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爬虫作业1

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简介：
《爬虫作业1》是一份介绍和实践网络爬虫技术的基础教程或项目作品，适合初学者了解如何从网站抓取数据并进行初步的数据分析。 2.1 爬取数据 32.2 清洗数据 32.3 处理数据 32.4 分析数据 33.1 软件开发环境 33.2 总体结构 34.2 数据处理 序号有所调整，内容保持不变。

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  • 爬虫作业1
    优质
    《爬虫作业1》是一份介绍和实践网络爬虫技术的基础教程或项目作品，适合初学者了解如何从网站抓取数据并进行初步的数据分析。 2.1 爬取数据 32.2 清洗数据 32.3 处理数据 32.4 分析数据 33.1 软件开发环境 33.2 总体结构 34.2 数据处理 序号有所调整，内容保持不变。
     
  • Python爬虫作业：雪球选股
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，从雪球网站抓取股票数据，分析筛选出具有投资价值的股票，旨在为投资者提供决策支持。 作业一：使用BeautifulSoup爬取任意一个网页，我选择了网易新闻的游戏专区。 作业二：从包含特定主题的网页中抓取数据，并计算页面内容与该主题的相关度。在用词汇集合描述主题时，如何有效评估页面内容与此主题的相关性？例如，在学校网站上抓取与校长相关的新闻列表并编写程序实现这一功能。 作业三：深网信息采集 - 从雪球选股获取相关数据。
     
  • Python爬虫课程大作业.zip
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    本项目为《Python爬虫课程》期末大作业，内含多个基于Python编写的网络数据抓取程序及分析脚本，涵盖网站信息提取、数据分析处理等关键技术。 项目工程资源在经过严格测试并确认可以直接运行且功能正常后才上传分享。这些资源可以轻松复制复刻，并提供完整的资料包以便于快速重现相同项目。本人拥有丰富的系统开发经验（全栈开发），如有任何使用问题，欢迎随时联系寻求帮助和支持。 【资源内容】：具体项目的详细信息可以在页面下方查看“资源详情”，其中包括完整源码、工程文件及必要的说明文档等。 【适用范围】：此优质项目适用于各类场景中的复刻和扩展开发，包括但不限于项目设计与开发、毕业设计、课程作业、学科竞赛参赛作品以及初期的项目立项等方面。此外，这些资料也非常适合用来进行学习和技术实践。 附带帮助服务还包括提供相关开发工具及学习材料等支持，鼓励大家在技术上不断进步和发展。请注意本资源仅供非商业用途的技术交流和开源学习使用；对于涉及版权或内容侵权的问题，请自行负责并及时通知处理。收取的费用仅用于补偿整理与收集资料所花费的时间成本。
     
  • Python爬虫集合1
    优质
    Python爬虫集合1是一本汇集了多种Python网络爬虫技术与实例的教程，适合对网页数据抓取感兴趣的初学者和进阶用户阅读学习。 使用XPath爬取电影天堂最新发布的电影数据；利用XPath获取腾讯招聘网站的职位列表；通过中国天气网抓取全国天气情况并生成饼状图展示；借助BeautifulSoup从古诗词网上提取诗歌信息；采用正则表达式（re）收集糗事百科上的笑话内容；运用多线程技术结合re模块，实现斗图吧表情包下载功能，并将这些图片保存至本地硬盘；利用XPath和Python的threading库配合itchat发送特定的表情给指定联系人或微信群聊中；以同样的方式抓取百思不得姐的文字与图像信息并将其汇总成CSV表格形式。通过Selenium自动化技术爬取拉勾网上的招聘信息，结合requests及lxml获取Boss直聘平台的工作机会详情，以此方法完成汽车之家高清图片下载任务，并在豆瓣网上更新个人简介；同时开发Scrapy框架下的糗事百科段子数据抓取程序并将结果存储为JSON文件。此外还涉及微信小程序论坛的数据采集工作以及房天下网站上新房和二手房信息的全面搜集操作。 使用Python定位女朋友的位置，这项技术可能涉及到隐私问题，请谨慎考虑其应用范围与合法性。
     
  • Python和JS的逆向爬虫作业
    优质
    本作业聚焦于利用Python与JavaScript实现网页数据抓取技术，特别关注逆向工程方法，旨在深化学生对动态网站解析及自动化处理的理解。 在“Python JS逆向爬虫作业”中，我们将会涉及以下几个关键知识点： 1. **Python 爬虫**：作为网络抓取的首选语言之一，Python提供了丰富的库支持，如`requests`用于发送HTTP请求、`BeautifulSoup`或`lxml`用来解析HTML文档以及构建大型项目的工具如 `Scrapy`。掌握这些库的基本使用方法是进行数据抓取的基础。 2. **JavaScript 逆向工程**：现代网站中广泛采用的动态加载内容技术使得传统的静态爬虫无法获取完整信息，这时就需要通过模拟浏览器行为的方式执行JavaScript代码来提取所需的数据。可以利用 `Selenium` 或者在Node.js环境下使用 `Puppeteer` 来完成这一任务。 3. **Ajax 请求分析**：许多网站采用异步加载数据的方式来优化用户体验，在这种情况下爬虫需要能够识别并模仿这些请求，通过浏览器的开发者工具查看和复制相应的Ajax请求，并利用Python中的`requests`库发送同样的HTTP请求来获取所需的数据。 4. **数据解析与提取**：JavaScript可能将数据以JSON或其他格式存储起来，我们需要使用适当的手段（如 Python 的 `json` 库或正则表达式）从HTML字符串中抽取这些信息进行进一步处理和分析。 5. **反爬虫策略应对**：为了防止未经授权的数据抓取行为，一些网站会采用验证码、IP限制等措施。了解并采取相应的对策来绕过这些障碍是成功实现数据获取的关键步骤之一。 6. **文件操作与存储**：在Python中保存从网络上获取的信息通常涉及创建和管理本地文件的操作，这可以通过使用 `os` 和 `csv` 库或者更高级的工具如 `pandas` 来完成。 7. **Web Scraping框架的应用**：例如强大的分布式爬虫框架PySpider能够处理复杂的任务调度与数据解析需求。掌握如何在这样的环境中定义和运行爬虫脚本是提高工作效率的有效途径之一。 8. **JavaScript 与Python的交互方式**：有时需要直接从Python中执行或调用Node.js中的JS代码，这可以通过使用如 `slimit` 解析器或者通过外部命令行接口（比如利用 Python 的 `subprocess` 模块）来实现。 9. **异常处理和日志记录的重要性**：为了使爬虫更加健壮且易于维护，在开发过程中应该注重错误的捕获与处理，并使用Python标准库中的 `logging` 来跟踪运行状态以方便调试过程中的问题定位。 10. **道德规范及法律法规遵守情况**：在进行网络数据抓取时，必须尊重目标网站的相关规定（例如Robots协议）以及版权法律条款；同时注意避免给服务器带来过大的负担或负面影响。
     
  • Python大作业-网易云音乐爬虫
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    本项目为Python课程的大作业，实现了一个简单的网易云音乐爬虫程序，用于抓取歌曲评论数据并进行分析。 这是我的Python大作业，主要内容是对网易云音乐的爬虫项目。该项目基本符合老师的要求，包含了所有必要的元素，并且代码难度适中。
     
  • 1. Python爬虫源码及PPT
    优质
    本资源包含Python爬虫技术的相关源代码与教学演示文档(PPT)，适合初学者深入理解网络爬虫的工作原理和实现方法。 从零开始学Python网络爬虫（包含所有源代码及书本PPT）
     
  • 大学计算机作业用爬虫和matplotlib.rar
    优质
    这是一个包含使用Python编写的基本网页抓取程序（利用爬虫技术）及数据可视化代码（采用matplotlib库）的项目文件包，适用于大学生完成计算机相关课程作业。 使用Python爬取动漫数据信息，并将其保存在Excel表格中。之后利用numpy进行数据分析，使用matplotlib进行数据可视化。
     
  • Python课程作业：简易爬虫项目.zip
    优质
    本项目为Python课程作业，旨在通过开发一个简易网页爬虫程序来帮助学生掌握基本的网络数据抓取技术。学生将学习使用Python编写代码以提取、解析和存储网页信息，并了解相关的伦理规范与法律约束。 Python爬虫源码大放送：轻松抓取网站数据！是否因为技术门槛高而难以实现数据抓取？这些源码将帮助你轻松搞定一切，让你成为网络世界的“数据侠盗”。 它们具有极高的实用价值，无论是分析竞品信息、收集行业情报还是跟踪社交媒体动态，都能满足你的需求。 现在是时候打破技术壁垒，开启数据抓取的新篇章了。
     
  • 本学期Python大作业爬虫代码.zip
    优质
    该压缩文件包含本学期Python课程的大作业源代码，主要实现了一个网页爬虫项目，涵盖了Python网络编程、数据解析及存储等关键技术。 在大二第一学期的Python学习过程中，学生们通常会接触到各种编程概念和技术，这些知识点对于构建一个成功的爬虫项目至关重要。Python作为一门强大的编程语言，因其简洁的语法和丰富的库资源，成为了开发网络爬虫的首选工具。 在这个大作业中，我们可能会涉及到以下几个核心的Python爬虫知识点： 1. **基础语法与数据结构**：理解和掌握Python的基础语法是必要的，如变量、条件语句、循环、函数等。此外，了解如何使用列表、字典、元组等数据结构，以便存储和处理爬取的数据。 2. **HTTP与网络请求**：爬虫工作离不开对HTTP协议的理解，包括GET和POST请求，以及头信息（headers）、cookies、session等。Python的`requests`库是进行网络请求的常用工具，学会使用它可以方便地获取网页内容。 3. **HTML与CSS选择器**：解析网页内容时，需要理解HTML的基本结构，以及如何使用CSS选择器定位目标元素。`BeautifulSoup`库是常用的HTML解析工具，它结合CSS选择器可以高效地抓取所需信息。 4. **正则表达式**：正则表达式（regex）用于匹配和提取文本中的特定模式。在爬虫中，它常用于从HTML文本中提取数据，如邮箱、电话号码或日期。 5. **网页动态加载处理**：许多网站使用JavaScript动态加载内容，这需要使用到如`Selenium`这样的浏览器自动化工具，模拟真实用户交互，获取完整页面信息。 6. **爬虫框架**：Python有许多成熟的爬虫框架，如`Scrapy`，它提供了一整套的解决方案，包括请求管理、中间件、管道、爬虫调度等，使得爬虫项目更加结构化和易于维护。 7. **数据存储**：爬取的数据需要存储，可能的格式有CSV、JSON，甚至数据库如SQLite或MySQL。Python的`pandas`库可以方便地处理和存储数据。 8. **异常处理与防封策略**：爬虫过程中会遇到各种异常，如网络错误、编码问题等，需设置合理的异常处理机制。同时，为了避免被目标网站封IP，可以设置延时、使用代理IP、模拟浏览器行为等策略。 9. **实战经验**：理论知识与实际操作相结合，通过完成这个大作业，学生可以加深对Python爬虫的理解，提升解决问题的能力。 利用zgl_resource文件中的资源（如代码示例和教程链接），学生们可以更深入地学习和实践上述提到的Python爬虫技术。在实践中不断探索和学习将使大二学生在这个Python大作业中收获颇丰。