基于python的网络爬虫设计

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python网络爬虫课课程设计

python网络爬虫课课程设计

python网络爬虫课课程设计一、教学目标本课程的学习目标包括以下三个方面:1.知识目标:学生需要掌握Python网络爬虫的基本概念、原理和常用库,如requests、BeautifulSoup等。

了解网络爬虫的分类、爬取策略和工作原理,以及与之相关的数据解析、持久化存储等知识。

2.技能目标:学生能够运用Python网络爬虫编写简单的爬虫程序,实现对网页数据的抓取、解析和分析。

具备解决实际网络爬虫问题的能力,如处理登录认证、模拟浏览器行为、反爬虫策略等。

3.情感态度价值观目标:培养学生对网络爬虫技术的兴趣和热情,使其认识到网络爬虫在信息获取、数据分析和网络监测等方面的应用价值。

同时,引导学生树立正确的网络安全意识,遵循道德规范,不滥用网络爬虫技术。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.Python网络爬虫基本概念和原理:介绍网络爬虫的定义、分类、爬取策略和工作原理。

2.常用Python网络爬虫库:讲解requests、BeautifulSoup、lxml等库的使用方法,以及如何选择合适的库进行数据抓取和解析。

3.数据解析和处理:学习如何提取网页中的文本数据、图像数据、音频数据等,并进行预处理和清洗。

4.持久化存储:了解如何将抓取的数据存储到文件、数据库等介质中,以便后续分析和使用。

5.实战项目:通过实际案例,让学生学会运用Python网络爬虫解决实际问题,如爬取某的资讯、监测网络舆情等。

6.反爬虫策略与应对:讲解反爬虫技术的原理和常见形式,如验证码、动态加密等,以及如何应对反爬虫策略。

三、教学方法本课程采用以下几种教学方法:1.讲授法:讲解Python网络爬虫的基本概念、原理和常用库。

2.案例分析法:通过分析实际案例,让学生学会运用Python网络爬虫解决实际问题。

3.实验法:让学生动手编写爬虫程序,进行数据抓取和分析,提高实际操作能力。

4.讨论法:学生分组讨论,分享学习心得和解决问题的方法,培养团队合作精神。

paython爬虫课程设计

paython爬虫课程设计

paython爬虫课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解网络爬虫的基本概念,掌握Python爬虫的基础知识;2. 学习并掌握常用的Python爬虫库,如requests、BeautifulSoup等;3. 了解HTML的基本结构和常用标签,能够分析网页结构提取所需数据;4. 学习数据存储与处理方法,掌握CSV、JSON等数据格式操作。

技能目标:1. 能够运用Python编写简单的爬虫程序,完成数据抓取任务;2. 学会使用爬虫库解析网页,提取目标数据;3. 能够处理常见的数据存储与处理问题,如数据清洗、去重等;4. 能够针对特定需求,设计并实现相应的爬虫策略。

情感态度价值观目标:1. 培养学生的信息素养,提高对网络资源的有效利用能力;2. 增强学生的实际操作能力,培养解决问题的信心和兴趣;3. 培养学生的团队协作精神,学会分享和交流;4. 培养学生遵守网络道德规范,尊重数据版权,合理使用爬虫技术。

课程性质:本课程为Python爬虫的入门课程,旨在让学生掌握爬虫的基本原理和方法,培养实际操作能力。

学生特点:学生具备一定的Python编程基础,对网络爬虫感兴趣,但缺乏实际操作经验。

教学要求:结合课程性质和学生特点,本课程注重理论与实践相结合,以实例为主线,引导学生动手实践,提高解决问题的能力。

在教学过程中,注重分层教学,满足不同层次学生的学习需求。

通过课程学习,使学生能够达到上述课程目标,为后续深入学习打下坚实基础。

二、教学内容1. 爬虫基本概念与原理:介绍爬虫的定义、作用及分类,分析爬虫的工作流程和基本原理。

- 教材章节:第1章 爬虫基础2. Python爬虫库:学习requests库发送网络请求,BeautifulSoup库解析HTML,lxml库的XPath语法。

- 教材章节:第2章 爬虫库的使用3. 网页结构分析:讲解HTML的基本结构,学习使用开发者工具分析网页,提取目标数据。

- 教材章节:第3章 网页结构分析4. 数据存储与处理:学习CSV、JSON等数据格式的操作,掌握数据清洗、去重等处理方法。

基于python爬虫的毕业设计

基于python爬虫的毕业设计

基于Python爬虫的毕业设计一、引言在当今信息化时代,互联网是获取各类信息的主要途径之一。

人们需要从网络上获取各种数据,并进行分析和研究。

而爬虫技术作为一种能够自动从网页中提取数据的工具,被广泛应用于各个领域。

本文以基于Python的爬虫技术为研究对象,探讨其在毕业设计中的应用。

二、Python爬虫的基本原理Python爬虫是通过程序模拟人的行为来访问网络,并获取所需数据的过程。

其基本原理包括以下几个步骤: 1. 发送HTTP请求:通过HTTP协议向目标网站发送请求,并获取相应的数据。

2. 解析HTML页面:将获取的网页内容进行解析,提取出需要的数据。

3. 数据存储和处理:将获取的数据存储到本地或者数据库中,并进行进一步的处理和分析。

三、Python爬虫的工具和库Python爬虫可以使用多种工具和库来实现,下面介绍几个常用的工具和库: 1. Requests库:用于发送HTTP请求和获取网页内容。

2. BeautifulSoup库:用于解析HTML页面,提取出需要的数据。

3. Scrapy框架:一个强大的Python爬虫框架,提供了高效的数据提取和爬取功能。

4. Selenium库:用于模拟浏览器操作,解决动态网页的爬取问题。

四、Python爬虫的应用领域Python爬虫在各个领域都有广泛的应用,下面列举几个常见的应用领域: ###4.1 网络数据分析爬虫可以用于获取网络上的各种数据,如新闻、股票、天气等,以及社交媒体上的用户信息和评论等。

这些数据可以被用于进行数据分析和挖掘,为决策提供依据。

4.2 商品价格监控通过爬虫技术,可以实时监控电商网站上商品的价格和促销活动,及时获取最低价格和优惠信息,为消费者提供购物建议。

4.3 数据采集和整合爬虫可以用于采集和整合各种数据,如学术论文、专利信息等,为科研人员和企业提供便利。

4.4 搜索引擎优化通过爬虫技术,可以获取搜索引擎的排名结果,了解竞争对手的网站结构和内容,从而优化自己的网站。

基于python爬虫的毕业设计

基于python爬虫的毕业设计

基于python爬虫的毕业设计一、背景介绍随着互联网的普及,越来越多的信息被发布在网上,这些信息的数量庞大,种类繁多,对于人们的信息获取需求提出了更高的要求。

因此,网络爬虫技术应运而生,它可以自动化地从互联网上抓取信息,为人们提供便利。

本毕业设计基于Python语言,使用网络爬虫技术,实现对某个网站上的信息进行抓取和分析,从而实现对该网站的数据分析和挖掘。

二、设计目标本毕业设计的主要目标是使用Python爬虫技术,实现对某个网站上的信息进行抓取和分析,具体包括以下几个方面:1. 实现对指定网站的数据抓取,包括网站上的文本、图片、视频等信息。

2. 实现对抓取到的数据进行分析和挖掘,包括数据的统计、可视化等操作。

3. 实现对抓取到的数据进行存储和管理,包括数据的备份、恢复、查询等操作。

三、技术实现1. 网络爬虫技术网络爬虫是一种自动化程序,可以模拟浏览器行为,从网站上抓取数据。

Python 语言具有强大的网络爬虫库,如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等,可以方便地实现对网站的数据抓取。

2. 数据分析和挖掘技术Python语言具有丰富的数据分析和挖掘库,如NumPy、Pandas、Matplotlib 等,可以方便地实现对抓取到的数据进行分析和挖掘,例如统计、可视化等操作。

3. 数据库技术本毕业设计需要实现对抓取到的数据进行存储和管理,因此需要使用数据库技术。

Python语言具有多种数据库库,如MySQL、SQLite、MongoDB等,可以方便地实现对数据的存储和管理。

四、实现步骤1. 确定抓取目标首先需要确定要抓取的网站和信息类型,例如新闻、图片、视频等。

2. 编写爬虫程序使用Python语言编写网络爬虫程序,实现对网站上的数据抓取。

可以使用Requests库实现对网站的请求,使用BeautifulSoup库实现对网站的解析,从而获取所需的数据。

3. 数据分析和挖掘使用Python语言的数据分析和挖掘库,对抓取到的数据进行分析和挖掘,例如统计、可视化等操作。

Python网络爬虫实践教程

Python网络爬虫实践教程

Python网络爬虫实践教程一、什么是网络爬虫网络爬虫,也称为网络蜘蛛或网络机器人,是一种自动获取互联网信息的程序工具。

通过模拟浏览器行为,爬虫程序可以访问网页、提取网页中的数据,在大规模数据采集、搜索引擎、数据分析等领域发挥着重要作用。

二、网络爬虫的基本原理网络爬虫的基本原理是通过发送HTTP请求,并解析响应得到的HTML文档来获取网页数据。

首先,我们需要使用Python中的requests库发送网络请求,并获得服务器的响应。

然后,通过解析HTML文档,提取出我们需要的数据。

三、准备工作在开始编写网络爬虫之前,我们需要安装Python以及相关的库。

首先,需要安装Python解释器和pip包管理工具。

然后,使用pip安装requests、beautifulsoup和lxml等库。

四、发送HTTP请求在编写爬虫程序之前,我们需要了解如何使用Python发送HTTP请求。

使用requests库发送GET请求非常简单,只需要调用get方法,并提供目标网址即可。

如果需要发送POST请求,同样使用post方法,并在参数中传递需要提交的数据。

五、解析HTML文档解析HTML文档是爬虫中非常重要的一步。

Python提供了多种解析HTML的库,其中比较常用的是beautifulsoup和lxml。

通过指定解析器,我们可以轻松地提取出HTML文档中的各个元素,并进行进一步的处理。

六、处理反爬机制为了阻止爬虫程序的访问,许多网站采取了反爬机制,例如设置验证码、限制IP访问频率等。

对于这些反爬措施,我们可以通过使用代理IP、设置请求头信息、使用验证码识别技术等方法来绕过。

七、数据存储与分析在爬虫过程中,我们通常需要将获取的数据进行存储和分析。

常用的数据存储方式包括将数据保存到数据库、文本文件、Excel 表格或者CSV文件中。

而要对数据进行分析,可以使用Python中的数据分析库,如pandas、numpy等。

八、实践案例:爬取豆瓣电影数据为了更好地理解网络爬虫的实践过程,我们以爬取豆瓣电影数据为例进行讲解。

基于python的水产品价格大数据网络爬虫技术

基于python的水产品价格大数据网络爬虫技术

基于python的水产品价格大数据网络爬虫技术1. 引言1.1 水产品价格大数据网络爬虫技术的重要性水产品价格是市场经济中一个重要的指标,对于渔业产业、消费者和政府监管部门都具有重要的意义。

由于水产品价格受到多种因素的影响,如季节性变化、供需关系、天气条件等,价格波动较大,数据获取和分析变得尤为重要。

水产品价格大数据网络爬虫技术的重要性在于它可以帮助我们从海量的网络数据中快速准确地获取水产品价格信息。

通过网络爬虫技术,我们可以实时监测水产品价格的变化趋势,及时掌握市场动态,为渔民和商家提供决策参考。

水产品价格大数据网络爬虫技术还可以帮助政府监管部门加强对市场的监管和调控。

通过对水产品价格数据的分析,政府可以及时发现价格异常波动,制定相应的政策措施,保障市场稳定和消费者权益。

水产品价格大数据网络爬虫技术的重要性不仅在于提升数据获取的效率和准确性,还在于促进市场透明、加强监管和保障消费者权益。

随着技术的不断发展和应用,水产品价格大数据网络爬虫技术将在渔业产业和市场监管领域发挥越来越重要的作用。

1.2 网络爬虫技术概述网络爬虫技术是一种自动化获取互联网信息的工具,广泛应用于数据挖掘、搜索引擎优化和商业竞争情报等领域。

网络爬虫通过程序代码模拟浏览器的访问行为,自动抓取网页内容并进行分析处理。

其主要功能包括页面下载、信息抽取和存储。

网络爬虫技术在数据采集和挖掘方面具有重要意义,能够快速、高效地从互联网上获取海量数据,为数据分析和决策提供支持。

2. 正文2.1 水产品价格数据获取方式水产品价格数据获取方式是基于网络爬虫技术的重要步骤,通过获取各个渠道和网站上的水产品价格信息,可以建立起一个完整的价格数据库,为数据分析和应用提供数据支持。

水产品价格数据的获取方式主要包括以下几种方法:1. 网络爬虫爬取价格信息:利用Python编写网络爬虫程序,通过访问各大电商平台,水产品交易网站等,自动抓取水产品价格数据,实现大规模数据的获取和更新。

使用Python进行网络爬虫的设计与实现

使用Python进行网络爬虫的设计与实现

使用Python进行网络爬虫的设计与实现随着互联网的快速发展,网络上的信息量越来越庞大,人们需要从海量数据中获取有用信息。

而网络爬虫作为一种自动化获取网页信息的工具,受到了广泛关注和应用。

Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言,被广泛应用于网络爬虫的设计与实现中。

本文将介绍如何使用Python进行网络爬虫的设计与实现。

1. 网络爬虫简介网络爬虫(Web Crawler)是一种按照一定规则自动地抓取万维网信息的程序或脚本。

它可以模拟人类浏览网页的行为,访问网页并提取其中的信息。

网络爬虫在搜索引擎、数据挖掘、舆情监控等领域有着广泛的应用。

2. Python语言简介Python是一种高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点,被称为“优雅”、“明确”、“简单”。

Python拥有丰富的第三方库和工具,使得开发者能够快速地实现各种功能。

3. 网络爬虫的设计与实现3.1 确定需求在设计网络爬虫之前,首先需要明确需求。

确定要抓取的网站、要提取的信息以及爬取频率等。

3.2 选择合适的库Python有许多优秀的网络爬虫库,如BeautifulSoup、Scrapy、Requests等。

根据需求选择合适的库进行开发。

3.3 编写爬虫程序编写网络爬虫程序时,需要注意以下几点:设置User-Agent:模拟浏览器发送请求,避免被网站屏蔽。

处理异常:处理网络异常、超时等情况,保证程序稳定运行。

数据解析:使用正则表达式或XPath等方法提取所需信息。

数据存储:将抓取到的数据存储到数据库或文件中。

3.4 遵守法律法规在进行网络爬虫时,需要遵守相关法律法规,尊重网站所有者的权益,不得擅自抓取他人网站数据。

4. 实例演示下面通过一个简单的实例演示如何使用Python进行网络爬虫的设计与实现。

示例代码star:编程语言:pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = '对应网址'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 提取标题title = soup.title.textprint('标题:', title)# 提取正文内容content = soup.find('div', class_='content').textprint('内容:', content)示例代码end5. 总结本文介绍了使用Python进行网络爬虫的设计与实现过程,包括确定需求、选择库、编写程序、遵守法律法规等方面。

基于 Python的网络爬虫程序设计

基于 Python的网络爬虫程序设计

基于 Python的网络爬虫程序设计内蒙古自治区呼和浩特市 010057摘要:网络信息量的迅猛增长,从海量的信息中准确的搜索到用户需要的信息提出了极大的挑战。

网络爬虫具有能够自动提取网页信息的能力。

对现在流行的网络爬虫框架进行分析和选择,在现有框架的基础上设计了一种适合资源库建设的爬虫系统,利用爬虫的自动化特性完成教学资源库的内容获取及入库工作。

同时,选用Scrapyredis对爬虫进行拓展,利用Redis实现对目标网站资源的分布式爬取,提高获取资源的速度。

关键词:Python的网络爬虫程序;设计;应用一、概述1、Python 语言。

Python 语言语法简单清晰、功能强大,容易理解。

可以在 Windows、Linux 等操作系统上运行;Python 是一种面向对象的语言,具有效率高、可简单地实现面向对象的编程等优点。

Python 是一种脚本语言,语法简洁且支持动态输入,使得 Python在很多操作系统平台上都是一个比较理想的脚本语言,尤其适用于快速的应用程序开发。

2、网络爬虫。

网络爬虫是一种按照一定的规则,自动提取 Web 网页的应用程序或者脚本,它是在搜索引擎上完成数据抓取的关键一步,可以在Internet上下载网站页面。

爬虫是为了将 Internet 上的网页保存到本地,爬虫是从一个或多个初始页面的 URL[5],通过分析页面源文件的 URL,抓取新的网页链接,通过这些网页链接,再继续寻找新的网页链接,反复循环,直到抓取和分析所有页面。

这是理想情况下的执行情况,根据现在公布的数据,最好的搜索引擎也只爬取整个互联网不到一半的网页。

二、网络爬虫的分类网络爬虫作为一种网页抓取技术,其主要分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫两种类型。

其中通用网络爬虫是利用捜索引擎,对网页中的数据信息进行搜索、采集与抓取的技术,通过将互联网网页下载到本地,来保证网络内容的抓取、存储与镜像备份。

首先第一步是对网站 URL 低质进行抓取,解析 DNS 得到主机IP 地址,并对相应的 URL 网页进行下载。

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基于p y t h o n的网络爬虫设计Last updated on the afternoon of January 3, 2021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WebSpider,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(generalpurposewebcrawler)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。

(4)用正则表达式分析源代码,找到所需信息导入excel。

(5)连接数据库,将爬下的数据存储在数据库中。

本编程设计应达到的要求1、对特定的网站爬取特定的数据;2、实现代码和得到结果;3、能够和数据库进行连接,将爬下的数据存储在数据库中。

4、将爬下的数据储存在excel中方便编辑。

2编程设计方案爬取方案以世纪佳缘网为例,所需要爬取的数据为注册世纪佳缘网的人的用户名、真实姓名、性别、年龄、学历、月收入这些直观信息。

爬虫最主要的处理对象就是URL,它根据URL地址取得所需要的文件内容,然后对它进行进一步的处理。

因此,准确地理解URL对理解网络爬虫至关重要。

URL是URI的一个子集。

它是UniformResourceLocator的缩写,译为“统一资源定位符”。

通俗地说,URL是Internet上描述信息资源的字符串,主要用在各种WWW客户程序和服务器程序上。

采用URL可以用一种统一的格式来描述各种信息资源,包括文件、服务器的地址和目录等。

URL的格式由三部分组成:①第一部分是协议(或称为服务方式)。

②第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。

③第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。

第一部分和第二部分用“:次拿出表达式和文本中的字符比较,2.如果每一个字符都能匹配,则匹配成功;一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。

3.如果表达式中有量词或边界,这个过程会稍微有一些不同。

Python是通过re模块实现对正则表达式的调用的。

程序代码如下:find_re=(r"absolute.+span>(.*)</.+&gt;&gt;</a>(.*)</h2>.+</b>(.*)</s.+</b>(.*) </s.+</b>(.*)</sp.+</b>(.*)</sp.+</b>",存储方案Excel表格具有方便筛选、查找和编辑的特点,所以将网络爬虫爬取的数据储存在excel表格中是首选。

使用python建立excel表格是十分容易,代码如下:filename=()sheet=('name')建立完成后可将数据写入excel表格:forainx:(r,0,a[0].decode("utf-8"))(r,1,a[1].decode("utf-8"))(r,2,a[2].decode("utf-8"))(r,3,a[3].decode("utf-8"))(r,4,a[4].decode("utf-8"))(r,5,a[5].decode("utf-8"))r=r+1printr+3012('')数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

将数据储存在数据库中也具有直观简洁的特点。

Python调用数据库是用pymongo模块,创建与导入代码如下:db=().testforainx:values=dict(img=a[0].decode("utf-8"),infor=a[1].decode("utf-8"),age=a[2].decode("utf-8"),adress=a[3].decode("utf-8"),marry=a[4].decode("utf-8"))content=forainx:print'img:'+a[0].decode("utf-8")print'infor:'+a[1].decode("utf-8")print'age:'+a[2].decode("utf-8")print'adress:'+a[3].decode("utf-8")print'marry:'+a[4].decode("utf-8")3、总结本程序利用了python语言编写网络爬虫程序,实现了从世纪佳缘网上爬取用户数据资料,使用urllib函数以及re模块、pymongo模块进行源代码的获取、编辑和数据的导出,并针对网页代码中无性别显示的问题,采取爬取注册用户信息同时爬取注册用户照片地址的方式解决,浏览所爬取信息时,只需将照片地址输入浏览器地址栏,即可得到所查看用户上传的自拍照,得到形象信息。

总的来说程序设计简便、实用性强、便于读取和再利用。

4、附录将爬取数据储存在excel表格源代码#coding=gbkimportreimportxlwtimportcookielibimporturllib,urllib2#filename=()sheet=('name')find_re=(r"absolute.+span>(.*)</.+&gt;&gt;</a>(.*)</h2>.+</b>(.*)</s.+</b>(.*) </s.+</b>(.*)</sp.+</b>(.*)</sp.+</b>",r=0w=3013while3012<w<9999:w=w+1k=str(w)login_page="cj=()opener=(cj))=[('User-agent','Mozilla/(compatible;;')]data=(login_page,data)op=("html=()x=(html)forainx:(r,0,a[0].decode("utf-8"))(r,1,a[1].decode("utf-8"))(r,2,a[2].decode("utf-8"))(r,3,a[3].decode("utf-8"))(r,4,a[4].decode("utf-8"))(r,5,a[5].decode("utf-8"))r=r+1printr+3012('')爬取数据汇总截图将爬取数据写入数据库源代码#coding=gbkimporturllibimportreimportpymongodb=().testfind_re=(r"absolute.+span>(.*)</.+&gt;&gt;</a>(.*)</h2>.+</b>(.*)</s.+</b>(.*) </s.+</b>(.*)</sp.+</b>",w=11while10<w<20:w=w+1k=str(w)page=("html=()x=(html)forainx:values=dict(img=a[0].decode("utf-8"),infor=a[1].decode("utf-8"),age=a[2].decode("utf-8"),adress=a[3].decode("utf-8"),marry=a[4].decode("utf-8"))content=forainx:print'img:'+a[0].decode("utf-8")print'infor:'+a[1].decode("utf-8")print'age:'+a[2].decode("utf-8")print'adress:'+a[3].decode("utf-8")print'marry:'+a[4].decode("utf-8")爬取数据汇总截图参考文献(1)Guidovanrossum《Python手册》(2)MagnusLieHetlar《python基础教程》(3)罗刚,王振东《自己动手写网络爬虫》。

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