基于Python的天眼查爬虫，爬取完整的公司数据（可爬需要VIP才能用的邮箱和电话等）.zip

这是新浪微博爬虫，采用python+selenium实现。 免费资源，希望对你有所帮助，虽然是傻瓜式爬虫，但是至少能运行。同时rar中包括源码及爬取的示例。 参考我的文章： http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50720436 [python爬虫] Selenium爬取新浪微博内容及用户信息 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/51231852 [Python爬虫] Selenium爬取新浪微博客户端用户信息、热点话题及评论 (上) 主要爬取内容包括： 新浪微博手机端用户信息和微博信息。 用户信息：包括用户ID、用户名、微博数、粉丝数、关注数等。 微博信息：包括转发或原创、点赞数、转发数、评论数、发布时间、微博内容等。 安装过程： 1.先安装Python环境，作者是Python 2.7.8 2.再安装PIP或者easy_install 3.通过命令pip install selenium安装selenium，它是自动测试、爬虫的工具 4.然后修改代码中的用户名和密码，填写你自己的用户名和密码 5.运行程序，自动调用Firefox浏览

python+urllib+selenium爬取CSDN单个博主的所有博文。步骤： 1.通过selenium获取js动态加载的页数 页数是javascript动态加载，不能直接通过urllib获取。改为通过selenium获取页数。 2.通过urllib获取一页内所有文章的链接 根据页数、链接，获取每一页的文章链接，存入数组。 3.遍历文章链接，获取对应的文章的html文件，写好标题存储起来 请自行阅读代码修改食用

本资源专注于收集淘宝热销(热门)有线耳机商品信息，内容涵盖商品的店铺所在省份、城市位置、商品的名称、销售价格、累积销量、单价（以人民币计价）、付款的顾客人数、是否提供包邮服务、是否为天猫平台的商品，以及相关的满减优惠情况。这些详细的数据点均来源于淘宝平台的公开透明信息，经过精确抓取和整理，旨在为分析电商平台上的新品推荐策略和消费者购买行为提供实用数据。 这些数据严格遵循淘宝平台的公开政策和隐私保护原则获取，确保了信息的合法性与合规性。然而，本资源仅作为学习参考之用，意在帮助研究人员、市场分析师或学生等理解电商领域的商品推荐机制、销售动态及市场趋势。 任何将此数据用于商业目的或其他未授权的活动都是不恰当的，甚至可能触犯相关法律条款。 在使用这些数据进行学术研究或个人学习时，用户应自觉遵守相关法律法规，尊重数据来源和版权，正确引用数据源，并不得用于任何形式的商业盈利。 注意：这是一份数据集

手动爬取百度地图面状地物后，一键生成shp矢量（包括将百度坐标系转换为WGS84）

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：“新浪微博爬虫，用python爬取新浪微博数据” ：“此项目是关于如何使用Python编程语言构建一个爬虫，以抓取并分析新浪微博上的数据。爬虫技术在大数据时代对于获取社交媒体信息、进行网络数据分析具有重要意义。通过这个项目，你可以学习到如何利用Python的requests库进行HTTP请求，BeautifulSoup库解析HTML或XML文档，以及可能涉及到的反爬策略处理，如设置headers、使用代理、处理验证码等。” 【正文】： 在Python中，构建微博爬虫是一项常见的任务，它可以帮助我们收集大量的社交媒体数据，用于研究用户行为、热门话题分析、市场趋势预测等。以下是一些关于如何实现这个过程的关键知识点： 1. **Python基础知识**：你需要熟悉Python的基本语法和数据结构，如列表、字典等，这些是编写爬虫的基础。 2. **HTTP协议**：理解HTTP（超文本传输协议）的基本原理，包括GET和POST请求，以及请求头（headers）的概念，这些将用于与服务器交互获取数据。 3. **requests库**：Python中的requests库是进行网络请求的常用工具，可以方便地发送GET和POST请求，处理响应，并支持设置headers、cookies等。 4. **BeautifulSoup库**：解析网页HTML内容时，BeautifulSoup库非常实用。它可以解析HTML和XML文档，通过选择器找到特定元素，提取所需数据。 5. **网络爬虫设计**：设计爬虫的流程通常包括解析URL，发送请求，接收响应，解析HTML，提取数据，存储数据。你需要学会如何编写递归或循环来遍历分页或动态加载的内容。 6. **数据存储**：爬取的数据通常会保存为CSV、JSON或数据库格式，如SQLite，便于后续分析。Pandas库在处理和清洗数据方面非常强大。 7. **反爬策略**：微博通常会有一些防止爬虫的措施，比如IP限制、User-Agent检测、验证码等。你需要学习如何设置动态User-Agent，使用代理IP池，以及处理验证码的方法。 8. **异常处理**：在编写爬虫时，需要考虑到可能出现的各种异常情况，如网络连接错误、请求超时、解析错误等，通过try-except语句进行异常处理，保证程序的健壮性。 9. **Scrapy框架**：如果你计划构建更复杂的爬虫项目，可以考虑使用Scrapy框架，它提供了完整的爬虫项目管理、中间件、调度器等功能，让爬虫开发更加高效。 10. **法律法规**：在进行网络爬虫时，一定要遵守相关法律法规，尊重网站的Robots协议，不要过度抓取，避免对网站服务器造成过大压力。 以上就是构建“新浪微博爬虫，用python爬取新浪微博数据”项目中涉及的主要知识点。通过实践这些技术，你不仅可以提升编程技能，还能深入了解网络爬虫的工作原理，为数据分析和研究提供强大的数据支持。

Python爬虫技术是数据获取和网络自动化的重要工具，尤其在大数据时代，对于网站信息的抓取和分析具有显著价值。本教程将详细讲解如何利用Python爬虫技术来爬取百度百科上的信息。百度百科作为中文互联网上最大的在线百科全书之一，提供了丰富的知识资源，学习如何爬取其数据，对数据挖掘、信息分析等领域大有裨益。 我们需要了解Python爬虫的基本概念。Python爬虫是通过编写程序模拟浏览器发送HTTP请求（GET或POST）到目标服务器，接收服务器返回的HTML或JSON等格式的数据，然后解析这些数据以获取所需信息。Python中常用的爬虫库包括requests用于发送HTTP请求，BeautifulSoup或者lxml用于解析HTML文档。 在爬取百度百科时，我们需要首先分析网页结构。通常，使用浏览器的开发者工具查看网页源代码，找出目标信息所在的HTML标签。例如，百度百科的条目内容可能包含在特定的div标签中，我们可以定位到这些标签，提取出我们需要的数据。 接着，我们将编写Python代码。使用requests库发送GET请求到百度百科的URL，例如搜索“Python”得到的页面。请求成功后，接收到的响应内容可以使用BeautifulSoup解析。以下是一个简单的示例： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送GET请求 url = 'https://baike.baidu.com/item/Python' response = requests.get(url) # 解析HTML soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 找到目标元素，例如文章内容 content_div = soup.find('div', {'class': 'lemmaWgt-lemmaContent'}) # 提取并处理数据 content = content_div.get_text() ``` 在实际爬虫项目中，我们还需要处理一些常见问题，如登录验证、反爬虫策略、动态加载内容等。对于登录验证，可能需要使用requests的session对象或模拟cookie；对于反爬策略，可以设置User-Agent，延时请求，甚至使用代理IP；对于动态加载内容，可能需要借助Selenium等工具。 百度百科可能会对频繁的爬虫行为进行限制，因此在编写爬虫时，要遵循网站的robots.txt规则，并合理控制请求频率，尊重网站的权益。 此外，考虑到百度百科的数据量较大，如果需要爬取大量条目，可以采用多线程或异步IO来提高爬取效率。Python的threading或asyncio库能帮助实现这一目标。 爬取到的数据可以存储为文本文件、CSV或数据库等形式，便于后续分析和使用。例如，我们可以将每条百科条目的标题和内容写入CSV文件： ```python import csv with open('baidu_baike.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: fieldnames = ['title', 'content'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() for item in items: # 假设items是从爬取结果中提取的条目列表 writer.writerow({'title': item['title'], 'content': item['content']}) ``` Python爬虫爬取百度百科涉及的知识点包括：HTTP协议与requests库的使用、HTML解析（BeautifulSoup或lxml）、网页结构分析、爬虫策略与反反爬、数据存储等。通过这个过程，你可以深入了解Web爬虫的工作原理，并提升数据获取的能力。

Python爬虫程序源代码爬取豆瓣TOP250排行榜数据电影名称评分导演演员等信息 知识领域： 数据爬取、数据分析、Python编程技术关键词： Python、网络爬虫、数据抓取、数据处理内容关键词： 豆瓣电影、排行榜、数据提取、数据分析用途： 提供一个Python编写的爬虫工具，用于抓取豆瓣电影TOP250的排行榜数据。资源描述： 这个资源是一个基于Python编写的豆瓣电影TOP250爬虫，旨在帮助用户抓取豆瓣网站上排名前250的电影信息，以便进行数据分析和处理。内容概要： 该爬虫使用Python的网络爬虫技术，从豆瓣电影网站上提取排名前250的电影数据，包括电影名称、评分、导演、演员等信息。适用人群： 适用于具有Python编程基础的数据分析师、开发者，以及对豆瓣电影排行榜数据感兴趣的用户。使用场景及目标： 可以在数据分析、电影推荐系统等场景中使用，用户可以利用爬取的数据进行统计分析、可视化展示、推荐算法等工作，从而深入了解豆瓣电影排行榜的特点和趋势。其他说明： 该爬虫具有可配置性，用户可以根据需要选择要爬取的电影数量、排序方式等参数。爬取到的数据可以以CSV、JSON等格式进

Python在自动化数据处理和网络爬虫方面的应用已经非常广泛，特别是在数据分析和游戏开发领域。这份文件的标题揭示了其内容为一组示例源码，专门用于演示如何利用Python语言编写程序来爬取Boss直聘网站上的数据。Boss直聘是一个提供招聘和求职信息的平台，通过编写爬虫程序，可以从该平台获取大量数据，这些数据可以用于进一步的分析，比如市场分析、职位分析以及人才流动趋势的研究。 在这份文件中，很可能包含了Python代码的实际示例，这些示例可能包括了如何发起网络请求、解析HTML页面内容、提取特定信息以及可能的异常处理和数据存储方法。在编写爬虫程序时，程序员需要遵循网站的robots.txt规则，并且合理控制爬取频率，以避免对目标网站造成过大压力，甚至违反法律法规。 在标签中提到了“python语言”、“大作业”、“数据分析自动化”、“游戏开发爬虫”和“web开发”，这些标签反映出该文件不仅是编程实践的案例，而且还是教育材料。例如，作为一个“大作业”，这可能是计算机科学或相关专业的学生所完成的一个项目，用于展示他们对于网络爬虫技术的理解和实践能力。同时，数据自动化分析和游戏开发中爬虫的应用也是展示Python在不同领域中应用的实例。 该文件的文件名称列表仅提供了一个提示，即内容将专注于爬取Boss直聘数据。这可能涉及到了对Boss直聘网站结构的研究、数据提取的策略、数据的存储以及数据分析的方法。例如，可能会展示如何通过分析职位发布的时间、地点、行业和薪资等信息来绘制职位地图或者分析市场趋势。 这份文件内容对于学习Python网络爬虫技术、数据分析以及游戏开发中的数据自动化方面具有参考价值。它不仅可以作为学习编程的实践案例，还可以帮助理解网络数据的采集和分析的实际过程。