链家网数据爬取技巧

想用selenium爬取拉钩网的招聘数据？挺！你只需要按步骤操作，就能顺利爬取到你需要的职位信息。，登录拉钩网后，选择城市并输入关键词，这一步容易，用find_element_by_xpath模拟点击即可。，抓取数据时，find_element_by_xpath也能帮你抓取岗位标题、内容等信息。记得好异常情况，比如岗位信息为空时使用try-except来避免程序崩溃。，数据保存到本地文件可以使用csv.writer，保存成CSV格式，方便后期。哦对了，爬取数据的过程中别忘了翻页哦！你可以用find_element_by_xpath来模拟翻页，抓取更多信息。，selenium在爬取数据时有用，但

项目概述 本项目利用 Python 对链家平台的二手房源信息进行爬取，并将获取的数据存储至 MySQL 数据库中。随后，使用 pandas 库对数据进行清洗和分析，最终以可视化大屏的形式直观展示分析结果。 技术栈 Python MySQL pandas

本项目利用Scrapy框架构建爬虫程序，并结合BeautifulSoup库，实现了对当当网多页面图书数据的抓取及存储。 Scrapy作为Python的爬虫框架，具有高效、灵活等特点，其模块化设计为大型爬虫项目的开发和管理提供了便利。项目中，我们利用items.py定义数据结构，pipelines.py实现数据存储，spider.py编写爬取逻辑，并通过settings.py配置各模块之间的关联。 针对网页数据提取，项目采用了BeautifulSoup库，配合XPath或CSS选择器，精准定位目标数据。Scrapy框架与BeautifulSoup的结合，实现了对当当网图书信息的有效抓取。 需要注

链家网是一知名房产交易平台，提供丰富房源信息，包括价格、地理位置、交易详情等。本项目利用Python多线程技术与Scrapy框架，抓取深圳链家网房价成交数据。多线程允许同时处理多任务，显著提升爬虫速度。Scrapy提供完整爬取、解析、存储功能，专注爬虫逻辑编写。应对反爬挑战，需处理验证码、IP限制，设置延时、使用代理IP或模拟登录。数据存储支持CSV、JSON，可导入MySQL或MongoDB数据库。确保爬虫稳定性，实现错误处理和数据备份。定期运行爬虫，保持数据实时更新。

通过 Python 源代码，实现轻松抓取网站数据，满足您的竞品分析、行业情报收集等数据获取需求，成为网络数据掌控者。

Scrapy 的 Spider 用起来还挺灵活的，适合抓一些结构清晰的网站。文档里讲得也不算复杂，新手照着做基本都能跑起来。抓数据、分页、保存内容，几个核心点讲得比较清楚。抓腾讯招聘的例子还挺实用的，页面信息也比较规范，用parse函数配合yield去解析每条数据，顺手。想练手的可以看看豆瓣电影的案例，逻辑清晰，数据也有一定复杂度，比如分页、详情页抓取。用callback跳转解析，挺锻炼基本功。还有一篇关于Python Scrapy生成 Markdown 文件的文章，对数据清洗和内容格式化有要求的话蛮值得参考。别忘了环境配置也要搞清楚，是Python3.x下的安装，有时候包版本不兼容也挺烦，推

爬百度地图的小区数据用这个脚本还挺方便的，直接用关键词抓取 POI 信息，经纬度也能拿到。你要是搞数据或者地理可视化，这种资源就实用。脚本用的是 Python，逻辑清晰，接口调用也没绕太多弯子。 Python 写的爬取百度 poi 数据.py，适合搞爬虫或者 GIS 相关的小伙伴。默认是爬小区，你改下关键词，学校、公园、商场都能搞定。经纬度也能顺带抓下来，方便做地图。 代码逻辑其实不复杂，核心就几个求：用requests发求，解析json数据，再存成结构化数据。求参数和ak要注意下，建议翻下2018 年百度高德地图 POI 数据获取这篇文章，有示例参数。 坐标拿到手之后可以直接画在地图上，但你

编写爬虫程序，利用Urllib或Requests库获取服务器URL的首页数据。使用RE、BS4、XPATH等技术解析数据，包括图书编号、名称、作者、出版社、出版时间、价格、简介、图书图片URL，并实现翻页功能以获取全部网页数据。将解析的数据存储为.CSV文件，同时将图书图片保存在当前目录下的“download”文件夹，并将所有数据存入MySQL或MongoDB数据库。

扒网站小程序，挺实用的，尤其是爬取像新浪财经这种页面。你可以把爬取的内容直接存入到Access数据库，你也可以换成其他数据库。如果你是新手，也不用担心，代码都比较简单，运行速度也挺快。尤其是对于一些层级较深的页面结构，直接一爬就能拿到有用的数据，方便。如果你想要做个类似的项目，不妨试试这个工具，真的蛮好用的！如果你还想了解更多类似的程序，也可以看看以下相关文章：1. 百奥谷: 百奥谷祝福小程序 1.0ASP+Access2. 微博: 仿新浪微博程序 ThinkSNS 详细解析3. 课程设计: 微信阅读网站小程序设计与数据库课程设计4. 采集: 价格数据自动采集小程序5. 数据: 财经数据笔记6