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Python爬虫与信息获取（中国大学MOOC）第一周测试题及答案

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简介：
本简介提供《Python爬虫与信息获取》课程在中国大学MOOC平台上的第一周测试题及其参考答案，帮助学习者检验和巩固所学知识。 中国大学MOOC-Python爬虫与信息获取第一周测试题及答案

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  • Python爬虫与信息获取（中国大学MOOC）第一周测试题及答案
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    本简介提供《Python爬虫与信息获取》课程在中国大学MOOC平台上的第一周测试题及其参考答案，帮助学习者检验和巩固所学知识。 中国大学MOOC-Python爬虫与信息获取第一周测试题及答案
     
  • Python网络爬虫MOOC第三周测试题
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    本课程为Python网络爬虫MOOC系列的第三周内容，涵盖网络请求、HTML解析及数据提取等关键知识点，并提供相应测试题以巩固学习成果。 Python网络爬虫第三周测试题 Python网络爬虫第三周测试题 Python网络爬虫第三周测试题 Python网络爬虫第三周测试题 Python网络爬虫第三周测试题 Python网络爬虫第三周测试题
     
  • Python爬虫获取天气信息
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动从互联网抓取最新的天气数据，为用户提供便捷、实时的天气信息服务。 获取header和cookie后，可以将它们复制到我们的程序里，并使用request请求来获取网页内容。接下来，需要返回到原始网页。同样地，在页面上按下F12键以进入开发者模式，然后在Elements部分找到相应的代码片段。点击左上角带有箭头的小框标志并选择网页中的某个元素，此时该元素对应的HTML源码会自动显示出来。 通用网络爬虫又称为全网爬虫,其爬行对象由一批种子URL扩充至整个Web,适用于搜索引擎搜索广泛的主题或大型Web服务提供商使用。
     
  • Python爬虫获取58租房信息
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动从58同城网站收集租房相关信息，包括房源价格、位置等数据，为用户租房决策提供参考。 使用Python对58同城的租房信息进行爬取。
     
  • 抓取中国大学MOOC课程信息.pdf
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    本研究探讨了如何高效地从中国大学MOOC平台获取课程信息的方法与技术，旨在为教育数据分析和在线学习资源管理提供支持。 在中国大学MOOC网站上有很多课程。这个项目的任务是使用Selenium爬取该网站中的Python类型课程的数据。
     
  • Python爬虫获取网页表格信息
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    本教程介绍如何使用Python编写爬虫程序来自动抓取和解析网页上的表格数据，适用于需要自动化处理大量网络信息的用户。 用Python爬取网页表格数据供参考，具体内容如下： ```python from bs4 import BeautifulSoup import requests import csv def check_link(url): try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: print(无法链接服务器！！！) # 爬取资源的函数定义会在这里继续，根据实际需要补充完整。 ```
     
  • 使用Python爬虫获取网页信息
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    本项目利用Python编写网络爬虫程序，自动化地从互联网上抓取所需的数据和信息，实现高效的信息搜集与处理。 本资源是根据慕课网的视频教程整理的一份代码，已调试通过。目的是爬取百度百科1000个词条的网页信息，编程环境为Python3.5。
     
  • Python爬虫获取北京天气信息
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    本项目利用Python编写爬虫程序，从互联网中抓取并解析北京地区的实时天气数据，为用户提供便捷准确的气象信息服务。 Python爬虫抓取北京天气的一个超级简单的案例展示了如何使用Python编写一个基本的网络爬虫来获取特定城市的天气信息。这种例子通常包括设置请求头、发送HTTP请求以及解析返回的数据等步骤，帮助初学者理解网页数据抓取的基本流程和技巧。
     
  • Python爬虫获取网页表格信息
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    本教程讲解如何使用Python编写爬虫程序来自动抓取并解析网页中的表格数据，适用于需要进行大量数据分析但又没有API接口的情况。 本段落详细介绍了如何使用Python爬虫技术来获取网页上的表格数据，并提供了具有参考价值的指导内容。对这一主题感兴趣的读者可以仔细阅读并借鉴相关方法和技术。
     
  • Python爬虫示例-获取房源信息
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    本示例展示如何使用Python编写简单高效的网页爬虫程序，以自动抓取和解析网站上的房源信息数据。适合初学者学习网络爬虫开发的基础技巧。 该资源使用Python语言实现从连镓网站爬取数据的功能，并将获取的数据存储到文件夹中。这些数据可用于进一步进行数据分析、可视化或房价预测等工作。项目爬取了包括房源价格、小区名称、楼层信息、建筑面积、户型结构、套内面积及装修情况等详细描述的房源相关数据。 如果有需要，大家可以使用该项目来爬取所需数据并开展分析工作；也可以直接利用已有的数据集进行进一步处理和研究。