网络爬虫

本教程旨在解决使用python进行网络爬虫时，将抓取到的非数字字符串（如”..”）直接转换为浮点数引发的valueerror。我们将通过beautifulsoup抓取数据，并重点介绍如何在数据转换前识别并处理这些特殊字符，确保数据类型转换的顺畅，从而有效进行后续的数据分析和计…

本文深入探讨了使用python requests和beautifulsoup进行网络爬虫时常见的编程陷阱，特别是变量作用域、函数设计以及html元素的高效提取。通过分析一个具体的案例，文章详细介绍了如何优化函数结构、正确传递参数、精确查找并提取目标数据，从而避免常见的none返回问题，提升爬虫代码的…

本教程详细介绍了如何利用python的beautifulsoup库，从特定天气网站高效抓取露点、风速、温度等关键气象数据。文章从http请求获取网页内容开始，逐步深入到html结构的解析、目标数据元素的精确识别与定位，直至最终数据的提取、清洗与组织。文中提供了完整的代码示例，并探讨了在实际爬虫开发中…

在使用python的requests库抓取网页内容时，有时会遇到无法直接访问目标链接，而必须通过点击来源页面的按钮才能成功跳转的情况。这通常是由于服务器端验证了http请求中的referer头部信息。本文将深入解析referer头的作用，并提供详细的python代码示例，指导开发者如何正确设置ref…

本文旨在解决使用beautifulsoup进行网页抓取时，因页面重定向、动态内容加载及会话管理不当导致元素无法选中的问题。我们将探讨`requests`结合`beautifulsoup`与`splinter`等无头浏览器工具的适用场景，并提供详细的解决方案，包括如何分析网站行为、处理免责声明、管理c…

本教程详细阐述了如何使用Python的`urllib`和`BeautifulSoup`库，实现对网页HTML内容中特定链接的迭代抓取和跟踪。文章重点解决了在多层链接跟踪过程中，如何正确更新下一轮抓取的URL，避免重复处理初始页面，并提供了清晰的代码示例、错误分析及最佳实践，旨在帮助开发者构建高效稳定…

本文探讨了在使用beautifulsoup爬取动态加载内容网站（如binance p2p）时，因javascript渲染导致无法获取预期html数据的常见问题。针对此挑战，文章提供了一种高效且专业的解决方案：通过分析浏览器开发者工具中的网络请求，直接识别并调用网站的后端api来获取结构化的json数…

本教程旨在解决使用python `requests`库进行网络爬虫时，登录受保护网站（如plus500）遭遇406“rejected”状态码的问题。核心原因在于http请求缺少必要的浏览器头部信息。通过在请求中添加`user-agent`等关键http头，可以有效模拟真实浏览器行为，从而成功完成登录…

本文将指导读者如何使用python从动态加载的网页弹出按钮中抓取隐藏的电话号码。针对beautifulsoup无法处理javascript动态内容的局限性，我们将采用直接模拟浏览器底层api请求的方法，通过分析网络流量，重构post请求，并解析json响应，高效地获取目标数据，避免了使用重量级自动化…

实现HTML数据智能分析需构建包含采集、解析、存储、分析与可视化的闭环系统，首先通过爬虫技术获取网页数据并进行清洗标准化，接着利用DOM树分析与NLP技术提取结构化信息，随后将数据存入合适数据库或数据仓库并建立元数据管理机制，进而应用AI模型开展分类、情感分析、趋势预测与知识图谱构建等智能分析，最终…