ca88编程小猪的Python学习之旅 —— 17.Python数量剖

作者:ca88编程

1、Python基础

Python是生龙活虎种面向对象、解释型自由语言,语法简洁清晰、功底代码库充分,覆盖网络、文件、GUI、数据库、文本等世界。并能和任何主流语言交流协理制作。Python重要分为Cpython、Jpython、IronPython、PyPy等。解释型语言可移植行好,可是运转速度未有编写翻译型语言,其次解释型语言源码不或然像编写翻译型那样编写翻译成二进制串加密。

ca88编程 1

 

代码操作(五) 爬取人人网个人基本数量,需求验证登录

# -*- coding:utf-8 -*-
import urllib
import urllib2
import cookielib


#声明一个CookieJar对象实例来保存cookie
cookie = cookielib.CookieJar()

#利用urllib2库的HTTPCookieProcessor对象来创建cookie处理器
cookielib_handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)

#创建一个请求打开方式
opener = urllib2.build_opener(cookielib_handler)

#构建请求对象 'http://www.renren.com/PLogin.do' 这个接口没有做反爬虫处理
url = 'http://www.renren.com/PLogin.do' #http://www.renren.com/SysHome.do,这个接口做了反爬虫处理
data = urllib.urlencode({'email':'用户名','password':'密码'})
request = urllib2.Request(url,data)

#发送请求
response = opener.open(request)

#获取数据
content = response.read()

print content

data数据从form表单name中获取

爬虫

2.解析身体高度

ca88编程 2

运营结果

ca88编程 3

ca88编程 4

ca88编程 5


2.2.5 布里斯班房源平均价值涨速热力模型

//TODO 明确涨速最快,最具投资价值的区域,数据来源于官方网站蒙特利尔房产新闻种类:

目录:

  • Python互联网爬虫(风姿浪漫)- 入门基本功
  • Python网络爬虫(二)- urllib爬虫案例
  • Python互联网爬虫(三)- 爬虫进级
  • Python网络爬虫(四)- X帕特h
  • Python互联网爬虫(五)- Requests和Beautiful Soup
  • Python网络爬虫(六)- Scrapy框架
  • Python互联网爬虫(七)- 深度爬虫CrawlSpider
  • Python网络爬虫(八) - 利用有道词典完结贰个简短翻译程序

Ref

woodenrobot 的 blog
ca88编程,崔庆才的村办博客

4.解析年龄

ca88编程 6

ca88编程 7

运行结果

ca88编程 8


2.1.1 Python教您买房维度指标体系

Python教您买房首先大家须要显著我们购房时最关心的维度连串和目标类别。关注入眼维度和严重性指标种类如图所示:

ca88编程 9

 

Python教您买房,分为数据爬虫和大数目解析。首先通过爬虫形式取得到阿布扎比房土地资产交易网成功交易金额和成交价并得出温哥华房价的自由化,获得最合适的购房时间段,确认最棒的上车时间。然后爬取优客逸家数据并按客商关注维度深度剖判帅选得出适宜的屋宇,做好全方位上车的备选。

ca88编程 10

 

2.具体代码操作

Python 爬虫

要写贰个爬虫, 能够用部分大旨的库, 也得以用爬虫框架 :


2.2.9 布拉迪斯拉发屋家内部指数量化雷达图模型

布Rees班房子雷达图剖判,程序首先会爬取到海量布Rees班待售的房土地资金财产音信,品级差=(最高值-最低值)/10的措施把平均价格,实际使用率,梯户比例,楼层,楼间隔等指标划分10等分,然后顾客输入自个儿合意的屋家,程序将总括改房子的指标在海量房土地资金财产中的雷达地方,支持顾客快捷明白中意房土地资金财产的参数配置。效果图如下:

ca88编程 11

 

#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()

代码操作(六) 爬取钦赐网页的图形保存至本地,这里写的函数是爬取流浪汉星空每一周壁纸精选

# -*- coding:utf-8 -*-
import urllib
import urllib2
import re

#定义函数,用于爬取对应的数据
def getHtml(url):
    page = urllib.urlopen(url)
    html = page.read()
    return html

#定义函数,进行爬虫的核心处理功能
def getImg(html):
    #使用正则表达式匹配想要保存的数据———图片
    reg = 'src="(. ?.jpg)"'
    #将正则表达式编译成Pattern对象,
    imgre = re.compile(reg)
    imglist = re.findall(imgre, html)
    x = 0
    for imgurl in imglist:
        urllib.urlretrieve(imgurl, '%s.jpg' % x)
        x =1
    return imglist

#主程序运行入口
if __name__ == '__main__':
    Html = raw_input('请输入想要爬取的网页链接:')

    html = getHtml(Html)
    getImg(html)

网址爬虫的差不多思路是 :

  1. 模仿网址登陆诉求
  2. 互连网央求获取网页源代码
  3. CSS selector 或 xpath 选定需求的元素, 获取内容属性等
  4. 构造化数据并积攒到数据库
  5. 准时,并发执行爬虫
  • 关于 iOS 的爬虫, 可以参照作者以前的稿子 iOS 抓取 HTML ,CSS XPath 深入分析数据

引言

2.2.8 阿布扎比房源成交量和成交价格Pearson周到

//TODO 计算Pearson全面,明确量价比关系,确认费城房源当前事态和预测接下去恐怕的动静(有价有市,有市无价,有价无市),判别当前是还是不是改上车。

代码操作(四) 自定义数据供给格局——代理伏乞

# -*- coding:utf-8 -*-
import urllib
import urllib2

#创建一个HTTP处理器对象
#使用免费的代理进行处理器的创建
proxy_handler = urllib2.ProxyHandler({'http':'110.50.85.68:80'})

#如果是付费的代理,输入自己的账号密码即可
# proxy_handler = urllib2.ProxyHandler({'http':'username:password@175.172.212.178:80'})

# 创建一个请求发送对象
opener = urllib2.build_opener(proxy_handler)

#创建请求对象
request = urllib2.Request(r'http://www.baidu.com')

#发送请求,获取服务器返回的响应对象
response = opener.open(request)

#获取数据
print response.read()

Python 语言

大繁多人学 Python 都以作为第二语言来学的, 所以既然已经有了任何语言的幼功, 小编就推荐 2 个小而美的学科, 百页左右, 不啰嗦

  • 廖雪峰的 Python3 教程
  • A Byte of Python
    • 中文版 : 简明 Python 教程

先看完那 2 个教程其风流倜傥, 就足以起来写 Python 了... 碰到不显明的地点再去详细询问, 比如 generator, yield

ca88编程 12

本文由ca88发布,转载请注明来源

关键词: ca88网址 Python 日记本 程序员 Python 运维