Advertisement

爬虫获取的数据,根据URL进行分类存储。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
对于爬虫采集的数据而言,每个ID都与一个唯一的URL相关联。为了便于管理,这些URL将被按照每条数据中URL中的数字作为文件名进行分类。 此外,所有具有相同URL的ID将被整理成一个CSV文件。 首先,将这两个原始文件(xlsx和csv)分别放置在桌面,并创建一个名为“洗发水”的文件夹。 随后,打开“洗发水”测试的CSV文件,该文件初始为空。 然后,打开原始的“洗发水”xlsx文件,选中所有内容(Ctrl+A),将其复制粘贴到“洗发水”测试的CSV文件中。 在复制过程中稍作等待可以有效避免程序出现乱码问题。 最后,打开包含工程配置的文件并执行运行操作以完成流程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • PythonURL
    优质
    本项目介绍如何使用Python编写网络爬虫,并将获取的数据按照不同的URL进行分类和存储,便于后续的数据分析与处理。 如爬虫数据所示,每个ID对应一个URL,并按照每条数据中的URL中的数字作为文件名进行归类。将具有相同URL的ID存在CSV中。 1. 将这两个文件都放在桌面上,在桌面新建一个名为“洗发水”的文件夹。 2. 打开洗发水测试csv文件,内容为空;然后打开原始的洗发水xlsx文件的内容,并将其全部复制到洗发水测试csv中。稍作等待以防止程序出现乱码问题。 接着运行工程文件并点击执行按钮完成上述操作。
  • Python至MongoDB
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Python编写爬虫,并将获取的数据存储到MongoDB数据库中,适用于初学者快速入门。 本段落分享了使用Python将爬虫获取的数据存储到MongoDB数据库中的实例代码,有需要的读者可以参考。
  • Python至MongoDB
    优质
    本教程介绍如何使用Python编写网络爬虫并将获取的数据存储到MongoDB数据库中,适用于需要处理大量网页信息的技术爱好者和开发者。 在前面的文章里已经介绍了 Python 爬虫和 MongoDB 的使用方法。接下来我将演示如何把爬取的数据存储到 MongoDB 中去,并介绍一个我们即将要爬取的网站——readfree,这个网站非常好,用户只需每天签到就可以免费下载三本书籍,是一个很不错的平台。 根据之前文章中提到的方法,在网页源代码里可以轻松找到书籍名称和作者信息。接下来复制 XPath 并进行提取即可。以下是示例源代码: ```python # coding=utf-8 import re import requests from lxml import etree im ``` 注意,这里省略了部分未使用的导入语句,并且假设`requests`、`lxml.etree`的使用是读者已经熟悉的内容。
  • Python(抓视频并库)
    优质
    本项目利用Python编写网络爬虫程序,实现对特定网站视频资源的有效抓取,并将其结构化数据存储至数据库中,便于后续分析与管理。 Python爬虫(爬网站视频带数据库)页面操作核心类:根据规则生成需要爬取的链接。
  • Java网页
    优质
    本项目旨在利用Java编程语言开发网络爬虫程序,自动化抓取互联网上的网页数据,为数据分析、信息提取提供便捷高效的解决方案。 此工具可用于网页数据的爬取,代码中包含一个示例供参考使用。
  • 使用Scrapy豆瓣读书中图书信息并至本地
    优质
    本项目利用Python的Scrapy框架抓取豆瓣读书网站上的图书数据,并将收集到的信息保存在本地数据库中,便于进一步的数据分析和应用。 使用Scrapy爬虫抓取豆瓣读书的书籍信息,并将其存储到本地数据库中。
  • 实践——房天下所有楼盘(含代码)
    优质
    本项目详细介绍如何利用Python编写爬虫程序,从房天下网站收集全部楼盘信息,并进行有效存储。包括详细源代码展示。 1. 创建项目使用命令创建scrapy项目:`scrapy startproject fang` 进入到spiders文件夹中: `cd fang/fang/spiders` 创建爬虫文件:`scrapy genspider sfw https://www.fang.com/SoufunFamily.htm` 2. 使用xpath解析页面,获取所需元素。可以通过快捷键“ctrl+shift+x”调出xpath插件,并使用xpath语法来获取全国的“省、市”。 3. 获取省和市时需要注意:当某个城市的信息分布在多行中时,从第二行开始就没有省份信息了,因此需要进行判断并为每个城市添加对应的省份。在编写爬虫代码时,可以继承`SwfSpider(scrapy.Spider)`类来实现这一功能。
  • 使用libpcap(WinPCap)包捕及读
    优质
    本项目介绍如何利用libpcap(WinPCap)库在Windows环境下实现网络数据包的实时捕获、高效存储以及便捷读取,为网络安全分析与研究提供强大工具。 使用libpcap(或winpcap)捕获数据包并与存储及读取环境结合的方法,在libpcap与Qt Creator的集成过程中实现。
  • 音乐排-音乐RAR
    优质
    本项目为一款用于抓取音乐排行榜数据的工具,可自动收集并整理各大音乐平台榜单信息,便于用户分析和使用音乐数据。 爬取特定网站的音乐排行榜并将其导出到Excel表格中。
  • PythonScrapy-城市二手房
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架抓取并分析各城市的二手房市场信息,并将数据妥善存储以便后续研究与应用。 使用Scrapy编写的爬虫可以方便地获取城市二手房的各种信息,如房价、面积及位置等,并利用Beautifulsoup进行页面解析以忽略反爬机制。