使用lxml解析古诗文网网页数据

本文在理解lxml入门知识的基础上,以古诗文网为案例,讲解如何使用lxml库对网页数据进行解析和爬取,并将爬取的数据进行存储。在案例解析中,首先分析了古诗文网的数据结构,明确了要爬取数据的XPath路径,随后分成3个步骤编写代码实现数据的爬取和保存,分别是获取网页源代码,使用lxml解析数据并将数据输出在控制台上,将爬取的数据存储为CSV文件。

基于Python的聚焦爬虫的初步设计与实现

网络爬虫主要分为通用爬虫和聚焦爬虫,前者通常指搜索引擎的爬虫,后者是指针对特定网站的爬虫。聚焦爬虫用于弥补通用搜索引擎的缺陷,应用在定向获取信息的检索工具即垂直搜索引擎上。以豆瓣图书信息获取为例,介绍网络爬虫的工作原理、分类、应用场景和涉及的关键技术,详细研究了基于Python的聚焦爬虫设计与实现的基本方法和流程。

基于Python的豆瓣图书数据的爬取与分析

运用基于Python语言的第三方库Lxml,对豆瓣Top250的图书信息进行爬取、存储、分析,在爬虫设计、分析网页、代码编写等方面形成了完整的过程构架,以期为相关技术的应用提供参考。

基于开始定界符的自动Web信息抽取

为了从网页中快速获得隐含的有用信息,提出一种基于开始定界符的Web信息抽取方法。首先通过网络爬虫获取样本网页;其次对样本网页进行预处理;再通过循环神经网络训练预处理后的样本网页,获得开始定界符;最后利用lxml解析库实现目标抽取页面Web信息的定位与抽取。这样将半结构化的网页自动整理成结构化的知识,以便人们的查询及再利用。通过三个慕课网站的抽取实验,证明该方法抽取效果良好,可以抽取有用信息并具有可移植性。

基于爬虫技术的图书购买推荐与比价策略研究

在大数据背景下,大量数据的堆叠使人们在进行人工提取有效信息时,存在诸多不便。网络爬虫技术可以自动完成网络信息的收集和分析,从而方便用户获得有效信息。该文以图书购买推荐与比价策略的研究为重点,主要介绍了lxml库与Python相关技术,以及图书比价的策略特点,为用户提供更直观的商品指标,同时存储商品信息为后续的进一步优化提供数据源。