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使用Python和Selenium抓取河南省统计年鉴数据

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简介:
本项目利用Python结合Selenium工具自动爬取河南省历年来的统计年鉴数据,旨在为数据分析与研究提供便捷的数据获取途径。 为了完成一篇关于河南统计年鉴的论文研究工作,需要从网页上获取大量表格数据。手动逐个下载这些表格非常耗时且效率低下,因此打算编写一个脚本来自动化这一过程。 目标网站提供了一系列统计数据表,但没有直接导出功能。使用Python结合selenium库来实现自动抓取和保存所需的数据将大大提高工作效率。 以下是部分代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- @File : 河南省统计年鉴.py @Author : fungis @Time : 2020/03/11 20:52 from selenium import webdriver def download_statistical_tables(): # 初始化selenium浏览器对象并打开目标网页 driver = webdriver.Chrome() # 导航至指定页面,此处假设需要登录,请根据实际情况调整 url = http://www.ha.stats.gov.cn/hntj/lib/tjnj/2019/zk/lefte.htm driver.get(url) # 完成其他必要的操作如登录、选择表格等(这里省略) # 保存数据到本地文件,可以是CSV或其他格式 data = extract_table_data() # 假设此函数用于提取页面上的表格信息 save_to_file(data, 河南省统计年鉴.csv) def main(): download_statistical_tables() if __name__ == __main__: main() ``` 以上代码片段展示了如何使用Python和selenium库来自动化下载网页中的统计数据表。根据实际需求,还需进一步完善具体操作步骤及错误处理机制等细节内容。

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客服
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  • 使PythonSelenium
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    本项目利用Python结合Selenium工具自动爬取河南省历年来的统计年鉴数据,旨在为数据分析与研究提供便捷的数据获取途径。 为了完成一篇关于河南统计年鉴的论文研究工作,需要从网页上获取大量表格数据。手动逐个下载这些表格非常耗时且效率低下,因此打算编写一个脚本来自动化这一过程。 目标网站提供了一系列统计数据表,但没有直接导出功能。使用Python结合selenium库来实现自动抓取和保存所需的数据将大大提高工作效率。 以下是部分代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- @File : 河南省统计年鉴.py @Author : fungis @Time : 2020/03/11 20:52 from selenium import webdriver def download_statistical_tables(): # 初始化selenium浏览器对象并打开目标网页 driver = webdriver.Chrome() # 导航至指定页面,此处假设需要登录,请根据实际情况调整 url = http://www.ha.stats.gov.cn/hntj/lib/tjnj/2019/zk/lefte.htm driver.get(url) # 完成其他必要的操作如登录、选择表格等(这里省略) # 保存数据到本地文件,可以是CSV或其他格式 data = extract_table_data() # 假设此函数用于提取页面上的表格信息 save_to_file(data, 河南省统计年鉴.csv) def main(): download_statistical_tables() if __name__ == __main__: main() ``` 以上代码片段展示了如何使用Python和selenium库来自动化下载网页中的统计数据表。根据实际需求,还需进一步完善具体操作步骤及错误处理机制等细节内容。
  • 使PythonSelenium、PhantomJS淘宝商品
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    本项目利用Python结合Selenium与PhantomJS技术,实现自动化采集淘宝网的商品信息,为数据分析及电商研究提供有力的数据支持。 本段落实例为大家分享了使用Python编写爬虫来抓取淘宝商品的具体代码,供参考。 需求目标:进入淘宝页面后搜索“耐克”关键词,并获取以下数据: - 商品标题 - 链接 - 价格 - 城市信息 - 旺旺号 - 已付款人数 进一步深入到第二层页面抓取的数据包括: - 销售量 - 款号等信息。 结果展示部分未详细说明。 源代码如下: ```python # encoding: utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding(utf-8) import time import pandas as pd time1 = time.time() from lxml import etree from selenium import webdriver # 导入selenium模块,用于浏览器自动化操作 ``` 注意:代码片段未展示完整逻辑。
  • 2010
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    《2010年河南统计年鉴》全面收录了河南省及各市、县2009年的经济社会发展数据,涵盖国民经济主要指标、农业、工业等多方面内容,是了解和研究河南省情的重要资料。 2010年河南省统计年鉴提供了该年度全省经济社会发展各方面的详细统计数据,包括人口、经济、农业、工业等多个领域的重要指标和发展情况。这些数据为研究者和决策者提供了一手的信息资源,有助于深入分析河南省的社会经济发展状况及未来趋势。
  • Python Fotocasa Idealista:使 Selenium Idealista 的方法
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    本篇文章将介绍如何利用Python结合Selenium库来从Fotocasa和Idealista这两个网站上抓取数据。特别地,我们将深入探讨获取Idealista房产信息的具体方法和技术细节。通过此教程,你能够掌握自动化网络爬虫的基本技巧,并应用于实际的数据分析项目中。 在Python编程领域,数据抓取(也称为网络爬虫)是一项关键技能,它允许开发者从网页上自动收集信息。在这个项目“python-datascraping-fotocasa-idealista”中,我们将深入探讨如何利用Selenium库来从西班牙知名的房地产网站Fotocasa和Idealista抓取数据。Selenium是一个强大的自动化测试工具,同时也被广泛用于网页数据抓取。它允许我们模拟用户行为,如点击按钮、填写表单和滚动页面,在处理动态加载或需要交互的网页时特别有用。 对于像Fotocasa和Idealista这样的房地产平台来说,这些功能尤为重要,因为房源信息通常嵌入在JavaScript代码中,或者在用户滚动时动态加载。我们需要安装Selenium库。在Python环境中,可以使用pip命令进行安装: ```bash pip install selenium ``` 接着,我们还需要一个浏览器驱动程序(如ChromeDriver),因为它用于与浏览器通信。根据你的浏览器版本,在网上下载相应的驱动,并将其路径添加到系统环境变量中。 在开始抓取数据之前,请先分析目标网页的HTML结构,找到包含所需信息的元素。例如,如果我们要抓取房源的标题、价格和位置,我们需要找到对应的CSS选择器或XPath表达式。这些信息通常位于特定类名或ID下的HTML元素内。 以下是一个基本的Selenium代码示例,展示如何获取页面上的房源信息: ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By # 初始化浏览器驱动 driver = webdriver.Chrome() # 访问Fotocasa或Idealista网页 url = https://www.fotocasa.es/es/viviendas/venta/madrid/ driver.get(url) # 定义要查找的元素选择器 title_selector = .property-title__text price_selector = .price span location_selector = .property-address__address # 找到并提取数据 titles = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, title_selector) prices = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, price_selector) locations = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, location_selector) for i in range(len(titles)): print(f房源{i+1}:) print(f 标题: {titles[i].text}) print(f 价格: {prices[i].text}) print(f 位置: {locations[i].text}) # 关闭浏览器 driver.quit() ``` 此项目可能还包括数据清洗、存储及数据分析步骤。例如,使用BeautifulSoup库辅助解析HTML,Pandas库进行数据组织,甚至用Matplotlib或Seaborn进行可视化。 为了确保抓取过程的效率和合法性,请注意以下几点: 1. 遵守网站robots.txt文件的规定,不抓取被禁止的部分。 2. 控制请求频率,避免过于频繁而被封禁。 3. 有些网站可能需要登录才能查看完整信息,在这种情况下需实现登录功能。 4. 数据抓取应遵循道德和法律规范,并尊重版权及用户隐私。 “python-datascraping-fotocasa-idealista”项目为学习者提供了从动态网页抓取数据的实际操作示例,涵盖了Selenium的基本用法以及网页数据的提取方法。通过实践此项目,开发者可以深入理解网络爬虫的工作原理并将其应用到其他类似的网页数据抓取任务中。
  • 使PythonSelenium地理空间云影像的元
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    本项目介绍如何利用Python结合Selenium工具自动化地从网络平台下载地理空间数据云影像的元信息。通过编写脚本,能够高效精准地获取所需的数据详情,为后续的空间数据分析提供基础支持。 使用Python结合Selenium爬取地理空间数据云影像的元数据。由于这些元数据是动态加载的,因此需要通过Selenium实现点击操作以获取所需信息,并且翻页也需要采用类似的方法来完成动态处理。
  • 使SeleniumChromedriver微信公众号
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    本教程详细讲解了如何利用Selenium结合Chromedriver自动化工具,高效地抓取微信公众号的数据。适合对网络爬虫技术感兴趣的技术爱好者学习实践。 使用Selenium和Chromedriver可以自动爬取微信公众号的历史文章及其封面图片。
  • 使SeleniumPhantomJS通过Python动态生成的HTML
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    本教程介绍如何利用Python结合Selenium与PhantomJS进行网页爬虫开发,特别针对提取需要JavaScript加载的动态内容。 Python 获取 HTML 动态生成的数据。
  • jianshu-crawl:使ScrapySelenium简书全站
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    jianshu-crawl是一款利用Scrapy与Selenium技术开发的数据采集工具,专注于全面获取简书网站上的各类信息内容。 使用Scrapy与Selenium在Ubuntu 18.04系统上结合Python 3.8版本及Scrapy 2.1来爬取简书全站内容的方法包括:抓取文章的文字、标题、作者信息(如头像)、发布日期以及存储文章的链接和ID。以下是实现这一目标的基本步骤: - **思路分析**: - 简书上的每一篇文章都有一个特定格式的URL,遵循`jianshu.com/p/文章ID`的形式。 - **实现前戏**:创建Scrapy项目并建立CrawlSpider爬虫文件(包括pipelines和middleware)。 1. 分析简书文章链接规则。根据观察,其标准形式为`jianshu.com/p/文章ID`。 2. 在初始化的Crawlsipder中设置URL模式: - 定义一个名为“js”的类来继承自Scrapy框架中的CrawlSpider; - 设置允许爬取的域名(这里仅是简书网站,即[jianshu.com])。 具体到代码实现上可以如下所示: ```python class JsSpider(CrawlSpider): name = js allowed_domains = [jianshu.com] ``` 通过以上步骤和配置文件设置后,即可构建一个高效的爬虫来抓取简书上的所有文章信息,并能够将其存储至MySQL数据库中以提高数据处理效率。
  • 使SeleniumPython爬虫当当网图书
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    本项目利用Python编程语言结合Selenium工具,实现对当当网图书信息的自动化采集,为数据分析和研究提供支持。 使用Python编写爬虫程序来抓取当当网的图书信息(采用Selenium版本)。
  • 使Selenium京东商品.py
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    本Python脚本利用Selenium库自动化抓取京东网站的商品信息,适用于电商数据分析和爬虫学习。 使用selenium爬取京东商城的商品信息,代码与文章中同步。运行时输入想要搜索的商品名称,若需对爬取结果进行更改或其他操作,则可以通过数组来提取products中的数据。