使用selium、beautifulsoup、lxml库对微博的一个爬虫，解放双手，适合大数据分析。 未采用多线程，对服务器不造成太大压力。

主要参考了北京理工大学嵩天老师的视频，因老师所讲的网址已做更改，将获取股票列表信息和股票价格的网站做了更改，用到了beautiful soup库，re库，requests库，traceback库，datetime库。 环境说明： Python：3.8(32bit) IDE：Pycharm OS：win10 访问网页数：996 运行时间：约600s 程序运行截图： 本地文件保存部分效果图： 股票列表网页源码： 包钢股份(600010) 网页信息源码： 昨 收:1145.00 今 开:1139.03 最 高:1147.96 最 低:1131.98 成交量:27618手 成交额:

万能爬虫python编写，可以爬取任何想要的图片，来源是百度、谷歌等，亲测好用！ URL就是网页的网址，种子URL就是爬虫要首先爬取的网页网址，确定你的爬虫程序首先从哪些网页开始爬取。一组种子URL是指一个或多个的网页地址。 爬虫程序开始工作后，种子URL会先加入到待爬取网页的队列中，爬虫程序从队列按照先进先出的原则获取网页URL，爬虫程序开始爬取网页，爬虫会下载整个网页内容，然后提取网页内容，分析出网页内容包含的URL，并把新的URL加入到队列。 当队列为空时，爬虫停止工作，否则爬虫会继续从队列获取网页URL，爬取下一个网页。 Python爬虫基础代码如下： # 导入队列模块 import queue as q # 定义种子URL seed_url = ["url1","url2"] # 定义URL队列 url_queue = q.Queue() # 定义添加种子到队列的函数 def put_seed(): for s in seed_url: url_queue.put(s) # 定义网址添加到队列的函数 def put_url(url): url_

视频网站xvideo爬虫代码（Python），亲测好用，哈哈哈哈 喜欢的赶紧拿去吧！ 随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（Search Engine），例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如： （1）不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通过搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 （2）通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 （3）万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。 网络爬虫 网络爬虫 （4）通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。 为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载

大数据爬取清洗与可视化教程源码

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主要介绍了Python爬虫实现的根据分类爬取豆瓣电影信息功能,结合完整实例形式分析了Python针对电影信息分类抓取的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

现在微信公众号一篇文章可以上传最多10音频，公众号音频怎么提取？ 我写的这段源码就可以实现了： 输入页面地址、输入文件保存目录位置，运行后自动以标题名自动创建目录，自动批量下载页面中的音频，音频保存在该子目录下。