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。

试题内容及要求： 学校委托你建设新的职业指导数据统计分析系统，以便及时让学生了解当前就业趋势。经过一番调研，你发现各招聘网站的职位信息多样，即使同一个网站的职位信息往往也具有多变的数据结构。这种情况下，建立传统的关系数据库进行数据存储和分析统计颇为不便。于是你决定选择MongoDB搭建数据非关系型数据库，这样通过爬虫采集的招聘职位信息可以直接存储而不需要受限于表结构。 为了完成此项目，请完成以下任务：任务一：该系统拟选择MongoDB作为分析数据库，并采用分布式集群的架构以获得更好的数据安全、高可用性以及性能保障。下图为MongoDB分布式集群部署规划图，请根据该图搭建一个MongoDB分布式集群： 任务二：为了验证数据分布情况及进行统计分析程序开发，请创建一个MongoDB测试数据库，数据库名为你的姓名拼音首字母_学号，并请自行选择片键创建一个分片集合xx(你的姓名拼音首字母)，需满足数据均匀分布的要求。测试数据已经写入了附件的load_jobs.js脚本，请补完该脚本并将测试数据加载到jobs集合。请查看集合数据熟悉数据文档结构，并查看数据的分布状况。

本文研究的主要是Python爬虫天气预报的相关内容，具体介绍如下。 这次要爬的站点是这个：http://www.weather.com.cn/forecast/ 要求是把你所在城市过去一年的历史数据爬出来。 分析网站 首先来到目标数据的网页 http://www.weather.com.cn/weather40d/101280701.shtml 我们可以看到，我们需要的天气数据都是放在图表上的，在切换月份的时候，发现只有部分页面刷新了，就是天气数据的那块，而URL没有变化。 这是因为网页前端使用了JS异步加载的技术，更新时不用加载整个页面，从而提升了网页的加载速度。 对于这种非静态页面，

今天为大家整理了32个Python爬虫项目。 整理的原因是，爬虫入门简单快速，也非常适合新入门的小伙伴培养信心。所有链接指向GitHub，祝大家玩的愉快~O(∩_∩)O WechatSogou [1]- 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口，可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫，返回结果是列表，每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]- 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书，按评分排名依次存储，存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>1000的高分书籍；可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet ，采用User Agent伪装

python爬虫要用到的库： 请求库：实现 HTTP 请求操作 urllib：一系列用于操作URL的功能。 requests：基于 urllib 编写的，阻塞式 HTTP 请求库，发出一个请求，一直等待服务器响应后，程序才能进行下一步处理。 selenium：自动化测试工具。一个调用浏览器的 driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。 aiohttp：基于 asyncio 实现的 HTTP 框架。异步操作借助于 async/await 关键字，使用异步库进行数据抓取，可以大大提高效率。 解析库：从网页中提取信息 beautifulsoup

1.安装相应的库文件 sudo apt-get install python-mysqldb 2.数据库操作 import MySQLdb db = MySQLdb.connect(“localhost”, “root”, “pwd”, “dbname”, charset='utf8' ) 数据库的查询 #加入参数表示查询返回的是一个键值数组而不是默认的元组 cursor = db.cursor(cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor) try: # 执行SQL语句 cursor.execute(sql) # 获取所有记录列表 result

☆ 资源说明：☆ [奥莱理] 基于 MongoDB 的 Python 应用开发 (英文版) [奥莱理] MongoDB and Python Patterns and processes for the popular document-oriented database (E-Book) ☆ 出版信息：☆ [作者信息] Niall O'Higgins [出版机构] 奥莱理 [出版日期] 2011年09月30日 [图书页数] 138页 [图书语言] 英语 [图书格式] PDF 格式

cartoonDataShow 从各大动漫网站抓取到数据后存储在mongodb中，然后用python（flask）提供的路由和接口，在前端用react + echarts进行数据展示 运行环境python3.4，mongodb 配置方法： Windows用户可以在目录下执行python -m venv flask，得到flask框架然后再通过flask \ Scripts \ activate.bat或flask \ Scripts \ activate进入virtualenv虚拟环境。 执行npm install，安装js依赖包，再执行pip install -r requirements

pymongo的简单操作，python连接数据库MongoDB》

Django连接MongoDB