豆瓣

题目： 老师安排我们爬取豆瓣图书，恰好想学，所以把爬取的过程按照顺序写下来，主要是留个痕迹。在文中我会把爬虫所需的所有代码以图片形式一一讲解，图片里的代码就是全部的爬虫代码！！！如果你懒得自己敲的话，我上传了代码在： 代码在此处 ，有需要的可以自取。 步骤一： 引入包 。我用的request和beautifulsoup4。request是进行http请求。而有一点前端知识，懂得css样式的人用beautifulsoup4进行页面解析比较方便。 步骤二： 添加header信息 。设置header信息，模拟成浏览器或者app欺骗反爬系统，避免418。我刚开始的时候没有设置头部等信息，导致被豆瓣网站识别出来了，给我返回了“<[response418]>”。这个header我是在网上找的，如果想设置自己浏览器的header信息，请自行百度，很简单。 步骤三： 获取网页信息且解析网页 ，我爬取的是网页是： 豆瓣图书—小说 。 同学们如果自己想看看解析的网页，可以在得到soup后，“print(soup.text)”打印一下解析后的网页 步骤四： 从解析的文本中通过select选择器定位目标，返回一个列表 。通过select（）选择，返回的是一个列表！！！我先把代码给出来： 有同学会疑问select（“h2“）、select（”div.pub“）…这些是怎么来的。1.首先进入刚才的网页：

不管线下还是线上，一个项目要想盈利，就必须要有客户。因此，引流也是行业里老生常谈的话题，流量渠道很多，但大体就分两类：花钱的和不花钱。 花钱的流量，可以投竞价，信息流等;免费流量，则是在有大量用户的平台分享内容进行导流，比如：贴吧，知乎，微博，小红书等。 微商要想让用户加你，首先得先明确你的产品，根据产品分析用户人群，再选择合适引流平台。 理论就不多讲了，今天给大家分享一个，豆瓣快速引流精准粉丝的思路。 知乎的伙伴，对豆瓣应该不会陌生，我就不多介绍了。 根据易观1月份数据显示，豆瓣目前的活跃用户为659万，大概是知乎的三分之一。 虽然用户量不算大，不像抖音、微博那样有上亿用户，但豆瓣依旧是一个值得尝试的平台。 要知道，豆瓣引流的优势不在于用户基数，而在于来的的流量很精准，且粉丝群体粘性较高。 最重要得是，豆瓣引流没有贴吧那么激烈，总体来说是一个很不错的引流平台。 我把豆瓣的流量入口分为3类：日记，小组，搜索引擎，这里重点讲一下小组的玩法。 兴趣小组，类似于豆瓣站内的“贴吧”，用户可以自己组建各种各样的“兴趣小组”，比如：减肥，健身，运动等，而基本上关注小组的用户，都是对这个主题感兴趣的用户，所以这些流量都是非常精准的。 很多人会选择自己去创建小组，因为豆瓣小组首页，是可以直接留微信号的，可以获取最大的曝光。 但是需要注意的是，豆瓣创建新的小组，短时间内并不会有人关注，因为搜索关键词

不管线下还是线上，一个项目要想盈利，就必须要有客户。因此，引流也是行业里老生常谈的话题，流量渠道很多，但大体就分两类：花钱的和不花钱。 花钱的流量，可以投竞价，信息流等;免费流量，则是在有大量用户的平台分享内容进行导流，比如：贴吧，知乎，微博，小红书等。 微商要想让用户加你，首先得先明确你的产品，根据产品分析用户人群，再选择合适引流平台。 理论就不多讲了，今天给大家分享一个，豆瓣快速引流精准粉丝的思路。 知乎的伙伴，对豆瓣应该不会陌生，我就不多介绍了。 根据易观1月份数据显示，豆瓣目前的活跃用户为659万，大概是知乎的三分之一。 虽然用户量不算大，不像抖音、微博那样有上亿用户，但豆瓣依旧是一个值得尝试的平台。 要知道，豆瓣引流的优势不在于用户基数，而在于来的的流量很精准，且粉丝群体粘性较高。 最重要得是，豆瓣引流没有贴吧那么激烈，总体来说是一个很不错的引流平台。 我把豆瓣的流量入口分为3类：日记，小组，搜索引擎，这里重点讲一下小组的玩法。 兴趣小组，类似于豆瓣站内的“贴吧”，用户可以自己组建各种各样的“兴趣小组”，比如：减肥，健身，运动等，而基本上关注小组的用户，都是对这个主题感兴趣的用户，所以这些流量都是非常精准的。 很多人会选择自己去创建小组，因为豆瓣小组首页，是可以直接留微信号的，可以获取最大的曝光。 但是需要注意的是，豆瓣创建新的小组，短时间内并不会有人关注，因为搜索关键词

搜索栏实现： 背景图片无法加载本地的图片， 方法： 1，将图片传到服务器上， 2，将图片变为 base64 电影模块布局： 布局的重构： 将重复的代码 构建成 一个组件，将不同的属性抽离出来作为 组件的属性， js中的重构： 1 ，js中 导出一个对象 使用 export { }; 2 ， 在一个.js 文件 中 使 用另 一个.js 文件中的 对象要先导入： import {} from "path" 把用到 的urls 也 单独放在了一个js中，这里放的目录是 utils/url.js MVC 设计规范： M: model 模型 （小程序中 可以写个专门的.js 文件来 做这个事情，专门的逻辑处理 数据，然后由后面的 控制器调用，） V:view视图 ， （小程序中可以认为是 .wxml 和 .wxss 的组合 ） C:Controller 控制器 ，（小程序中的 .js 可以认为是 个控制器，控制器 只做调用事情，不做具体的逻辑，（具体逻辑由模型来做） ） 列表页实现： 列表页 只需要设计一个页面即可，电影，电视剧 ，综艺的 页面仅仅只是数据不通，列表页的布局都是一样的 ， 如何区分列表页的数据，在点击跳转列表页的url 后面加个参数 ？type 如下： 这样点击跳转的时候，type 数据就会传到 相应页面的 onLoad()函数中 options 参数中， 动态设置

第一步：明确需求 1. 分析数据来源的规律 2. 获取豆瓣高分电影的具体信息的访问链接 3. 利用具体信息的url 获取所有信息 4. 将2和3两张数据表连接成一张表格，并保存在Excel中 第二步：分析数据存储路径 豆瓣高分电影存储位置： 源访问链接： url = ' https://movie.douban.com/ explore#! type=movie&tag=%E8%B1%86%E7%93%A3%E9%AB%98%E5%88%86&sort=recommend&page_limit=20&page_start=0 ' 通过此链接寻找到数据加载链接： url = 'https://movie.douban.com /j/search_subjects? type=movie&tag=%E8%B1%86%E7%93%A3%E9%AB%98%E5%88%86&sort=recommend&page_limit=20&page_start=0' 发现通过改变page_limit=xxxx可以获取更多信息，当page_limit=500时电影数量不在增加。 因此可以通过这个url获取所有高分电影的电影名和访问链接： 1 # 访问链接 2 url = 'https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=%E8%B1

逛豆瓣的时候看到了这样的控件，觉得挺有趣，遂模仿之 先看看原版的效果 再看看模仿的效果 分析 控件结构分析 由于*ScrollView只能有一个child view，所以整个child view的结构如图，这里我选择的是LinearLayout作为最外层的布局，content为展示的可滑动的内容，“更多”滑到最右边继续滑时出现的部分，先通过margin把“更多”隐藏 还有“更多”出现时的波纹效果，这个效果是通过贝塞尔曲线实现的，这里的实现比较简单，只取一个控制点，y坐标的数值为height的一半，x坐标随滑动距离变化 关键代码 控件的滑动效果由child view（下称wrapView）和content view（下称contentView）配合产生 当滑动到最左边并继续滑动的时候，wrapView的scrollX变化，产生第1个gif图效果 当滑动到最右边并继续滑动的时候，wrapView的scrollX先变化，当滑出到一定距离的时候，contentView的scrollX变化，产生第3个gif图效果 其他情况不处理滑动，交由 HorizontalScrollView 处理 详细参考以下代码 public boolean (MotionEvent ev) { switch (ev.getAction()) { case MotionEvent.ACTION_DOWN:

豆瓣源 pip install XXX gzip解码错误，解决办法 网上找了好久，没有找到直接的解决办法，那只能绕绕路了，不过还挺管用 暴力解决：----->换源（清华，阿里都是不错的） ubuntu 终端，输入命令： sudo vim ~/.pip/pip.conf 把里面的东西都清空，然后输入： [global] index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install] trusted-host=mirrors.aliyun.com 接着 ESC，保存退出： ：wq 再试试看，问题解决咯 来源： CSDN 作者： LeeSrabbit 链接： https://blog.csdn.net/LeeSkyRa/article/details/103746659

  最近学习go,就找了一个例子练习 【go语言爬虫】go语言爬取豆瓣电影top250 ，思路大概就是获取网页，然后根据页面元素，用正则表达式匹配电影名称、评分、评论人数。原文有个地方需要修改下 pattern4 := <img width="100" alt="(.*?)" src= ，这样就能运行了 这个例子可以由修改下变成并发的形式，提高性能（参考 golang 并发 chan ） ``` var sem chan int = make(chan int,10); for i := 0; i < 10; i++ { go func(i int) { header := map[string]string{ "Host": "movie.douban.com", "Connection": "keep-alive", "Cache-Control": "max-age=0", "Upgrade-Insecure-Requests": "1", "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36", "Accept": "text/html,application/xhtml+xml

在国内比较知名的电影数据平台应该就是豆瓣、猫眼了，别的使用的不是很多，这两个平台就我们来说，平时的实践依赖还是比较多的，今天主要是想基于猫眼电影数据做一点分析性的工作，在我之前的文章中，基于豆瓣影评数据的采集、处理、存储、分析、可视化整个流程已经做了详细的介绍与实现了，感兴趣的话可以去参考一下我之前的文章 ，地址在下面： https://yishuihancheng.blog.csdn.net/article/details/103581348 今天的目标数据是猫眼电影数据 ，下面我们进入正题，猫眼电影榜单首页如下所示： 点击F12，进入开发者模式后，我们可以看到具体的数据项信息，如下所示： 这几个数据项就是我们 来源： CSDN 作者： Together_CZ 链接： https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/103753700

昨天能够登陆成功，但是不能使用cookies，今天试了一下requests库的Session()，发现可以保持会话了，代码只是稍作改动。 #-*- coding:utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup import html5lib import re import urllib s = requests.Session() url1 = 'http://accounts.douban.com/login' url2 = 'http://www.douban.com/people/****/contacts' formdata={ "redir":"http://www.douban.com/", "form_email":"*******", "form_password":"******", #'captcha-solution':'blood', #'captcha-id':'cRPGXEYPFHjkfv3u7K4Pm0v1:en', "login":"登录" } headers = { "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8", "Accept-Encoding":"gzip