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Python抓取公交线路数据

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简介：
本项目利用Python编写代码，自动化地从互联网获取公交线路信息，并进行处理和存储，为用户提供便捷的数据查询服务。 用Python爬取任一城市的全部公交线路名称，并经过测试确认可行。

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  • Python抓取公交线路数据
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    本项目利用Python编写代码，自动化地从互联网获取公交线路信息，并进行处理和存储，为用户提供便捷的数据查询服务。 用Python爬取任一城市的全部公交线路名称，并经过测试确认可行。
     
  • Python公交线路爬取
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    Python公交线路爬取项目利用Python编写代码，自动抓取和解析网络上的公交线路信息，为用户提供便捷的数据获取途径，适用于数据分析、路线规划等多个场景。 使用高德API可以爬取指定中心点矩形范围内的公交路线经纬度和站点数据，适用于交通态势数据的采集。
     
  • 获取北京市公交线路数据
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    本项目旨在提供一个详细的指南，帮助用户通过官方渠道或API接口获取和解析北京市最新的公交线路信息数据，方便公众查询与研究。 这篇文章主要介绍了爬取北京市公交线路信息的全过程，并且对初学者非常友好，细节解释得比较详尽。接下来让我们开始探索相关知识吧。 一、Xpath插件 1. 文件夹格式插件安装步骤： - 首先点击谷歌浏览器右上角的自定义及控制按钮，在下拉框中选择设置。 - 在打开的扩展管理器最左侧选择“扩展程序”选项卡。 - 勾选开发者模式，然后点击加载已解压的扩展程序，并将文件夹路径选择即可完成插件安装。 2. 使用方式： （1）使用快捷键Ctrl+Shift+X来启动插件。如果无法打开，请尝试重新加载一下。 （2）通过按住Shift键并移动鼠标到需要定位的元素上，可以获取该元素的XPath表达式；此时被选中的元素会以黄色底纹高亮显示出来。
     
  • 北京市公交线路数据.zip
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    该压缩文件包含北京市公交车路线的详细信息和数据集，包括各条线路的起始站、终点站、途经站点及运营时间等，便于研究城市公共交通网络。 2019年北京公交线路矢量文件。
     
  • 南京公交车站与路线数据
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    本项目汇集并整理了南京市内各公交站点及线路信息的数据集，旨在为城市交通研究、应用开发提供支持。 南京公交站点及线路数据是关于南京市公共交通系统的详细资料集合，主要涵盖了公交站点与线路的地理信息。这些数据在城市规划、交通研究、公交服务优化以及公众出行查询等方面具有重要意义。 压缩包文件中包含多个GIS相关的文件，如`.dbf`、`.shp`和`.shx`格式的文件，这些都是GIS领域常用的矢量数据格式： 1. `.dbf` 文件：这是一种基于Dbase格式的数据库文件，通常用于存储属性信息。在本例中，“nanjing_point.dbf” 和“nanjing_polyline.dbf”可能分别包含公交站点和线路的相关资料，如站点名称、经纬度坐标、线路编号等。 2. `.shp` 文件：这是ESRI Shapefile的简称，是一种常见的地理空间数据格式。用于存储几何对象（点、线）的信息。“nanjing_point.shp” 可能包含了南京所有公交站点的位置信息，“nanjing_polyline.shp” 则可能表示公交线路路径信息。 3. `.shx` 文件：它是Shapefile的索引文件，有助于快速定位和访问形状文件中的几何记录。例如，“nanjing_point.shx” 和“nanjing_polyline.shx”。 这些数据可以用于多种用途： - 城市规划：分析公交网络覆盖范围及密度，评估服务公平性和效率，并为新的线路规划提供依据。 - 交通研究：通过统计分析客流量和运行时间来了解早晚高峰时段的表现情况，以调整班次频率或优化路线。 - 公众出行查询：结合地图软件帮助用户快速查找公交信息并规划行程，提升用户体验。 - 数据可视化：利用GIS工具将数据展示在地图上，便于理解和分析。 南京公交站点及线路数据提供了全面的公共交通系统信息，包括站点位置和路径。这些资料可以应用于交通规划、数据分析和公众服务等多个领域，并通过GIS技术深入挖掘其潜在价值以促进城市交通持续改进和发展。
     
  • 成都公交车站与线路数据
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    本数据集涵盖了成都市公交站点及线路信息，为乘客提供详尽的出行指南，并支持交通规划和数据分析研究。 成都公交站和线数据集涵盖了成都市公共交通系统的详细资料，包括各个公交线路及其站点的信息。此类数据通常应用于地理信息系统（GIS），支持交通规划、数据分析及地图可视化等工作。 这些信息以 SHP（Shapefile）格式存储，这是一种常用的空间文件格式，由多个关联的文件组成，如 `.dbf`、`.prj`、`.shp`、`.sbx` 和 `.sbn` 等。其中，属性数据保存在 `.dbf` 文件中；坐标系统定义于 `.prj` 文件内；几何对象（点、线和多边形）记录在 `.shp` 文件里；而分块索引文件则包括了 `.sbx` 和 `.sbn` 两个部分。 - **SHP 格式**：Shapefile 是 Esri 公司开发的一种开放地理空间数据格式，能够存储点、线和多边形等类型的地理特征。每个 Shapefile 都由一系列关联的文件组成。 - **公交站**：这些站点的位置信息被详细记录下来，包括名称、坐标以及服务线路等内容，在 GIS 中通常以点的形式表示。 - **公交线**：数据中包含了公交车行驶路径的相关信息，并且每条路线都与多个站点相连接，反映出整个公交网络的结构特点。 标签 成都 和 shp 进一步明确了这一数据集所涉及的具体地域范围和主题内容。这意味着它非常适合于研究成都地区的公共交通系统，并且可以与其他 SHP 格式的地理空间数据结合使用。 在实际应用中，这些数据可用于： 1. **交通规划**：评估公交线路的覆盖情况并优化其布局。 2. **出行分析**：衡量不同区域内的可达性水平，为城市的发展做出贡献。 3. **服务评价**：依据乘客流量和站点分布来评判公共交通服务质量与需求状况。 4. **城市发展研究**：结合人口密度、商业活动等其他数据源来探讨公交网络对整个城市的影响力。 5. **公众信息提供**：制作出行指南地图，帮助民众更好地规划路线。 借助 ArcGIS 或类似的 GIS 软件工具，用户可以加载这些 SHP 文件以查看站点和线路的具体分布情况，并进行各种空间分析操作。此外，在结合其他数据源的情况下还可以深入挖掘更多关于成都市公交系统的相关信息。
     
  • Python抓取京东数据
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    本项目利用Python编写程序，自动从京东网站抓取商品信息、价格等数据，旨在展示如何使用Python进行网络数据采集和分析。 使用Python爬虫抓取京东商铺的信息时，可以借助selenium和re库来完成任务。
     
  • Python抓取房价数据
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动化收集各大房产网站上的房屋售价及租赁信息，以供数据分析和市场研究使用。 Python爬虫案例——爬取北京房价，主要功能包括：爬虫、数据可视化。
     
  • Python抓取药品数据
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    本项目利用Python编写爬虫程序，从各大医药网站收集和整理药物信息，包括药名、成分、适应症等，旨在建立一个全面且易于查询的药品数据库。 使用Python爬取药品信息可以按照以下步骤进行： 1. 导入相关库：首先需要导入必要的Python库，例如requests（用于发送HTTP请求）和BeautifulSoup（用于解析HTML内容）。 2. 发送请求：通过requests库的get()方法向目标网页URL发出GET请求。在此过程中，添加如User-Agent等必要头信息以模拟浏览器行为进行访问。 3. 解析网页内容：利用BeautifulSoup将获取到的网页数据解析为易于处理的形式，以便从中提取药品相关信息。可以运用find_all()或select()等函数根据HTML标签和类名来定位目标元素的位置。 4. 提取药品信息：依据页面的具体结构特点，使用BeautifulSoup提供的各种方法和属性从已解析的内容中抽取所需的数据项，如药物名称、规格以及生产厂家等信息。 5. 数据保存：将获取到的药品数据存储于本地文件或数据库内以便后续处理与分析。可以通过open()函数打开一个文件并利用write()函数写入提取的信息；或者通过连接库向数据库进行插入操作。 6. 可选功能：根据实际需求，还可以实现分页爬取、使用代理IP等增强性能的功能模块。
     
  • Python 抓取网页数据
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    本教程介绍如何使用Python编程语言抓取和解析网页上的数据，涵盖基础到高级技术，包括BeautifulSoup、Scrapy等常用库的运用。 使用Python爬取豆瓣网的Top 250电影列表。