1.安装依赖库到本地，需要的库有：安装方法见Node.js笔记说明 const superagent = require('superagent');const cheerio = require('cheerio');const async = require('async');const fs = require('fs');const url = require('url'

1.爬取数据需要的类库 import requestsimport refrom bs4 import BeautifulSoupimport jieba.analysefrom PIL import Image,ImageSequenceimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import

注意：以下代码是参考网上各路大神爬虫的代码，然后根据自己要爬的网站对代码进行修改，如有雷同，那必须是参考了您的代码。 转载请注明出处，谢谢！！！！！ 一、首先，我们需要先装scrapy，可以参考http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/07/12/scrapy_installation_introduce.html这篇文章来安装，这里

前言：          作为一名从小就看篮球的球迷，会经常逛虎扑篮球及湿乎乎等论坛，在论坛里面会存在很多精美图片，包括NBA球队、CBA明星、花边新闻、球鞋美女等等，如果一张张右键另存为的话真是手都点疼了。作为程序员还是写个程序来进行吧！         所以我通过Python+Selenium+正则表达式+urllib2进行海量图片爬取。         前面讲过太多Python爬虫相关的文

通过之前使用request库和BeautifulSoup库爬取得到了虎扑湖区前几页的帖子评论，接下里就要通过这些评论来制作词云。 1利用中文分词库jieba来分词 要想从评论中获取话题热度最高的词汇，我们需要将这些评论分成一个个的词汇，中文分词不像英文那般简单，还好jieba为我们提供了这样的功能。 首先通过pip安装jieba库，管理员权限打开cmd，输入pip install jieba ji

一、分析背景： 1，为什么要选择虎嗅 「关于虎嗅」虎嗅网创办于 2012 年 5 月，是一个聚合优质创新信息与人群的新媒体平台。 2，分析内容 分析虎嗅网 5 万篇文章的基本情况，包括收藏数、评论数等； 发掘最受欢迎和最不受欢迎的文章及作者； 分析文章标题形式（长度、句式）与受欢迎程度之间的关系； 展现近些年科技互联网行业的热门词汇 3，分析工具： python3.6 scra

要求：爬取该网站首页内容，即获取每一个超链接、图片链接、标题，以.CSV存储(一行就是一个新闻的超链接、图片链接、标题) 文章目录 用不上的思考过程正文1.观察新闻页面源码2.编写代码提取信息3.观察首页源码并编写正则表达式 源码 建议直接点正文👆 用不上的思考过程 1.新闻超链接存在于a的herf属性中，/article/408795.html，前面要加上https: