互联网成了海量信息的载体，目前是分析市场趋势、监视竞争对手或者获取销售线索的最佳场所，数据采集以及分析能力已成为驱动业务决策的关键技能。《计算机行业岗位招聘数据分析》旨在利用python编写爬虫程序，从招聘网站上爬取数据，将数据存入到Mysql数据库中，将存入的数据作一定的数据清洗后做数据分析，最后将分析的结果做数据可视化。 爬取招聘网站（智联招聘）上的计算机行业数据，字段为公司招聘链接,公司名称,公司规模,公司性质，职位领域，职位名称，学历要求，职位类别，职位亮点（福利），工资水平，城市，工作经验，简历统计，公司打分，工作地址，职位要求，人员需求，公司业务范围，进行数据清洗及数据维度分析进行数据可视化。 此项目完成之后将大大节约我们查找招聘岗位的时间，它的重大意义是让我们查看工作岗位信息数据进行了数据化、规范化、自动化、可视化管理。它可以帮助我们了解行业的薪资分布、城市岗位分布、岗位要求关键字、岗位经验要求等等一系列的数据。

基于scrapy编写的爬虫，能够爬取城市二手房的各种信息，比如房价、面积、所处位置等十分方便易用，并采用Beautifulsoup进行页面解析无视反爬机制

基于weibo.com的新版API构建，拥有最丰富的字段信息 多种采集模式，包含微博用户,推文,粉丝,关注,转发,评论,关键词搜索 支持针对单个关键词获取单天超过1200页的检索结果 #257 支持长微博全文的获取 基于关键词微博搜索支持指定时间范围 添加IP归属地信息的采集，包括用户数据，微博数据和微博评论数据 该项目需要安装Python环境和MongoDB数据库，可以直接使用

> ### python爬虫爬取百度百科页面 > 简单爬虫框架： > 爬虫调度器 -> URL管理器 -> 网页下载器(urllib2) -> 网页解析器(BeautifulSoup) -> 价值数据 目录结构：  > 注：mac osx下用alt+enter添加相应方法 - (爬虫调度器)spider_main.py - (url管理器)url_manager.py - (下载器)html_downloader.py - (解析器)html_parser.py - (数据输出)html_outputer.py > 运行程序spider_main.py可进行爬取页面，最终文件输出为output.html,里面包含词条和词条解释，爬取完毕。 output.html: ![](http://images2015.cnblogs.com/blog/763083/201

通过python爬虫采集城市的酒店数据 内容概要：使用python采集酒店数据 适用人群：做酒店数据市场调研，数据分析报告的人群 使用场景及目标：需要依靠python3环境，执行爬虫脚本 其他说明：需要使用开发者工具捕捉网站中的目标城市对应的cityCode，城市编号，如有侵权，联系删除

该资源使用python语言，实现了从连镓网站爬取数据的功能 并将爬取到的数据存储到文件夹，可以利用其进行进一步数据分析、可视化 也可以利用其进行房价预测等任务的数据集 本资源爬取了房源的价格、小区名、楼层、建筑面积、户型结构、套内面积、装修情况等等详细的房源相关描述的数据 如果有相关需求，大家可以使用该项目爬取数据进行数据分析，也可以使用本人已经爬取到的数据直接进行进一步处理

python爬虫 豆瓣电影Top250数据分析与可视化（应用Flask框架、Echarts、WordCloud等技术）爬虫简单的来说就是用程序获取网络上数据这个过程的一种名称。 爬虫的原理 如果要获取网络上数据，我们要给爬虫一个网址（程序中通常叫URL），爬虫发送一个HTTP请求给目标网页的服务器，服务器返回数据给客户端（也就是我们的爬虫），爬虫再进行数据解析、保存等一系列操作。 流程 爬虫可以节省我们的时间，比如我要获取豆瓣电影 Top250 榜单，如果不用爬虫，我们要先在浏览器上输入豆瓣电影的 URL ，客户端（浏览器）通过解析查到豆瓣电影网页的服务器的 IP 地址，然后与它建立连接，浏览器再创造一个 HTTP 请求发送给豆瓣电影的服务器，服务器收到请求之后，把 Top250 榜单从数据库中提出，封装成一个 HTTP 响应，然后将响应结果返回给浏览器，浏览器显示响应内容，我们看到数据。我们的爬虫也是根据这个流程，只不过改成了代码形式。

个人整理的python爬虫基础学习代码和笔记： 包括： 00：Python基础 01.Urllib 02.Xpath解析 03.selenium 04.requests 05.scrapy

python，爬虫代码，爬取各城市PM2.5数据，并文档记录。

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