基于python的网络爬虫设计

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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爬虫的天气预报数据获取及可视化毕业设计任务书

基于python爬虫的天气预报数据获取及可视化毕业设计任务书

基于python爬虫的天气预报数据获取及可视化毕业设计任务书毕业设计任务书一、项目背景与目的随着人们对天气的关注增加,天气预报数据的获取与可视化成为了当今的热门话题。

本项目旨在通过基于Python爬虫的方式获取天气预报数据,并将其可视化,以便用户更直观地了解天气状况。

二、项目内容与目标1. 数据获取:通过编写爬虫程序,自动从指定的天气网站获取相关的天气预报数据。

获取的数据应包括城市名称、日期、天气状况、最高气温、最低气温等。

2. 数据存储:将获取的天气预报数据保存至数据库中,以便后续数据分析和可视化处理。

3. 数据清洗:对获取的数据进行清洗,去除不必要的信息或者修复错误的数据。

4. 可视化展示:基于获取到的天气预报数据,设计合适的可视化图表,如折线图、柱状图等,展示不同城市的未来一周天气变化情况。

5. 用户交互:设计一个用户界面,用户可以选择感兴趣的城市并查看该城市的天气预报情况。

用户可以选择不同的日期或时间段,实时查看天气变化。

三、项目技术与方法1. 爬虫技术:使用Python编写爬虫程序,通过模拟http请求获取天气预报数据,并使用正则表达式或BeautifulSoup等库进行数据解析和提取。

2. 数据存储技术:选择合适的数据库系统,如MySQL或MongoDB等,用于存储获取到的天气预报数据。

3. 数据清洗与处理:使用Python相关库,对获取到的数据进行清洗和修复,确保数据的准确性和一致性。

4. 可视化技术:使用Python的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn等,设计并绘制合适的图表展示天气变化情况。

5. 用户交互:设计一个简单而直观的用户界面,使用Python的GUI 库,如Tkinter、PyQt等,实现用户与系统的交互功能。

四、项目计划安排1. 第一周:熟悉爬虫技术的相关知识,了解天气预报数据的获取途径与来源,初步设计爬虫程序的结构与流程。

2. 第二周:开始编写爬虫程序,完成天气预报数据的获取与存储功能部分并进行初步测试。

Python网络爬虫中的Mitmproxy技巧

Python网络爬虫中的Mitmproxy技巧

Python网络爬虫中的Mitmproxy技巧Mitmproxy是一款基于Python开发的命令行HTTP代理服务器,可以帮助网络爬虫拦截、修改和查看HTTP流量。

在爬虫开发中,利用Mitmproxy技巧能够更加高效地获取需要的数据、检查HTTP请求和响应、模拟用户行为,甚至还可以进行反爬虫的操作。

本文将从这些方面分别介绍如何利用Mitmproxy技巧,帮助网络爬虫快速高效地完成任务。

一、拦截并修改HTTP流量Mitmproxy最基本的功能是拦截并修改HTTP流量,用以查看、分析网页的请求和响应。

安装好Mitmproxy后,只需在命令行窗口中执行`mitmproxy`命令,程序即开始运行。

然后将浏览器的HTTP代理设置为127.0.0.1:8080,并打开需要爬取的页面,此时Mitmproxy已经拦截了浏览器和服务器之间的HTTP流量。

可以使用各种快捷键查看请求和响应的细节,也可以使用编辑器对请求和响应进行修改。

比如,有时候需要模拟用户在网页上进行搜索的操作,原始请求中的搜索关键字需要动态的更改,用以获取更多的信息。

此时只需使用`e`键编辑请求,将需要搜索的关键字更改即可。

同样的,可以修改响应中的数据,比如将需要的文本信息保存为本地文件或者加入关键字高亮等操作。

二、模拟用户行为利用Mitmproxy工具,还可以轻松模拟用户行为,用以爬取需要的数据。

通过对浏览器的代理设置,可以将HTTP请求导向到Mitmproxy服务器上,从而获取到需要的数据。

此时需要模拟用户登录和操作进行数据获取,因此需要使用交互式代理模式,使用`mitmweb`命令启动web界面,并在浏览器中访问该界面。

在这个界面上可以通过双击数据包或在右侧的控制台中输入Python脚本来操作请求和响应以实现模拟用户行为。

比如,在需要抓取的数据有翻页操作时,只需在控制台中编写Python脚本,模拟用户翻页操作,将多个页面的数据合并到一起,从而达到获取更多数据的目的。

python爬虫应用案例

python爬虫应用案例

python爬虫应用案例Python爬虫应用案例一、前言随着互联网的发展,网络上的信息越来越多,人们需要获取这些信息。

而Python爬虫技术的出现,为人们获取网络信息提供了更加便捷和高效的方法。

本文将介绍一个基于Python爬虫技术的应用案例。

二、案例背景某公司需要收集竞争对手在某电商平台上销售的商品信息,包括商品名称、价格、销量等数据,并进行分析和比较。

由于竞争对手数量较多,手动收集数据成本较高且效率低下,因此需要使用爬虫技术进行自动化数据采集。

三、实现步骤1. 分析目标网站结构首先需要分析目标网站结构,确定需要采集的数据内容以及其所在页面位置和HTML标签名称。

通过浏览器开发者工具可以查看页面源代码,并根据HTML标签名称和CSS选择器确定需要采集的数据内容。

2. 编写爬虫程序根据分析结果编写Python爬虫程序。

可以使用第三方库如Requests、BeautifulSoup等来实现HTTP请求和HTML解析功能。

具体步骤如下:(1)发送HTTP请求获取页面内容;(2)使用BeautifulSoup解析HTML页面并提取所需数据;(3)将数据存储到本地文件或数据库中。

3. 实现自动化采集为了实现自动化采集,可以使用Python的定时任务模块进行定时执行爬虫程序。

也可以使用多线程或多进程技术提高爬虫程序的效率。

四、技术难点及解决方案1. 网站反爬虫机制为了防止爬虫程序对网站造成过大的访问负载,一些网站会设置反爬虫机制,如IP封锁、验证码等。

为了应对这种情况,可以使用代理IP、用户代理等技术来隐藏访问来源,或者使用OCR识别技术来自动识别验证码。

2. 数据量过大导致程序崩溃在进行大规模数据采集时,可能会出现数据量过大导致程序崩溃的情况。

为了避免这种情况,可以使用分布式爬虫技术将任务分散到多个节点上执行,从而提高系统的稳定性和效率。

五、应用效果通过使用Python爬虫技术进行竞争对手商品信息采集,并结合数据分析和比较工具进行分析处理后,该公司成功地发现了一些市场机会和潜在风险,并及时调整了营销策略,提高了企业的竞争力和盈利能力。

Python网络爬虫的数据采集与分析案例分享

Python网络爬虫的数据采集与分析案例分享

Python网络爬虫的数据采集与分析案例分享随着互联网的快速发展,数据成为了当今社会的一项重要资源。

而网络爬虫作为一种自动化工具,能够帮助我们从互联网上获取大量的数据,为我们的数据分析提供了很大的便利。

本文将分享几个实际案例,演示如何使用Python网络爬虫进行数据采集与分析。

案例一:天气数据采集与分析在实际生活中,我们经常需要了解天气情况以便做出相应的安排。

而许多网站提供了天气预报的信息,我们可以使用Python爬虫库来获取这些数据。

通过分析历史天气数据,我们可以揭示出一些有趣的趋势和规律,如某地区的季节性变化、气温变化趋势等。

这些数据可以帮助我们做出更准确的天气预测和决策。

案例二:股票数据采集与分析股票市场一直是人们关注的焦点,而股票数据的采集和分析对于投资者来说尤为重要。

我们可以使用Python爬虫从金融网站获取股票的实时价格、历史数据和相关新闻等信息。

通过分析这些数据,我们可以发现股票价格的波动规律,预测趋势,制定相应的投资策略,提高投资收益。

案例三:舆情数据采集与分析舆情分析是一种通过网络爬虫收集大众言论,并对其进行情感分析和主题分析的方法。

舆情分析可以用于政府决策、企业品牌建设、新闻报道等方面。

我们可以使用Python爬虫从社交媒体平台、论坛等网站上获取公众对某个事件、产品或者品牌的评论和评价。

通过情感分析和主题分析,我们可以了解到大众的看法和反应,为决策提供参考。

案例四:电影数据采集与分析电影作为一种重要的文化载体,一直受到人们的喜爱。

我们可以使用Python爬虫从电影评价网站获取电影的评分、评论、导演等信息。

通过分析这些数据,我们可以了解到观众对于不同类型电影的喜好、各个导演的特点等。

这些信息对于电影业的发展和电影推荐系统的建立都具有重要意义。

综上所述,Python网络爬虫是一种强大的工具,通过它我们能够方便地从互联网上获取各种数据资源。

在数据采集的基础上,我们可以对这些数据进行深入的分析,揭示出一些有价值的信息和规律,为决策和研究提供帮助。

Python网络爬虫技术之模拟登录

Python网络爬虫技术之模拟登录

03
模拟登录的实现
获取登录页面
01
打开浏览器开发者 工具
在浏览器中打开要登录的网页, 按下F12键打开开发者工具。
02
定位登录表单
03
获取登录URL
在开发者工具中找到登录表单, 通常在HTML的`<form>`标签内 。
复制登录表单的action属性中的 URL,这是提交登录表单的地址 。
解析登录表单
模拟登录技术可以有效地解 决一些网站反爬虫机制的问 题,提高爬虫程序的效率和
稳定性。
然而,模拟登录技术也存在 一些限制和挑战,如需要处 理验证码、IP被封等问题,同 时还需要遵守网站的robots
协议和相关法律法规。
展望
随着网络技术的发展,越来越多的网站开始采用 反爬虫机制,对爬虫程序提出了更高的要求。因 此,未来的模拟登录技术需要更加智能化、自动 化和安全化。
模拟登录的基本步骤
发送请求
使用Python的 requests库或其他网 络库向目标网站发送 请求,获取登录页面 。
解析页面
使用HTML解析库( 如BeautifulSoup或 lxml)解析登录页面 ,获取登录表单的元 素和属性。
填充表单
根据解析结果,构造 POST请求数据,包 括用户名、密码等。
还可以加强与浏览器自动化工具的整合,提高模 拟登录的稳定性和效率,同时更好地模拟用户的 真实行为。
可以通过深度学习、自然语言处理等技术手段, 提高自动填写表单的准确性和效率,同时减少对 验证码等人工干预的依赖。
最后,需要更加重视网络安全和隐私保护问题, 遵守相关法律法规和伦理规范,确保模拟登录技 术的合法性和道德性。
Python网络爬虫技术 之模拟登录

Python网络爬虫实践爬取地理位置数据

Python网络爬虫实践爬取地理位置数据网络爬虫是一种自动化程序,可以在互联网上收集和提取数据。

Python是一种广泛使用的编程语言,在网络爬虫开发中,它具有便捷的库和工具,能够帮助开发者快速地实现爬取数据的需求。

本文将介绍如何使用Python网络爬虫实践爬取地理位置数据。

一、概述地理位置数据是指记录了地理坐标、位置信息等内容的数据。

在许多应用场景中,如地图软件、导航系统、天气预报等,都需要使用地理位置数据。

而互联网上存在大量的地理位置数据,通过网络爬虫可以帮助我们获取这些数据,并进行进一步的分析和应用。

二、爬取目标网站选择在进行网络爬虫实践时,首先需要选择合适的目标网站。

对于地理位置数据的爬取,我们可以选择包含相应信息的网站,如地图网站、位置服务网站等。

在选择目标网站时,需要考虑网站的数据质量、数据量、访问限制等因素。

三、分析目标网站结构在爬取地理位置数据之前,我们需要先了解目标网站的结构。

通过查看网站的源代码,可以获取网站页面的HTML结构。

在这个过程中,可以使用浏览器的开发者工具来查看网页元素、网络请求等信息。

四、使用Python爬虫库Python拥有丰富的网络爬虫库,如BeautifulSoup、Scrapy、Requests等,这些库可以帮助我们进行网页解析、HTTP请求、数据提取等操作。

在选择使用的爬虫库时,可以根据自己的实际需求和熟悉程度来进行选择。

五、编写爬虫代码在获取目标网站的结构和选择好爬虫库之后,可以开始编写爬虫代码了。

首先,需要进行HTTP请求,获取网页的HTML代码。

然后,使用爬虫库对HTML代码进行解析,提取需要的地理位置数据。

最后,可以将爬取的数据保存到本地文件或数据库中,以备后续的分析和应用。

六、数据处理和分析爬取到地理位置数据后,可以进行进一步的数据处理和分析。

可以使用Python的数据处理库,如Pandas、NumPy等,对数据进行清洗、整理、转换等操作。

根据具体的需求,还可以进行数据可视化、统计分析、机器学习等工作,来挖掘数据的潜在价值。

Python网络爬虫的数据可视化与展示方法

Python网络爬虫的数据可视化与展示方法Python网络爬虫的数据可视化与展示方法在当今信息时代,大量的数据被生成和存储,而在这些数据中蕴含着各种有价值的信息与洞察力。

而Python作为一门强大的编程语言,具备了强大的网络爬虫能力,能够从互联网上抓取数据。

然而,光是获取数据还远远不够,我们还需要找到一种方法将这些数据进行适当的可视化与展示,以便更好地理解和分析这些数据。

本文将会介绍一些Python网络爬虫的数据可视化与展示方法,帮助读者更好地应用Python进行数据处理和分析。

一、数据爬取与处理在进行数据可视化与展示之前,我们首先需要从互联网上爬取数据。

Python提供了很多强大的库和工具,如Requests、BeautifulSoup和Scrapy等,可以帮助我们实现数据爬取的功能。

一旦获取了数据,我们还需要进行数据处理,以便后续的可视化和展示。

例如,我们可以使用Pandas库对数据进行清洗、过滤和转换等操作,使得数据更符合我们的需求。

二、基本的数据可视化方法Python中提供了一些基本的数据可视化方法,如Matplotlib和Seaborn等,可以帮助我们绘制各种图表以展示数据。

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一,可以绘制线图、散点图、柱状图等各种图表。

Seaborn则可以为Matplotlib提供更加美观和专业的样式,使得图表的可读性和美观度更高。

三、交互式数据可视化除了基本的静态图表之外,我们还可以使用一些交互式数据可视化的工具,如Plotly和Bokeh等。

这些工具能够生成动态和可交互的图表,使得用户可以对图表进行缩放、旋转等操作,并可以通过鼠标悬停查看更详细的数据信息。

此外,这些工具还支持导出为HTML文件,方便在网页上展示和分享。

四、地理数据可视化对于包含地理信息的数据,我们可以使用一些地理数据可视化的工具,如Basemap和Folium等。

Basemap可以绘制地图,并在地图上标注点、绘制线等,从而更好地展现地理信息。

使用Python网络爬虫进行环境监测数据采集

使用Python网络爬虫进行环境监测数据采集Python网络爬虫是一种自动化的程序,能够从互联网上收集和提取数据。

在环境监测领域,利用Python网络爬虫可以方便地采集大量的环境数据,并进行分析和处理。

本文将介绍如何使用Python网络爬虫进行环境监测数据采集。

一、环境监测数据的重要性和应用背景环境监测是保护环境、预防环境污染的一项重要工作。

通过对环境因子(如空气质量、水质等)进行监测,可以及时发现环境问题,为环境保护决策提供科学依据。

网络爬虫技术可以大大提高环境监测数据的采集效率和数据量,为环境问题的发现和解决提供支持。

二、Python网络爬虫的基本原理Python网络爬虫是基于HTTP协议实现的,通过模拟浏览器行为,向目标网站发送请求,获取网页内容,并从中提取所需数据。

主要的实现步骤包括:发送请求、获取响应、解析网页、提取数据等。

三、环境监测数据的爬取步骤1. 确定目标网站:在开始爬取之前,我们需要确定要爬取数据的目标网站。

通常可以通过搜索引擎、相关环境监测机构的网站等途径来获取目标网站的信息。

2. 分析目标网站:通过查看目标网站的源代码,了解网页结构和数据分布情况。

可以使用Chrome浏览器的开发者工具,在网页上右键点击,选择“检查”,进入开发者工具界面。

通过查看元素标签、CSS选择器、XPath等方式,分析网页结构,确定要提取的数据的位置和特征。

3. 编写爬虫程序:使用Python编写爬虫程序。

通过第三方库如Requests、BeautifulSoup等进行HTTP请求和网页解析。

在程序中模拟浏览器行为,发送请求,获取网页内容,并提取所需数据。

4. 运行爬虫程序:运行编写好的爬虫程序,开始爬取目标网站上的环境监测数据。

可以设置适当的爬取速度和延时,避免给目标网站带来过大的负担。

5. 数据处理和存储:将爬取到的环境监测数据进行处理和存储。

可以使用Pandas库进行数据分析和清洗,将数据存储到数据库或者CSV文件中,方便后续的数据分析和可视化操作。

基于网络爬虫的搜索引擎的设计与实现


7、性能优化与维护:在实现基本功能的基础上,进行性能优化和维护,提 高系统的稳定性和可靠性。
四、总结
基于网络爬虫的垂直搜索引擎设计和实现具有很大的现实意义和市场价值。 通过合理的设计和实现方法,可以高效地获取特定领域或主题的信息,提供精准 和深入的搜索结果,满足用户的个性化需求。然而,在实际应用中还需考虑诸多 因素,如法律合规性、用户体验等。因此,在设计和实现垂直搜索引擎时,需要 综合考虑各种因素,确保系统的稳定性和可靠性。
感谢观看
一、网络爬虫
网络爬虫(Web Crawler)是一种自动化的网页抓取工具,能够根据一定的 规则和算法,遍历互联网上的网页,并抓取所需要的信息。网络爬虫是垂直搜索 引擎的基础,通过它,我们可以获取到特定领域或主题的大量数据。
在设计网络爬虫时,我们需要考虑以下几个方面: 1、爬取策略:如何有效地遍历和爬取网页,避免重复和遗漏。
二、网络爬虫的设计原则
1、有效性:网络爬虫必须能够有效地找到目标信息。为了提高爬虫的有效 性,可以采用诸如分布式爬取、使用HTTP缓存等技术手段。
2、可用性:网络爬虫在爬取过程中不应给目标网站带来过大的负担。因此, 需要设计高效的爬取策略,避免对目标网站造成过大压力。
3、可扩展性:网络爬虫应当能够处理大规模的数据和复杂的网络结构。为 实现可扩展性,可以使用分布式计算和存储等技术。
连接人与万物的智能中间下未来的搜索引擎将会变得更为智能 化会更好地满足用户需求并能够根据用户需求为用户提供个性化的服务而实现人 机交互;从这一点上来看未来搜索引擎将会变成一个机器人的角色并且越来越为 智能化可以更好地理解人的语言与人进行对话与交流为用户提
3、Yahoo
Yahoo是另一个流行的搜索引擎,它提供基于Bing的搜索结果。Yahoo搜索结 果的质量和广告数量略低于Google和Bing。此外,Yahoo还提供一些有用的功能, 例如天气预报、新闻摘要、电影评分等。Yahoo还提供许多实用的工具,例如 Yahoo Mail、Yahoo Finance等。
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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

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。 (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Uniform Resource Locator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>(.*?)(.*?).+?(.*?)(.*?)(.*?)(.*?)",

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: for a in x:

(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+1 print r+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 = ().test

for a in x: 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") )

for a in x: 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=gbk import re import xlwt import cookielib import urllib,urllib2#

filename = () sheet = ('name')

find_re = (r"absolute.+?span>(.*?)(.*?).+?(.*?)(.*?)(.*?)(.*?)",

r=0 w=3013 while 3012 w=w+1 k=str(w)

login_page = " cj = () opener=(cj)) = [('User-agent','Mozilla/ (compatible; MSIE ; Windows NT ')]

(login_page,data) op=(" html=()

x=(html)

for a in x:

(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+1 print r+3012

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