数据爬虫

天气数据的爬虫代码，写得比较清爽，运行也比较稳当。用的是Python的爬虫库，逻辑不复杂，适合你快速上手搞点天气数据来练练手，或者做个数据可视化小项目也挺方便。 代码结构清晰，带注释，基本照着跑就能出结果。还用到了requests和BeautifulSoup来搞定网页求和数据解析，挺经典的组合，学起来也不难。你用requests.get()拉网页，用soup.select()挑元素，顺手。 如果你想采集个几年内的天气情况，还可以顺手看看这些： 爬虫获取近五年天气数据 2020 年 1-3 月全国天气数据集 南昌市 2017 至 2019 年天气数据 十年天气数据集 2009-2020 ，这

这个基于Python开发的外贸数据查询软件 4.0 版本，功能真的是挺强大的。它利用Python 爬虫技术，你实时获取全球海关、关单以及外贸数据，尤其适合做外贸相关的工作。软件用到了多线程技术和代理 IP 池，这样可以保持每天几十亿家供应商的数据更新，速度还蛮快的。你可以直接获取采购商和供应商的最新外贸数据，避免手动查找的麻烦。哦，另外，这个版本的优化也让查询变得更高效，数据流畅。如果你在做外贸相关的工作，数据更新快、准确度高对你来说应该是重要的吧。像这个软件，多线程的支持让它在采集数据的时候不会卡顿，效率挺高的。结合求库和代理 IP 池的使用，也能避开 IP 被封的困扰。嗯，值得一提的是，虽

淘宝口红数据的爬取和流程，做得还挺完整的，基本从零开始讲起，适合刚上手数据爬虫的你。压缩包里有 Python 写的爬虫代码，还有后续的清洗和流程，整个跑下来逻辑顺，响应也快。用的是Jupyter Notebook环境，代码和图表混着看，操作起来还蛮舒服的。用Pandas做数据，用Matplotlib画图，像销量、价格分布、用户评论都覆盖到了，数据可视化也直观。比如用DataFrame抓取到的商品名、价格、销量这些字段，转成结构化数据之后，再通过plot()一画，市场趋势就清楚多了。对比不同品牌的热度也方便。数据预这块也没忽略。像缺失值、重复数据这些，作者都用比较方法掉了，还做了标准化和归一化，

Python 的爬虫框架用好了，能省不少事儿，比如这个工商数据查询软件。它用的是Scrapy结合代理 IP 池，加上request模拟求和验证码识别技术，挺高效的。数据直接扔进MySQL，还能支持 1.8 亿条企业信息的存储，覆盖 36 个维度细节。你可以选择导出为SQL或者Excel格式，方便后续。不论是建数据库还是跑，都能搞定。

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黑色简洁风格的Python 爬虫案例.zip挺适合新手入门，也方便老司机快速验证思路。内容比较全，源码也还不错，看着舒服。 里头的爬虫脚本结构清晰，注释写得也挺细，哪怕没碰过requests或BeautifulSoup也能看懂。嗯，想快速搞个数据采集项目，还挺省事。 链接里还带了两篇相关文章，一个是Python 爬虫秘籍，另一个是Python 爬虫指南与源码合集。结合来看，更有感觉。 如果你平时想多积累点爬虫思路，可以先把Python 爬虫案例.zip过一遍，再对照文章内容调试一下，效果更好。

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本教程演示如何使用 Java 爬取豆瓣电影数据并通过文件流存储到本地。

采用Python多线程+Request+代理池技术，实现海关、关单、外贸数据的实时采集与更新，每天覆盖数十亿家采购商和供应商的数据。