基于Python Scrapy实现的拉勾网全站职位数据采集 爬虫系统 含数据库处理 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy,re from scrapy.loader import ItemLoader from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst from w3lib.html import remove_tags def extract_num(text): #从字符串中提取出数字 match_re = re.match(".*?(\d+).*", text) if match_re: nums = int(match_re.group(1)) else: nums = 0 return nums def replace_splash(value): '''去除/''' return value.replace("/", "") def handle_strip(value): '''空格''' return value.strip() def handle_jobaddr(value): '''去查看地图''' addr_list = value.split("\n") addr_list = [item.strip() for item in addr_list if item.strip() != "查看地图"] return "".join(addr_list) class LagouJobItemLoader(ItemLoader): #自定义itemloader default_output_processor = TakeFirst() class LagouJobItem(scrapy.Item): #拉勾网职位 title = scrapy.Field() url = scrapy.Field() salary = scrapy.Field() job_city = scrapy.Field( input_processor=MapCompose(replace_splash), ) work_years = scrapy.Field( input_processor=MapCompose(replace_splash), ) degree_need = scrapy.Field( input_processor=MapCompose(replace_splash), ) job_type = scrapy.Field() publish_time = scrapy.Field() job_advantage = scrapy.Field() job_desc = scrapy.Field( input_processor=MapCompose(handle_strip), ) job_addr = scrapy.Field( input_processor=MapCompose(remove_tags, handle_jobaddr), ) company_name = scrapy.Field( input_processor=MapCompose(handle_strip), ) company_url = scrapy.Field() crawl_time = scrapy.Field() crawl_update_time = scrapy.Field() def get_insert_sql(self): insert_sql = """ insert into lagou_job(title, url, salary, job_city, work_years, degree_need, job_type, publish_time

基于Python Scrapy实现的拉勾网全站职位数据采集 爬虫系统 含数据库处理和全部源代码 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from meiju100.items import Meiju100Item class MeijuSpider(scrapy.Spider): name = "meiju" allowed_domains = ["meijutt.com"] start_urls = ['http://www.meijutt.com/new100.html'] def parse(self, response): items = [] subSelector = response.xpath('//ul[@class="top-list fn-clear"]/li') for sub in subSelector: item = Meiju100Item() item['storyName'] = sub.xpath('./h5/a/text()').extract() item['storyState'] = sub.xpath('./span[1]/font/text()').extract() if item['storyState']: pass else: item['storyState'] = sub.xpath('./span[1]/text()').extract() item['tvStation'] = sub.xpath('./span[2]/text()').extract() if item['tvStation']: pass else: item['tvStation'] = [u'未知'] item['updateTime'] = sub.xpath('./div[2]/text()').extract() if item['updateTime']: pass else: item['updateTime'] = sub.xpath('./div[2]/font/text()').extract() items.append(item) return items

PHP品牌微推联盟单品微信分销系统网整站源码 带数据库+安装说明 效果演示：http://tuiwww.a5ymg.cn/ PHP品牌微推联盟网站源码下载，单品微信分销源码，带数据库，内附安装说明 切换首页模板说明： 选择需要的首页模板，重命名为index.php即可。 共6套模板：index.php（默认）、index1.html、index2.html、index3.html、index4.html index5.html

通过对比、分析5G非独立组网（NSA）和独立组网（SA）架构的网络部署及优缺点，结合煤矿井下4G“一网一站”已普遍应用的现状，提出了基于NSA的煤矿井下4G与5G融合网络架构，利用4G网络实现语音、调度功能，5G网络拓展其他智能化应用，以最大程度地减少投资。研究了煤矿井下5G网络传输方式，重点探讨了5G承载网的3种前传组网方案及适用场景：光纤直连方案适用于井下水泵房、变电所等场所的机器人巡检，虚拟现实（VR）/增强现实（AR）培训，无人值守工作面等场景；无源波分复用方案适用于井下网络部署简单、独立维护性强的场景；有源光传送网方案可灵活适应不同场景。探讨了智能巡检机器人、环境监测与安全防护、VR/AR智慧煤矿、井下车辆无人驾驶4种煤矿井下5G网络切片应用场景，分析了不同场景下5G组网架构的应用模式。

先获取4k图片各个目录的首页链接，抓取4k风景、4k美女…这一栏就可以了。 对http://pic.netbian.com发送一个get请求，分析请求回来的数据包，解析出各个分类首页链接！ 查看下载原图按钮的请求路径，发现这个是js动态绑定的事件，然后去找js源码！ 通过js源码，我们可以发现，他是获取按钮上的data-id数值，发送一个 /e/extend/downpic.php?id= data-id &t= 0-1随机数字 请求，获取一个json数据，json数据里面携带了三个内容: msg：整数，判断用户状态的（是否会员，是否用完下载次数，是否未登录用户第一次下载） info: 文

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