Advertisement

使用Scrapy爬取和分析豌豆荚的数据

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

简介：
本项目利用Python的Scrapy框架对豌豆荚应用商店进行数据爬取，并通过数据分析工具对收集到的应用信息进行深入挖掘与可视化展示。 使用Scrapy框架爬取豌豆荚的数据，并将获取到的信息存储在MongoDB数据库中。然后利用pyecharts库对数据进行分析并生成图表。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用Scrapy爬取和分析豌豆荚的数据
    优质
    本项目利用Python的Scrapy框架对豌豆荚应用商店进行数据爬取，并通过数据分析工具对收集到的应用信息进行深入挖掘与可视化展示。 使用Scrapy框架爬取豌豆荚的数据，并将获取到的信息存储在MongoDB数据库中。然后利用pyecharts库对数据进行分析并生成图表。
     
  • Python-分析豌豆荚前500名APP及其Apk包内容
    优质
    本项目利用Python对豌豆荚榜单上前五百名的应用进行深入分析，包括提取和解析其APK文件中的关键信息，旨在挖掘应用的发展趋势与用户偏好。 抓取豌豆荚排名前500的App并分析Apk包内容。
     
  • Scrapy爬取豆瓣电影Top250
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架编写代码，自动化抓取并解析了豆瓣电影Top250的数据，包括影片名称、评分等信息，并进行了数据保存和展示。 这段内容是根据慕课网上的教程写的（具体的课程链接在这里省略），但与老师在课堂上讲授的内容有些差异，细节方面的不同一看便知。这个教程适合Scrapy的新手学习。
     
  • 使用Python Scrapy开发的豆瓣电影数据抓取爬虫及完整源码
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架构建了一个高效的豆瓣电影信息采集爬虫，并提供了完整的代码库以供学习和参考。 内容概要：本资源介绍如何使用Python的Scrapy框架采集豆瓣TOP100电影的相关详细数据，包括标题、评分、时长、主题及简介等内容。用户可以根据需求调整代码以获取更多数据或更改存储方式。 适用人群：适合有一定Python基础并希望学习和应用Scrapy框架的朋友。 阅读建议：该资源采用分页爬取的方式，并且仅需使用cookie而无需通过Selenium进行登录，可以直接运行。提供了多种数据存放选项（如表格、数据库及CSV文件等），代码注释清晰规范，便于修改与理解。依赖项清单在requirements.txt中列出。 请注意，此资源仅供学习用途。
     
  • 利用Python Scrapy进行豆瓣电影和读书数据爬取的设计与代码分享
    优质
    本项目旨在通过Python Scrapy框架抓取并分析豆瓣电影及图书的数据。详细介绍其设计思路，并公开关键源码以供参考学习，促进数据挖掘技术的应用与发展。 该项目基于Python Scrapy框架构建了豆瓣电影与豆瓣读书爬虫，包含21个文件：其中14个为Python源代码文件、1个Git忽略文件、1个Markdown文档、1个YAML配置文件、1个Docker MySQL容器配置文件、1份SQL数据表定义和操作脚本以及一个Docker Scrapy容器的配置。此爬虫旨在收集豆瓣电影及图书的相关信息，适用于数据挖掘与分析工作。
     
  • 使用Scrapy框架通过Python爬取豆瓣电影实例
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python的Scrapy框架抓取和解析豆瓣电影数据，适合初学者快速入门网络爬虫开发。 本段落主要介绍了如何使用Python的Scrapy框架来爬取豆瓣电影的数据。通过具体的实例分析了操作步骤、实现技巧及相关注意事项。对这一主题感兴趣的读者可以参考这篇文章的内容。
     
  • 使用Scrapy框架通过Python爬取豆瓣电影实例
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python的Scrapy框架抓取和解析豆瓣电影数据，涵盖项目搭建、XPath选择器应用及数据提取等关键步骤。 本段落实例讲述了如何使用Python的Scrapy框架来爬取豆瓣电影数据，并分享给大家以供参考。 1、概念 Scrapy是一个用于网站数据抓取及提取结构性数据的应用程序框架，可以应用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史记录等一系列任务中。通过Python包管理工具pip，我们可以方便地安装scrapy及其依赖的其他库。如果在安装过程中遇到缺少某些依赖项的情况，则可以通过命令`pip install scrapy`来解决。 Scrapy由多个组件组成，具体结构如下： - 引擎（Engine）：负责协调调度器和其他部分之间的信号和数据传递。 - 调度器（Scheduler）：是一个存放请求的队列。引擎将连接信息发送给调度器处理。
     
  • AQI数据爬取与处理：Scrapy、Scrapy-Redis、Selenium、Pandas和Matplotlib的应用
    优质
    本项目利用Scrapy、Scrapy-Redis、Selenium等工具抓取AQI数据，并使用Pandas进行数据分析及清洗，最后通过Matplotlib展示结果。 利用Scrapy与Scrapy-Redis结合Selenium爬取AQI天气网全国所有城市的天气信息近50万条数据。其中，Scrapy主要用于并发请求和存储IO操作；而Redis则用于增量（城市链接不做指纹）或分布式（继承Scrapy-Redis爬虫类），本次仅做断点续爬功能（利用Redis保存URL指纹——集合、请求队列——有序集合）。Selenium负责渲染包含JavaScript加密的“month”和“day”页面，解决了数据获取的技术难题。通过重写下载中间件中的process_request方法，并结合PhantomJS进行网页渲染（相比Chrome更快），最终取得的数据会重新封装为Response对象返回给引擎供Spider解析。最后，将爬取到的数据保存成JSON格式，并使用数据分析三件套——NumPy、Pandas和Matplotlib进行数据清洗与展示工作。 以一张全国天气情况图为例，在七月初时可以清晰地看到各地的气象状况。
     
  • 使用Scrapy抓取豆瓣书籍数据并存入MySQL数据库
    优质
    本项目利用Python Scrapy框架编写爬虫程序，从豆瓣网站收集书籍信息，并将获取的数据存储至MySQL数据库中，便于后续分析与处理。 使用Python 3.6、Scrapy环境以及MySQL进行开发。每一步都有详细的注解，适合初学者逐步提升至中级程序员的水平。