pyquery

仅个人目前遇见的内存问题, 可能不适用所有问题 一下只是简单的实例代码, 可能跑不起来, 只是看看 可变变量参数 小例子: def foo(a, b=[]): b.append(a) print b # input: foo(1) output: [1] # input: foo(2) output: [1,2] 解释说明: 参考: http://tianshu.xyz/blog/82/ 官方文档中的一句话： Default values are computed once, then re-used. 默认值是被重复使用的 Default parameter values are evaluated when the function definition is executed. This means that the expression is evaluated once, when the function is defined, and that the same “pre-computed” value is used for each call. 所以当默认参数值是可变对象的时候，那么每次使用该默认参数的时候，其实更改的是同一个变量 当python执行def语句时，它会根据编译好的函数体字节码和命名空间等信息新建一个函数对象，并且会计算默认参数的值

I have what is likely an easy question. I'm trying to pull a JSON from an online source, and store it in a SQLite table. In addition to storing the data in a rich table, corresponding to the many fields in the JSON, I would like to also just dump the entire JSON into a table every time it is pulled. The table looks like: CREATE TABLE Raw_JSONs (ID INTEGER PRIMARY KEY ASC, T DATE DEFAULT (datetime('now','localtime')), JSON text); I've pulled a JSON from some URL using the following python code: from pyquery import PyQuery from lxml import etree import urllib x = PyQuery(url='json') y = x('p')

人生苦短，我用 Python 前文传送门： 小白学 Python 爬虫（1）：开篇 本篇内容较长，各位同学可以先收藏后再看~~ 在开始讲爬虫之前，还是先把环境搞搞好，工欲善其事必先利其器嘛~~~ 本篇文章主要介绍 Python 爬虫所使用到的请求库和解析库，请求库用来请求目标内容，解析库用来解析请求回来的内容。 开发环境 首先介绍小编本地的开发环境： Python3.7.4 win10 差不多就这些，最基础的环境，其他环境需要我们一个一个安装，现在开始。 请求库 虽然 Python 为我们内置了 HTTP 请求库 urllib ，使用姿势并不是很优雅，但是很多第三方的提供的 HTTP 库确实更加的简洁优雅，我们下面开始。 Requests Requests 类库是一个第三方提供的用于发送 HTTP 同步请求的类库，相比较 Python 自带的 urllib 类库更加的方便和简洁。 Python 为我们提供了包管理工具 pip ，使用 pip 安装将会非常的方便，安装命令如下： pip install requests 验证： C:\Users\inwsy>python Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help"

关于爬虫的案例和方法，我们已讲过许多。不过在以往的文章中，大多是关注在 如何把网页上的内容抓取下来 。今天我们来分享下，当你已经把内容爬下来之后， 如何提取出其中你需要的具体信息 。 网页被抓取下来，通常就是 str 字符串类型的对象 ，要从里面寻找信息，最直接的想法就是直接通过字符串的 find 方法 和 切片操作 ： s = '<p>价格：15.7 元</p>' start = s . find ( '价格：' ) end = s . find ( ' 元' ) print ( s [ start + 3 : end ]) # 15.7 这能应付一些极简单的情况，但只要稍稍复杂一点，这么写就会累死人。更通用的做法是使用 正则表达式 ： import re s = '<p>价格：15.7 元</p>' r = re . search ( '[\d.]+' , s ) print ( r . group ()) # 15.7 正则表达式是处理文本解析的万金油，什么情况都可以应对。但可惜掌握它需要一定的学习成本， 原本我们有一个网页提取的问题，用了正则表达式，现在我们有了两个问题。 HTML 文档本身是 结构化的文本 ，有一定的规则，通过它的结构可以简化信息提取。于是，就有了 lxml、pyquery、BeautifulSoup 等网页信息提取库。一般我们会用这些库来提取网页信息

你了解爬虫是什么吗？你知道爬虫的爬取流程吗？你知道怎么处理爬取中出现的问题吗？如果你回答不出来，或许你真的要好好看看这篇文章了！ 爬虫简介 网络爬虫（Web crawler） ，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为 数据采集，处理，储存 三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。 爬虫原理 Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。由此可见Web

爬虫的基础知识到这里，已经可以暂时告一段落，接下来就是学会使用框架来写爬虫，用框架会使爬虫代码更加简洁。在这之前，我也了解了一下关于Python爬虫都有哪些框架 Python常用爬虫框架 1.scrapy (推荐) 地址： https://scrapy.org/ Scrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。另外，Scrap，是碎片的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy 2.Crawley 地址： http://project.crawley-cloud.com/ 高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等 3.Portia 地址： https://scrapinghub.com/portia Portia 是 scrapyhub 开源的一款可视化爬虫规则编写工具。Portia 提供了可视化的 Web 页面，只需通过简单点击，标注页面上需提取的相应数据，无需任何编程知识即可完成爬取规则的开发。这些规则还可在 Scrapy 中使用，用于抓取页面 4.PySpider 地址： http://www.pyspider.cn/ PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI

PyQuery 1.什么是PyQuery库 强大又灵活的网页解析库。如果你觉得正则写起来太麻烦，如果你觉得BeautifulSoup语法太难记，如果你熟悉jQuery的语法，那么PyQuery就是你的绝佳选择 2.安装 pip3 install pyquery 初始化 1.字符串初始化 html = ''' <div> <ul> <li class="item-0">first item</li> <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li> <li class="item-0 active"><a href="link3.html"><span class="bold">third item</span></a></li> <li class="item-1 active"><a href="link4.html">fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item</a></li> </ul> </div> ''' from pyquery import PyQuery as pq doc = pq(html) print(doc('li')) 2.URL初始化 from pyquery import

之前写的一些爬虫都是用的正则、bs4、xpath做为解析库来实现，如果你对web有所涉及，并且比较喜欢css选择器，那么就有一个更适合的解析库—— PyQuery。我们就用一个非常简单的小例子来看看css选择器做爬虫是怎么样的！ 安装 直接pip安装即可：pip install pyquery 安装完成后，运行 pip show pyquery，如果出现相关信息即为安装完成！ 如果pip安装失败，可以去官网https://pypi.org/project/pyquery/#downloads下载wheel文件，然后用pip安装即可，注意文件名字要写全，比如：pip install pyquery-1.2.17-py2.py3-none-any.whl ,该命令请在同一目录下使用。 使用 确保安装成功后就可以开始使用了，它和其他库一样，PyQuery 初始化的时候也需要传入 HTML 数据源来初始化一个操作对象，它的初始化方式有多种，比如直接传入字符串，传入 URL，传文件名。 我们用requests库搭配来写个简单的抓取凤凰新闻的小爬虫，方便理解： 打开凤凰网——资讯——即时新闻，我们就以抓取这个页面的所有新闻为例吧！ 这里没有反爬，页数也不是很多（4页），非常方便用来讲解！分析下网页结构后发现，所有的新闻目录都存在于网页源代码中，每页大概有60多条

I'm attempting to install PyQuery via pip but I'm getting an error I do not understand. The command I used was: sudo pip install pyquery I get the output below: Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): pyquery in /usr/local/lib/python2.7/dist-packages Downloading/unpacking lxml>=2.1 (from pyquery) Running setup.py egg_info for package lxml /usr/lib/python2.7/distutils/dist.py:267: UserWarning: Unknown distribution option: 'bugtrack_url' warnings.warn(msg) Building lxml version 3.3.0. Building without Cython. ERROR: /bin/sh: 1: xslt-config: not found ** make sure the