Python提取Wind数据

Python提取Wind数据
Python提取Wind数据

python使用用Wind接口获取全部A股历史交易数据14人已关注

果然是中文编码的问题。搞定了,新鲜出炉一个小脚本。谢谢各位大神的解答。

"""

@Author: wenrongli

@Date: 2014-11-18

@Version: V1.0

"""

#!/user/python

# -*- coding: gb2312 -*-

import os

import sys

import getopt

from WindPy import *

from datetime import *

class LoadHisInfo:

def __init__(self):

self.OutputDir=r'E:'

self.StockCodeList=[]

def StartWind(self):

w.start()

def LoadStockList(self):

res=w.wset("SectorConstituent","date=;sector=全部A股")

if res.ErrorCode != 0:

print('Error['+str(res.ErrorCode)+'][load stockcode list fail]\n') sys.exit()

for i in range(0,len(res.Data[0])):

for k in range(0, len(res.Fields)):

if (res.Fields[k]=='date'):

date=res.Data[k ][i]

if(res.Fields[k] == "wind_code"):

code=res.Data[k][i]

if(res.Fields[k] == "sec_name"):

name=res.Data[k][i]

self.StockCodeList.append(code)

def LoadHisInfo(self):

for code in self.StockCodeList:

outputPath=self.OutputDir+code+r'.txt'

data=w.wsd(code, "open,high,low,close", "19900101", "",showblank=0)

if data.ErrorCode != 0:

print('Error['+str(data.ErrorCode)+'][load history info fail]\n')

sys.exit()

fOutputObj=open(outputPath.encode('gbk'),'a')

for i in range(0,len(data.Data[0])):

date=str(data.Times[i])

for k in range(0, len(data.Fields)):

if (data.Fields[k]=="OPEN"):

openPrice=data.Data[k ][i]

if(data.Fields[k] == "LOW"):

lowPrice=data.Data[k][i]

if(data.Fields[k] == "HIGH"):

highPrice=data.Data[k][i]

if(data.Fields[k] == "CLOSE"):

closePrice=data.Data[k][i]

if (openPrice==0)or (lowPrice==0)or(highPrice==0)or(closePrice==0):

continue

result=date[0:10]+","+str(openPrice)+","+str(highPrice)+"," +str(lowPrice)+","+str (closePrice)+"\n"

fOutputObj.write(result)

fOutputObj.close()

def Run(self):

self.StartWind()

self.LoadStockList()

self.LoadHisInfo()

if __name__=='__main__':

loadInfoObj=LoadHisInfo()

if len(sys.argv) < 3 :

print("python LoadWindInfo.py -o outPutDir")

sys.exit()

opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "o:")

for op, value in opts:

if op == "-o":

loadInfoObj.OutputDir = value

else:

print("python LoadWindInfo.py -o outPutDir")

sys.exit()

loadInfoObj.Run()

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

本来想获取A股股票代码列表,通过文档例子,返回了错误码-103,没找到这个错误码的说明,w.wset("SectorConstituent",u"date=20130608;sector=全部 A 股"),现在只能通过同花顺导出股票代码列表,然后通过配置文件的形式来拉数据,哪位大神知道怎么使用这个接口的还请赐教,不胜感激~~

这里分享一个python获取A股历史交易数据的例子。

#!/user/python

# -*- coding: utf-8 -*-

import math

import os

import sys

import getopt

from WindPy import *

from decimal import *

from datetime import *

WorkSpace='E:\\WorkSpace'

dataFilesDir=WorkSpace+'\\data'

configFilePath=WorkSpace+'\\config\\StockConfig.txt'

url=''

fConfigObj=open(configFilePath, "r")

count=0

for line in fConfigObj.readlines():

if len(line) <8:

continue

code=line[2:8]

codeName=line[2:8]+"."+line[0:2]

outputPath=r'E:/WorkSpace/data/'+code+r'.txt'

w.start()

data=w.wsd(codeName, "open,high,low,close", "19900101", "",showblank=0)

if data.ErrorCode != 0:

print('error code:'+str(data.ErrorCode)+'\n')

sys.exit()

fOutputObj=open(outputPath.encode('gbk'),'a')

for i in range(0,len(data.Data[0])):

date=str(data.Times[i])

for k in range(0, len(data.Fields)):

if (data.Fields[k]=="OPEN"):

openPrice=data.Data[k ][i]

if(data.Fields[k] == "LOW"):

lowPrice=data.Data[k][i]

if(data.Fields[k] == "HIGH"):

highPrice=data.Data[k][i]

if(data.Fields[k] == "CLOSE"):

closePrice=data.Data[k][i]

if (openPrice==0)or (lowPrice==0)or(highPrice==0)or(closePrice==0):

continue

result=date[0:10]+","+str(openPrice)+","+str(highPrice)+"," +str(lowPrice)+","+str (closePrice)+"\n"

fOutputObj.write(result)

fOutputObj.close()

fConfigObj.close()

基于Python的网络信息自动抓取系统毕业论文

基于Python的网络信息自动抓取系统 摘要 随着移动互联网的快速发展和5G技术的投入建设,信息在社会发展中起着至关重要的作用,具备着前所未有的价值。人们想要掌握最新的信息和了解社会的发展趋势,就要不断递增花在阅读网络信息的时间。怎么从浩瀚的信息海洋中迅速有效地提取所需信息已经越来越重要。搜索引擎也随着我们的需求而诞生和发展,它以爬虫技术为核心。为提高用户访问网页信息的效率,本设计基于Python的Scrapy爬虫框架和MySQL后台数据库,以“百度新闻”为爬取对象,实现定时自动抓取指定范围的网页信息并存储到后台数据库中,并使用hashlib模块过滤重复数据。 关键词:爬虫技术 Scrapy爬虫框架 MySQL数据库定时自动

Automatic network information grabbing system based on Python Name: Diao Yangjian Major: Electronic Information Science and technology Instructor: Wan Changlin, Assistant Researcher (Electronic Information and Electrical Engineering Department of Huizhou University, No. 46, Yanda Avenue, Huizhou City, Guangdong Province, 516007) Abstract With the rapid development of mobile Internet and the investment of 5g technology, information plays an important role in the social development and has unprecedented value. If people want to master the latest information and understand the development trend of society, they need to spend more and more time reading network information. How to extract the needed information from the vast ocean of information quickly and effectively has become more and more important. Search engine is also born and developed with our needs. It takes crawler technology as the core. In order to improve the efficiency of users' access to web information, this design is based on Python's scrapy crawler framework and MySQL background database, taking "Baidu news" as the crawling object, to realize the automatic crawling of the specified range of Web information and storage in the background database, and use hashlib module to filter the duplicate data. Keywords:crawler technology scrapy crawler framework MySQL database timed auto crawl

山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬虫设计

山东建筑大学 课程设计成果报告 题目:基于Python的网络爬虫设计课程:计算机网络A 院(部):管理工程学院 专业:信息管理与信息系统 班级: 学生姓名: 学号: 指导教师: 完成日期:

目录 1 设计目的 0 2 设计任务内容 0 3 网络爬虫程序总体设计 0 4 网络爬虫程序详细设计 0 4.1 设计环境和目标分析 0 4.1.1 设计环境 0 4.1.2 目标分析 (1) 4.2 爬虫运行流程分析 (1) 4.3 控制模块详细设计 (2) 4.3 爬虫模块详细设计 (2) 4.3.1 URL管理器设计 (2) 4.3.2 网页下载器设计 (2) 4.3.3 网页解析器设计 (2) 4.4数据输出器详细设计 (3) 5 调试与测试 (3) 5.1 调试过程中遇到的问题 (3) 5.2测试数据及结果显示 (4) 6 课程设计心得与体会 (4) 7 参考文献 (5) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (5) 9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (8)

1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一,是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务: 1.巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握; 2.培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力; 3.提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容,是搜索引擎的核心部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法,给出设计方案,画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境,实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能,界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计 在本爬虫程序中共有三个模块: 1、爬虫调度端:启动爬虫,停止爬虫,监视爬虫的运行情况 2、爬虫模块:包含三个小模块,URL管理器、网页下载器、网页解析器。 (1)URL管理器:对需要爬取的URL和已经爬取过的URL进行管理,可以从URL 管理器中取出一个待爬取的URL,传递给网页下载器。 (2)网页下载器:网页下载器将URL指定的网页下载下来,存储成一个字符串,传递给网页解析器。 (3)网页解析器:网页解析器解析传递的字符串,解析器不仅可以解析出需要爬取的数据,而且还可以解析出每一个网页指向其他网页的URL,这些URL被解析出来会补充进URL管理器 3、数据输出模块:存储爬取的数据 4 网络爬虫程序详细设计 4.1 设计环境和目标分析 4.1.1 设计环境

Python爬虫入门:如何爬取招聘网站并进行分析

0 前言 工作之余,时常会想能做点什么有意思的玩意。互联网时代,到处都是互联网思维,大数据、深度学习、人工智能,这些新词刮起一股旋风。所以笔者也赶赶潮流,买了本Python爬虫书籍研读起来。 网络爬虫,顾名思义就是将互联网上的内容按照自己编订的规则抓取保存下来。理论上来讲,浏览器上只要眼睛能看到的网页内容都可以抓起保存下来,当然很多网站都有自己的反爬虫技术,不过反爬虫技术的存在只是增加网络爬虫的成本而已,所以爬取些有更有价值的内容,也就对得起技术得投入。 1案例选取 人有1/3的时间在工作,有一个开心的工作,那么1/3的时间都会很开心。所以我选取招聘网站来作为我第一个学习的案例。 前段时间和一个老同学聊天,发现他是在从事交互设计(我一点也不了解这是什么样的岗位),于是乎,我就想爬取下前程无忧网(招聘网_人才网_找工作_求职_上前程无忧)上的交互设计的岗位需求:

2实现过程 我这里使用scrapy框架来进行爬取。 2.1程序结构 C:\Users\hyperstrong\spiderjob_jiaohusheji │scrapy.cfg │ └─spiderjob │ items.py │ pipelines.py │ settings.py │ __init__.py

│ middlewares.py ├─spiders │ jobSpider.py │ __init__.py 其中: items.py是从网页抽取的项目 jobSpider.py是主程序 2.2链接的构造 用浏览器打开前程无忧网站 招聘网_人才网_找工作_求职_上前程无忧,在职务搜索里输入“交互设计师”,搜索出页面后,观察网址链接: 【交互设计师招聘】前程无忧手机网_触屏版 https://www.360docs.net/doc/858317721.html,/jobsearch/search_result.php?fromJs=1&k eyword=%E4%BA%A4%E4%BA%92%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%B8%88&keywordty pe=2&lang=c&stype=2&postchannel=0000&fromType=1&confirmdate=9 网址链接中并没有页码,于是选择第二页,观察链接:

python爬虫抓站的总结

寻找自我的博客 p ython爬虫抓站的总结 分类: Python 2012-08-22 22:41 337人阅读 评论(0) 收藏举报 1.最基本的抓站 import urllib2 content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 2.使用代理服务器 这在某些情况下比较有用,比如IP被封了,或者比如IP访问的次数受到限制等等。 import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'}) opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 3.需要登录的情况 登录的情况比较麻烦我把问题拆分一下: 3.1 cookie的处理 import urllib2, cookielib cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar()) opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 是的没错,如果想同时用代理和cookie,那就加入proxy_support然后operner改为 opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler) 3.2 表单的处理 登录必要填表,表单怎么填?首先利用工具截取所要填表的内容。 比如我一般用firefox+httpfox插件来看看自己到底发送了些什么包 这个我就举个例子好了,以verycd为例,先找到自己发的POST请求,以及POST表单项:

python抓取网页数据的常见方法

https://www.360docs.net/doc/858317721.html, python抓取网页数据的常见方法 很多时候爬虫去抓取数据,其实更多是模拟的人操作,只不过面向网页,我们看到的是html在CSS样式辅助下呈现的样子,但爬虫面对的是带着各类标签的html。下面介绍python抓取网页数据的常见方法。 一、Urllib抓取网页数据 Urllib是python内置的HTTP请求库 包括以下模块:urllib.request 请求模块、urllib.error 异常处理模块、urllib.parse url解析模块、urllib.robotparser robots.txt解析模块urlopen 关于urllib.request.urlopen参数的介绍: urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) url参数的使用 先写一个简单的例子:

https://www.360docs.net/doc/858317721.html, import urllib.request response = urllib.request.urlopen(' print(response.read().decode('utf-8')) urlopen一般常用的有三个参数,它的参数如下: urllib.requeset.urlopen(url,data,timeout) response.read()可以获取到网页的内容,如果没有read(),将返回如下内容 data参数的使用 上述的例子是通过请求百度的get请求获得百度,下面使用urllib的post请求 这里通过https://www.360docs.net/doc/858317721.html,/post网站演示(该网站可以作为练习使用urllib的一个站点使用,可以 模拟各种请求操作)。 import urllib.parse import urllib.request data = bytes(urllib.parse.urlencode({'word': 'hello'}), encoding='utf8')

Python3中urllib详细使用方法_光环大数据Python培训

https://www.360docs.net/doc/858317721.html, Python3中urllib详细使用方法_光环大数据Python培训python3 抓取网页资源的 N 种方法 1、最简单 import urllib.request response = urllib.request.urlopen(‘https://www.360docs.net/doc/858317721.html,/’) html = response.read() 2、使用 Request import urllib.request req = urllib.request.Request(‘https://www.360docs.net/doc/858317721.html,/’) response = urllib.request.urlopen(req) the_page = response.read() 3、发送数据 #! /usr/bin/env python3 import urllib.parse import urllib.request url = ‘http://localhost/login.php’ user_agent = ‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)’

https://www.360docs.net/doc/858317721.html, values = { ‘act’ : ‘login’, ‘login[email]’ : ‘yzhang@https://www.360docs.net/doc/858317721.html,’, ‘login[password]’ : ‘123456’ } data = urllib.parse.urlencode(values) req = urllib.request.Request(url, data) req.add_header(‘Referer’, ‘https://www.360docs.net/doc/858317721.html,/’) response = urllib.request.urlopen(req) the_page = response.read() print(the_page.decode(“utf8”)) 4、发送数据和header #! /usr/bin/env python3 import urllib.parse import urllib.request url = ‘http://localhost/login.php’ user_agent = ‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)’values = { ‘act’ : ‘login’, ‘login[email]’ : ‘yzhang@https://www.360docs.net/doc/858317721.html,’, ‘login[password]’ : ‘123456’ }

基于python的网络爬虫设计

基于python的网络爬虫设计【摘要】近年来,随着网络应用的逐渐扩展和深入,如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求,在大数据时代,谁掌握了更多的数据,谁就可以获得更高的利益,而网络爬虫是其中最为常用的 一种从网上爬取数据的手段。 网络爬虫,即Web Spider,是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面(通常是首页) 开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一 直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛 就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。 那么,既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点,我们该如何实现它呢?在众多面向对象的语言中,首选python,因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序,可以使人在编程时保 持自己的风格,并且编写的程序清晰易懂,有着很广阔的应用前景。 关键词python 爬虫数据 1 前言 1.1本编程设计的目的和意义 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(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,通用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。 (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网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurpose web crawler)不同,聚焦爬虫并不追求大的覆盖,而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页,为面向主题的用户查询准备数据资源。 1.2编程设计目及思路 1.2.1编程设计目的 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用,对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解,提高对网页源代码的认知水平,学习用正则表达式来完成匹配查找的工作,了解数据库的用途,学习mongodb数据库的安装和使用,及配合python的工作。 1.2.2设计思路

利用Python语言轻松爬取数据

利用Python语言轻松爬取数据 对于小白来说,爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通Python,然后哼哧哼哧系统学习Python 的每个知识点,很久之后发现仍然爬不了数据;有的人则认为先要掌握网页的知识,遂开始HTML\CSS,结果还是入了前端的坑。下面告诉大家怎么样可以轻松爬取数据。 学习Python 包并完成根本的爬虫进程 大局部爬虫都是按“发送恳求——取得页面——解析页面——抽取并贮存内容”这样的流程来停止,这其实也是模仿了我们运用阅读器获取网页信息的进程。 Python中爬虫相关的包很多:urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等,建议从requests+Xpath 开端,requests 担任衔接网站,前往网页,Xpath 用于解析网页,便于抽取数据。 假如你用过BeautifulSoup,会发现Xpath 要省事不少,一层一层反省元素代码的任务,全都省略了。这样上去根本套路都差不多,普通的静态网站基本不在话下,豆瓣、糗事百科、腾讯旧事等根本上都可以上手了。 当然假如你需求爬取异步加载的网站,可以学习阅读器抓包剖析真实恳求或许学习Selenium来完成自动化,这样,知乎、光阴网、猫途鹰这些静态的网站也可以迎刃而解。

学习scrapy,搭建工程化的爬虫 掌握后面的技术普通量级的数据和代码根本没有成绩了,但是在遇到十分复杂的状况,能够依然会力所能及,这个时分,弱小的scrapy 框架就十分有用了。 scrapy 是一个功用十分弱小的爬虫框架,它不只能便捷地构建request,还有弱小的selector 可以方便地解析response,但是它最让人惊喜的还是它超高的功能,让你可以将爬虫工程化、模块化。 学会scrapy,你可以本人去搭建一些爬虫框架,你就根本具有爬虫工程师的思想了。 掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施 当然,爬虫进程中也会阅历一些绝望啊,比方被网站封IP、比方各种奇异的验证码、userAgent拜访限制、各种静态加载等等。遇到这些反爬虫的手腕,当然还需求一些初级的技巧来应对,惯例的比方拜访频率控制、运用代理IP池、抓包、验证码的OCR处置等等。 网络爬虫的四种语言

Python爬虫总结材料

Python总结 目录 Python总结 (1) 前言 (2) (一)如何学习Python (2) (二)一些Python免费课程推荐 (3) (三)Python爬虫需要哪些知识? (4) (四)Python爬虫进阶 (6) (五)Python爬虫面试指南 (7) (六)推荐一些不错的Python博客 (8) (七)Python如何进阶 (9) (八)Python爬虫入门 (10) (九)Python开发微信公众号 (12) (十)Python面试概念和代码 (15) (十一)Python书籍 (23)

前言 知乎:路人甲 微博:玩数据的路人甲 微信公众号:一个程序员的日常 在知乎分享已经有一年多了,之前一直有朋友说我的回答能整理成书籍了,一直偷懒没做,最近有空仔细整理了知乎上的回答和文章另外也添加了一些新的内容,完成了几本小小的电子书,这一本是有关于Python方面的。 还有另外几本包括我的一些数据分析方面的读书笔记、增长黑客的读书笔记、机器学习十大算法等等内容。将会在我的微信公众号:一个程序员的日常进行更新,同时也可以关注我的知乎账号:路人甲及时关注我的最新分享用数据讲故事。 (一)如何学习Python 学习Python大致可以分为以下几个阶段: 1.刚上手的时候肯定是先过一遍Python最基本的知识,比如说:变量、数据结构、语法等,基础过的很快,基本上1~2周时间就能过完了,我当时是在这儿看的基础:Python 简介 | 菜鸟教程 2.看完基础后,就是做一些小项目巩固基础,比方说:做一个终端计算器,如果实在找不到什么练手项目,可以在Codecademy - learn to code, interactively, for free上面进行练习。 3. 如果时间充裕的话可以买一本讲Python基础的书籍比如《Python编程》,阅读这些书籍,在巩固一遍基础的同时你会发现自己诸多没有学习到的边边角角,这一步是对自己基础知识的补充。 4.Python库是Python的精华所在,可以说Python库组成并且造就了Python,Python 库是Python开发者的利器,所以学习Python库就显得尤为重要:The Python Standard Library,Python库很多,如果你没有时间全部看完,不妨学习一遍常用的Python库:Python常用库整理 - 知乎专栏

python抓取网页表格数据

竭诚为您提供优质文档/双击可除python抓取网页表格数据 篇一:python导入excel数据 1、导入模块 importxlrd 2、打开excel文件读取数据 data=xlrd.open_workbook(excelFile.xls) 3、使用技巧 获取一个工作表 table=data.sheets()[0]#通过索引顺序获取 table=data.sheet_by_index(0)#通过索引顺序获取 table=data.sheet_by_name(usheet1)#通过名称获取获取整行和整列的值(数组) table.row_values(i) table.col_values(i) 获取行数和列数 ows=table.ows ncols=table.ncols 循环行列表数据

foriinrange(ows): printtable.row_values(i) 单元格 cell_a1=table.cell(0,0).value cell_c4=table.cell(2,3).value 使用行列索引 cell_a1=table.row(0)[0].value cell_a2=table.col(1)[0].value 简单的写入 row=0 col=0 #类型 0empty,1string,2number,3date,4boolean,5errorctype=1 value=单元格的值 xf=0#扩展的格式化 table.put_cell(row,col,ctype,value,xf) table.cell(0,0)#单元格的值 table.cell(0,0).value#单元格的值 篇二:python数据处理 cscipy科学计算库(第三方扩展库) https://www.360docs.net/doc/858317721.html, python原有数据结构的变化

基于python的网络爬虫设计

基于p y t h o n的网络爬虫设计【摘要】近年来,随着网络应用的逐渐扩展和深入,如何高效的获取网上数据成为了无数公司和个人的追求,在大数据时代,谁掌握了更多的数据,谁就可以获得更高的利益,而网络爬虫是其中最为常用的 一种从网上爬取数据的手段。 网络爬虫,即Web Spider,是一个很形象的名字。如果把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面(通常是首页) 开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一 直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛 就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。 那么,既然网络爬虫有着如此先进快捷的特点,我们该如何实现它呢?在众多面向对象的语言中,首选python,因为python是一种“解释型的、面向对象的、带有动态语义的”高级程序,可以使人在编程时 保持自己的风格,并且编写的程序清晰易懂,有着很广阔的应用前景。 关键词python 爬虫数据 1 前言 本编程设计的目的和意义 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(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,通用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。 (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网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。与通用爬虫(generalpurpose web crawler)不同,聚焦爬虫并不追求大的覆盖,而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页,为面向主题的用户查询准备数据资源。 编程设计目及思路 学习了解并熟练掌握python的语法规则和基本使用,对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解,提高对网页源代码的认知水平,学习用正则表达式来完成匹配查找的工作,了解数据库的用途,学习mongodb数据库的安装和使用,及配合python的工作。 (1)以世纪佳缘网为例,思考自己所需要的数据资源,并以此为基础设计自己的爬虫程序。(2)应用python伪装成浏览器自动登陆世纪佳缘网,加入变量打开多个网页。 (3)通过python的urllib2函数进行世纪佳缘网源代码的获取。

Python网络爬虫实习报告-python实习报告

Python网络爬虫实习报告

目录 一、选题背景............................................................................. - 2 - 二、爬虫原理............................................................................. - 2 - 三、爬虫历史和分类 .................................................................. - 2 - 四、常用爬虫框架比较............................................................... - 2 - 五、数据爬取实战(豆瓣网爬取电影数据)............................... - 3 -1分析网页 (3) 2爬取数据 (3) 3数据整理、转换 (4) 4数据保存、展示 (9) 5技术难点关键点 (10) 六、总结.................................................................................. - 13 -

一、选题背景 二、爬虫原理 三、爬虫历史和分类 四、常用爬虫框架比较 Scrapy框架:Scrapy框架是一套比较成熟的Python爬虫框架,是使用Python开发的快速、高层次的信息爬取框架,可以高效的爬取web 页面并提取出结构化数据。Scrapy应用围很广,爬虫开发、数据挖掘、数据监测、自动化测试等。 Crawley框架:Crawley也是Python开发出的爬虫框架,该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。 Portia框架:Portia框架是一款允许没有任何编程基础的用户可视化地爬取网页的爬虫框架。 newspaper框架:newspaper框架是一个用来提取新闻、文章以及容分析的Python爬虫框架。 Python-goose框架:Python-goose框架可提取的信息包括:<1>文章主体容;<2>文章主要图片;<3>文章中嵌入的任 heYoutube/Vimeo视频;<4>元描述;<5>元标签

Python 网络数据爬虫程序设计

Python网络数据爬虫程序设计 Python是一种广泛使用、功能强大面向对象的程序设计语言, 能够在短时间内简单有效地实现面向对象编程, Python语言飞速发展,其简洁、易学、兼容性好等特点受到众人喜爱。使用Python 编写网络爬虫有其独特的优势。 (1)语言简洁,使用方便。与其他经常使用英语关键字和一些标点符号的语言相比, 用Python书写的代码更容易阅读和理解, 语法比较简单,其设计更简洁、方便、高效,也更容易为大众用户所使用。Python易于配置的脚本特性,还使得它在处理字符方面也非常灵活。此外, Python通过强大的爬虫模块,对抓取网页本身的接口操作和网页抓取后的处理都得心应手。 (2) 提供功能强大的爬虫框架,各种爬虫框架方便高效地下载网页,这使得Web爬虫更高效地对数据进行爬取。 (3) 丰富的网络支持库及网页解析器, Python拥有便捷的库, 包括Request、gevent、redis、jieba、lxml、Pillow、pyquery、NLTK、BeautifulSoup等。无论是最简单的爬虫程序还是复杂的爬虫系统, 都可以利用它们轻松完成。 1网络爬虫 1.1定义 网络爬虫,主要用于收集互联网上的各种资源,它是搜索引擎的重要组成部分,是一个可以自动提取互联网上特定页面内容的程序, 一段自动抓取互联网信息的程序称为爬虫, 爬虫指的是:

向网站发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序,从技术层面来说就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码、JSON数据、图片、视频等爬到本地, 进而提取自己需要的数据, 存放起来使用。网络爬虫架构图如下。 图1 网络爬虫架构图 (1)爬虫调度端是程序的入口,主要负责爬虫程序的控制,这包括爬虫程序的启动、执行和停止,或者监视爬虫中的运行情况。 (2) 爬虫核心模块包括URL管理器、网页下载器和网页解析器3个部分。1)等待爬取的URL数据和已经爬取好的URL数据是由URL 管理器来管理, URL管理器中的数据存储方式有Python 内存、关系数据库和缓存数据库组成;2)等待爬取的URL数据通过网页下载器下载其对应的网页并存储为一个字符串, 网页解析器再对传送过来的字符串进行解析,由request和urllib2实现URL并获取网页内容;3) 网页解析器,一方面通过正则表达式、html.parser、BeautifulSoup、lxml 等实现解析,解析出有价值的数据, 另一方面由于每一个页面都有很多指向其他页面的网页, 这些URL被解析出来之后,可以补充进URL管理器。爬虫调度端、爬虫核心模块和存储数据这3部分就组成了一个可以将互联网

基于Python的图片爬虫程序设计

Program Design ? 程序设计 【关键词】Python 语言 网络爬虫 Request-BeautifulSoup 图片爬取 网络爬虫(Web Crawler)又称网络蜘蛛(Web Spider)是一个能够根据既定规则自动提取网页信息的程序,它模仿浏览器发出HTTP 请求访问网络资源,自动获取用户需要的网页数据。已有一些定向网站的网络爬虫,如QQ 空间爬虫一天可抓取400万条日志、说说、个人信息等数据;知乎爬虫爬取各种话题下的优质答案;淘宝商品比价定向爬虫爬取商品、评论及销售数据。 Python 是一种面向对象、解释型、带有动态语义的高级程序设计语言,其语法简洁清晰,并具有丰富和强大的类库,Python 语言支持覆盖信息技术各领域的10万个函数库,依靠开源快速开发,形成了全球最大的编程社区。2017年7月IEEE 发布的编程语言排行榜中Python 高居首位,基于Python 的应用也在计算机各领域大放异彩。Python 包含优秀的网络爬虫框架和解析技术, Python 语言简单易用且提供了与爬虫相关的urllib 、requests 、BeautifulSoup 、Scrapy 等模块。Urllib 模块提供了从万维网中获取数据的高层接口,Requests 模拟浏览器自动发送HTTP/HTTPS 请求并从互联网获取数据,BeautifulSoup 解析HTML/XML 页面获取用户需要的数据。本文基于Python 的Requests-BeautifulSoup 技术构建图片爬虫程序实现对百度贴吧美图图片的快速爬取,并将这些图片保存在本地,方便用户离线浏览和进一步使用。 1 网络爬虫工作原理与Python爬虫技术模块功能 网络爬虫是按照一定规则能自动抓取互 基于Python 的图片爬虫程序设计 文/云洋 联网数据的程序或者脚本。网络爬虫通过网络请求从Web 网站首页或指定页面开始解析网页获取所需内容,并通过网页中的链接地址不断进入到下一个网页,直到遍历完这个网站所有的网页或满足爬虫设定的停止条件为止。Python 语言第三方网络请求库Requests 模拟浏览器自动发送HTTP/HTTPS 请求并从互联网获取数据。BeautifulSoup 解析获取的HTML/XML 页面为用户抓取需要的数据,Beautiful Soup 自动将输入文档转换为Unicode 编码,将输出文档转换为utf-8编码,从而节省编程时间。 1.1 网络爬虫的工作原理 网络爬虫爬取页面就是模拟使用浏览器获取页面信息的过程,其爬取流程一般包含如下4个步骤: (1)模拟浏览器发起请求:通过目标URL 向服务器发起request 请求,请求头header 一般包含请求类型、cookie 信息以及浏览器类型信息等; (2)获取服务器页面响应:在服务器正常响应的情况下,用户会收到所请求网页的response ,一般包含HTML 、Json 字符串或其他二进制格式数据(如视频,图片)等; (3)获取页面内容解析:用相应的解析器或转换方法处理获取的网页内容,如用网页解析器解析HTML 代码,如果是二进制数据(如视频、图片),则保存到文件进一步待处理; (4)存储数据:网页解析获取的数据可以用CSV 、Json 、text 、图片等文件存储,也可以sqlite 、MySQL 或者MongoDB 等数据库存储。 1.2 Python第三方库Requests模块 Requests 是用Python 语言编写,使用Apache2 Licensed 许可证的HTTP 库。Python 标准库中自带的urllib2模块和httplib 模块提供了所需要的大多数HTTP 功能,Requests 使用urllib3模块,支持HTTP 连接保持和连接池,支持使用cookie 保持会话,支持文件上传,支持自动确定响应内容的编码,支持国际化的URL 和POST 数据自动编码。 通过pip 命令($pip install requests )安装Requests 模块。urllib 提供了一系列用于操作URL 的功能,urllib 的request 模块可以方便地访问抓取URL(统一资源定位符)内容,urllib.request 模块中常用的函数方法如表1所示。使用requests 方法后,会返回一个response 对象存储服务器响应的内容,如r.status_code (响应状态码)、r.text (字符串方式的响应体,会自动根据响应头部的字符编码进行解码)、r.json (Requests 中内置的JSON 解码器)、 r.content (字节方式的响应体,会自动为你解码 gzip 和 de?ate 压缩)等。 1.3 Python第三方库Beautiful Soup模块Beautiful Soup 是用Python 写的一个HTML/XML 的解析器,它可以处理不规范标记并生成分析树(parse tree),同时提供了简单的python 函数处理导航(navigating )、搜索并修改分析树。 通过pip 命令安装($ pip install beautifulsoup4)Beautiful Soup 模块。BeautifulSoup 将HTML 文档转换成一个树形结构,每个节点都是Python 的对象,所有对象可归纳为4种,如表2所示。 2 帖吧图片爬虫程序设计 百度贴吧是全球最大的中文社区。贴吧是一种基于关键词的主题交流社区,贴吧结合搜索引擎建立一个在线的交流平台,让那些对同一个话题感兴趣的人们聚集在一起,方便地展开交流和互相帮助。设计爬虫程序爬取百度帖吧(https://www.360docs.net/doc/858317721.html, )内的美图吧图片,运行爬虫程序时提示用户输入想要爬取网站的url ,爬虫程序修改请求头信息,模拟浏览器对贴吧内的帖子依次使用get 请求,进入帖子后根据规则找到所有图片标签,获取帖子内的图片资源url ,并将其依次下载到本地存储,所有帖子爬取完成后按enter 退出,运行中途也可以使用ctrl+c 强制退出程序。 基于Python 的Requests-BeautifulSoup 技术构建图片爬虫程序,使用requests 模拟浏览器请求网页,用random 生成随机数选取模拟的浏览器,用BeautifulSoup 支持的Python 内置标准HTML 解析库解析请求网页返回的数据,使用urllib.request.urlretrieve( )下载图片和各种网络请求。2.1 爬虫准备 开发图片爬虫程序使用Python3.6版本,主要用到了urllib 的requests 模块、BeautifulSoup 模块和random 模块,模块是包含变量、函数或类的定义程序文件,使用模块前通过import 导入这些模块。定义了两个全局变量null 和true 并初始化,以避免当访问网址url 中出现null 和true 字样时,Python 会将null 和true 当成变量未初始化而报错。 import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import random global null #设置了两个全局变量null 和true 并初始化 null='' global true

python网页文本爬虫

Python爬虫 1,p ython爬虫介绍:、 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人),是一种按照一定的规则,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。各大搜索引擎都用爬虫缓存各种url,提供搜索服务。高级爬虫技术难度是很高的,要考虑很多,比如连接优化,代理服务器,大数据量下爬取优化,站点爬取规则设计,但是基础爬虫重点只是实现信息抓取保存和处理,爬取规则通常很简单。 以小说网站爬取为例,首先需要掌握python基础,比如urllib使用,python进行字符串操作,复杂一点使用正则表达式。还有就是基本的程序逻辑。具备这三点就能开始爬小说。 爬虫代码示例 首先贴上完整代码: importurllib import urllib2 importos import time import sys defgetHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() returnhtml.decode('gbk').encode('utf-8') + '\r\n' definterstr(src, begin, end): index1 = src.find(begin) if index1 is -1: return None index1 += len(begin) tmp = src[index1:] index2 = tmp.find(end) if index2 is -1: return None dst = tmp[:index2] returndst

defgetTitle(html): title = interstr(html, 'title = " ', '";') if title is None: return None return title defgetNextPage(html): pageNum = interstr(html, 'next_page = "', '.html";') bookID = interstr(html, 'bookid = "', '";') ifpageNum is None or bookID is None: return None nextPage = (url + bookID +pageNum) returnnextPage defgetContent(html): data = interstr(html, '

', '
') if data is None: return None data = data.replace('', '') data = data.replace(' ', '\n') data = data.replace('

', '') return data + '\n' defforstr(src, begin, end): tmpSrc = src strList = [] while True: indexBegin = tmpSrc.find(begin) ifindexBegin is -1: break indexBegin += len(begin) tmp = tmpSrc[indexBegin:] indexEnd = tmp.find(end) ifindexEnd is -1: break tmpString = tmp[:indexEnd] strList.append(tmpString) tmpSrc = tmp returnstrList

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