开发,maven构建,主要功能,从分发端获取采集任务(已经上传),启动本项目的代码,登录网上银行,采集不同银行的信息和流水信息,共业务部门评估。
2021-10-27 18:04:01 9.07MB JAVA 爬虫
淘宝,天猫店主必备工具: 软件功能: 1)通过 关键词 - 产品ID 批量查询 该产品在【淘宝】的排名情况。例如第几页。 2)通过 关键词 - 掌柜名称 批量查询 该店铺下面含此关键词的产品在【淘宝】的排名情况。 3)通过 关键词 - 产品ID 批量查询 该产品在【天猫】的排名情况。例如第几页。 4)通过 关键词 - 掌柜名称 批量查询 该店铺下面含此关键词的产品在【天猫】的排名情况。 5)批量查询同行产品的下架时间。 6)取淘宝下拉词和下拉词对应的联想词"(您是不是想找:)"这类词。 做过淘宝的人都知道,如果不清楚自己的热卖产品在搜索某个关键词时,排在哪个位置,简直是不可想像的。 一个成功的淘宝店主,至少对本店比较热门的产品排在搜索结果第几页,应该是比较清楚的。反之,一个失败的淘宝店主,只会埋头上传产品,或者毫无目的刷销量,刷信誉,刷流量。事实上,28理论在淘宝上也是一样成立的,也就是说:淘宝上赚钱的人大约占2成,不赚钱或亏钱的人大约占8成。一个店假如有100件产品,真正带来利润和热卖的最多是20多件,而不可能每件都热卖。所以做淘宝的人大忌就是胡子眉毛一把抓,今天看到别人这个卖的好,赶快上架,明天看到那个卖的好,再上架,永远追着别人的脚步,而没有自己的主打核心产品。 为什么要使用关键字查询软件? 因为要了解您的产品对应某个关键词的排名。关键词越热门,假如您的排名越靠前的话,肯定这款是重点优化对象,对于优化,或者提高转化率也应该是非常有帮助的。
1
上市公司新闻文本分析与分类预测 简介 上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下: 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上,爬取上市公司(个股)的历史新闻文本数据(包括时间、网址、标题、正文) 从Tushare上获取沪深股票日线数据(开、高、低、收、成交量和持仓量)和基本信息(包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等) 对抓取的新闻文本按照,去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果,抽取出每条新闻里所包含的(0支、1支或多支)股票名称,并将所对应的所有股票代码,组合成与该条新闻相关的股票代码列表,并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本,利用该支股票的日线数据(比如某一天发布的消息,在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息,反之则是
2021-10-27 10:54:26 5.39MB machine-learning text-mining webcrawling Python
1