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携程，去哪儿评论，攻略爬取

具体思路采用selenium+BeautifulSoup(以下简称BS,注释中为靓汤)+pandas 思路是通过使用selenium库打开浏览器，进入相关网页，然后采用BS进行解析获取其中的评论。...": "f_left"}).find(name="h1").find_all(name="a")[0].string; # tmp["name"] = tmp["name"].replace("...": "b_strategy_list"}).find_all(name="li", attrs={"class": "list_item"}) # 5.将路径获取出来(data-url),并构成完整的攻略路径...结果 1. 携程网 2. 去哪儿网 4.总结在了解selenium+BeautifulSoup+pandas的基础上要完成爬取就比较简单。...其实当初委托中还有要爬马蜂窝的评论，但马蜂窝的反爬机制相对较强，试了很多方法都不成功。因此最后只爬了去哪儿网和携程网。本蒟蒻知识有限，按传统功夫，点到为止，权当兴趣了解，勿喷。

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工具| 手把手教你制作信息收集器之网站备案号

奉上一碗美味的汤美味的汤，Beautiful Soup，是python的一个库，用它我们可以很方便的从html或者是xml标签中提取我们想要的内容。...html=requests.get(url).content bsObj=BeautifulSoup(html,"lxml") 建立了BeautifulSoup对象，我们可以用find_all函数获取比如说只包含在...标签里的文字： getlist=bsObj.find_all("span",{"class":"green"}) for get in getlist: print get.get_text...url=www.hongmeiti.com" target="_blank">www.hongmeiti.com 因此我们可以写出我们的规则出来： namelist=soup.find_all...("td",{"style":"word-break:break-all;word-wrap:break-word;"}) domainlist=soup.find_all("div",{"id":"home_url

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Beautiful Soup与运用（猫眼电影榜单）

节点选择器在此可以认为soup是一锅汤，soup.节点就是选择相应的食材获取名称语法格式：soup.节点.name 如soup.p.title 获取属性 soup.节点名['属性名'] 如soup.p...findallnext()和find_next()：前者返回节点后所有符合条件的节点，后者返回第一个符合条件的节点。...findallprevious()和find_previous()：前者返回节点后所有符合条件的节点，后者返回第一个符合条件的节点。...>(\d+)<', html_info) names = soup.find_all(attrs={'class', 'name'}) stars = soup.find_all(attrs...= soup.find_all(attrs={'class', 'integer'}) scores_fractions = soup.find_all(attrs={'class', 'fraction

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干了这碗“美丽汤”，网页解析倍儿爽

考虑到“只收藏不看党”的阅读体验，先给出一个“嫌长不看版”的总结：随anaconda附带，也可以通过pip安装指定不同解析器在性能、容错性上会有差异，导致结果也可能不一样基本使用流程：通过文本初始化...元素的父节点的标签 # body 并不是所有信息都可以简单地通过结构化获取，通常使用 find 和 find_all 方法进行查找： soup.find_all('a') # 所有 a 元素 # [<...</a find 和 find_all 可以有多个搜索条件叠加，比如find('a', id='link3', class_='sister') find 返回的是一个bs4.element.Tag 对象...如果有多个满足的结果，find只返回第一个；如果没有，返回 None。...find_all 返回的是一个由 bs4.element.Tag 对象组成的 list，不管找到几个或是没找到，都是 list。

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干了这碗“美丽汤”，网页解析倍儿爽

考虑到“只收藏不看党”的阅读体验，先给出一个“嫌长不看版”的总结：随anaconda附带，也可以通过pip安装指定不同解析器在性能、容错性上会有差异，导致结果也可能不一样基本使用流程：通过文本初始化...# body 并不是所有信息都可以简单地通过结构化获取，通常使用 find 和 find_all 方法进行查找： soup.find_all('a') # 所有 a 元素# [<a class="sister.../a <em>find</em> 和 <em>find</em>_<em>all</em> 可以有多个搜索条件叠加，比如<em>find</em>('a', id='link3', class_='sister') <em>find</em> 返回<em>的</em>是一个bs4.element.Tag 对象...如果有多个满足<em>的</em><em>结果</em>，<em>find</em><em>只</em>返回第一个；如果没有，返回 None。...<em>find</em>_<em>all</em> 返回<em>的</em>是一个由 bs4.element.Tag 对象组成<em>的</em> list，不管找到几个或是没找到，都是 list。

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火箭五年四遇勇士，终究还是败了。

('tbody') # 获取信息 for tr in trs.find_all('tr')[:-2]: # 年份 season = tr.find(class...(class_='playerList')[1] for i in div.find_all(class_='name'): player_id = i.find('a')['href...奥尼尔如同上面提到过的那样，彩虹球衣收集者，6支球队。下面看一下只效力过一只球队的球员。 ? 首先是勇士的三位全明星球员，库里、汤普森、格林。...接下来看一下这些整个职业生涯只效力一只球队的球员，他们究竟效力那个球队。.../ 04 / 总结昨天的比赛，火箭虽然输了，但是直到最后一刻火箭的队员还是没有选择放弃。连着犯规制造投球机会，连进三个三分球。虽败犹荣，只是成王败寇，可惜了呀。

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不能再简单了｜手把手教你爬取美国疫情实时数据

我们想要的数据都在这汤(soup)里了，取出来不就完事了，这时候F12就不得不登场了，回到浏览器刚刚的页面按下F12 ?...的div标签取出来，来看下结果 ?...name = s[0].find_all('span')[0].text k = s[0].find_all('span')[1].text confirmed = (int(re.findall(r"...\d*",k)[1])) if ',' in k else int(k) deaths = int(s[0].find_all('span')[2].text) rate = s[0].find_all...最后写一个循环重复执行刚刚的操作就搞定 for i in range(len(s)): name = s[i].find_all('span')[0].text k = s[i].find_all

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动态加密？看我如何见招拆招爬取某点评全站内容！

在前几天的文章中，我针某点评商家搜索页面的字体反爬给出了解决方案，但是还有一个问题，那就是当时给出的方法是下载对应的woff字体文件，然后建立加密字体与编码之间的映射关系来进行破解。...url,headers = headers,proxies = get_ip()) soup = BeautifulSoup(r.text) page_num = int(soup.find_all...第二行代码使用requests请求css内容最后两行代码使用正则提取woff字体文件所在URL ” 如果你传进去的页面是正常的，那么现在我们就有地址、均价字段的字体所在URL，下面就可以使用requests...'鱼', '平', '彩', '上', '吧', '保', '永', '万', '物', '教', '吃', '设', '医', '正', '造', '丰', '健', '点', '汤'...'排', '实', '分', '间', '甜', '度', '起', '满', '给', '热', '完', '格', '荐', '喝', '等', '其', '再', '几', '只'

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盘点一个Pandas处理Excel表格实战问题（下篇）

今日鸡汤夜月一帘幽梦，春风十里柔情。大家好，我是皮皮。一、前言继续接着上一篇文章说，这一篇文章我们一起来看看大佬们的解决办法。...二、实现过程这里【郑煜哲·Xiaopang】和【瑜亮老师】给了一个提示，如下图所示：后来【隔壁山楂】给出了代码，如下所示： from requests_html import HTMLSession...url = "https://www.sge.com.cn" + i.find('a[href]')[0].attrs.get('href').lstrip('.')...(data) df_all = pd.concat(df_all) df_all.to_excel("最终数据.xlsx") 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python打包处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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商汤自曝近况：明年或IPO、无人车大单、不寻常的美研、C轮将完

包括：IPO时间表、1亿美元的无人车大单、不寻常的美研设立目的…… 首谈IPO：可能明年，也可能后年 “我们并不着急，资金从来都不是问题。我们想要多少就能有多少，大牌投资人都在排着队等着进入。...汤晓鸥说，目前正寻找一名合适的财务负责人。可能汤教授这次披露的一些消息，商汤也不是人尽皆知。例如当时只有路透两段话快讯发布的时候，商汤给量子位发来的回应是：公司有未来上市计划，但是并无具体时间表。...路透新闻里写的“as early as next year”仅指在美建立研发中心。另外C轮融资计划年底结束，目前无更多信息分享。...非常欢迎“熟悉内情的消息人士”悄悄跟量子位说一声~ 不寻常的美研汤晓鸥表示明年年初，商汤会在美国设立研发中心——这有些不同寻常。...通常国内AI公司设立美国研究院，都是为了更好的在当地招募人才。不过，汤晓鸥谈及这次商汤决定开设美研，却给出一个不同寻常的理由。汤晓鸥说，商汤美研目的是为了与合作伙伴们更好地一起工作。

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Python自动统计微博抽奖中奖男女比例（附代码）

JSON，但是这个JSON内的数据却又没有那么的友好，并不是我们常见的直接给出了每个用户的数据字典，而是给了我们一个HTML标签包裹的代码块。...BeautifulSoup(html, 'lxml') # 113 spans = bsObj.find_all...html = jsonObj['data']['html'] bsObj = BeautifulSoup(html, 'lxml') dt = bsObj.find_all...这边的结构很规范，用XPATH也可以，当然如果我们只取性别的话，正则也是够用的。其余的信息像是姓名、地区、生日、标签、简介等等，大家可以相应地自己实现。...最后就是简单的数据分析。因为一来数据总量不大，二来我们不打算进行太深入的数据分析，在不考虑存储的情况下，我们直接使用了列表来存结果。

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美团 2025 届校招开始了，岗位 and 原题抢先看！！

美团校招 - 启动前几天我们写了阿里巴巴开启 2025 届的校招计划，其实比阿里巴巴更早的是美团。你看，互联网大厂启动校招计划尚且争先恐后，你还有什么理由不马上行动？！...然后再详细列举一下于公主号读者相关性更高的几个岗位：前端 & 客户端后端自然语言处理计算机视觉除了这些常规校招岗位，美团本次还延续了「北斗计划」的开展，都是一些细分领域的算法岗。...北斗计划是美团面向全球精尖校园科技人才的招聘项目，性质有一点点类似于华为的「天才少年」，但难度和待遇自然是不能和华为比的，可简单将「北斗计划」理解为算法岗中的 SP/SSP 吧。...不管是开发还是算法，常规还是北斗，算法都是在校招中无法绕过的环节。来都来了，做一道和「美团」相关的算法原题，这是一道去年的校招原题。...最终答案为 f[n][n] 为最终答案，考虑任意项存在为 0 情况时的边界情况：若 i = 0 且 j = 0 ，结果为 0 + \frac{1}{2} = \frac{1}{2} ，

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python爬虫从入门到放弃（六）之 BeautifulSoup库的使用

beautifulSoup “美味的汤，绿色的浓汤” 一个灵活又方便的网页解析库，处理高效，支持多种解析器。...这里有个问题需要注意，通过这种方式获取标签，如果文档中有多个这样的标签，返回的结果是第一个标签的内容，如上面我们通过soup.p获取p标签，而文档中有多个p标签，但是只返回了第一个p标签内容获取名称...('ul')) print(type(soup.find_all('ul')[0])) 结果返回的是一个列表的方式 ?...同时我们是可以针对结果再次find_all,从而获取所有的li标签信息 for ul in soup.find_all('ul'): print(ul.find_all('li')) attrs...()、find_all() 查询匹配单个结果或者多个结果如果对CSS选择器熟悉建议使用select() 记住常用的获取属性和文本值的方法

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【LeetCode】LeetCode 547. 省份数量（Java版什么是并查集）

喜羊羊和沸羊羊大战一场，突然一条情报传入到他们的耳中：“报告门主，美门门主美羊羊被灰太狼抓走了，请求支援！”...喜羊羊和沸羊羊一听，立感不妙，现在不是内战的时候，要去救援美羊羊，为了防止内战，于是两羊商量，决定选出一羊作为另一只羊的上层，这样喜门和沸门就完成了合并过程，双方的羊在交战前再次询问上层的时候，都会是喜羊羊或者沸羊羊...这就是一个简单的“查”和“并”的过程。并查集的关键就是这两个过程。定义以下的find函数。p是一个数组，用于记录每一只羊的上层是谁。当一只羊的上层就是自己的时候，那这只羊就是门派老大。...find函数用一句话来解释，就是查找一只羊的老大是谁。 int find(int x){ while(p[x] !...= x) p[x] = find(p[x]); //查找老大的时候顺便将这个人的上层直接修改为门主 return p[x]; } 再来看看结果。代码。

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Python爬虫入门教程：豆瓣读书练手爬虫

开始工作现在我们要用到BeautifulSoup的find_all()选择器，因为我们这一页有很多书，而每一本书的信息都包含在class=pl2的div标签内，我们使用find_all()就可以直接得到本页所有书的书名了...) 运行结果： find_all(): 追风筝的人find_all(): 小王子# ...# ...省略部分# ...find_all(): 三体Ⅲfind(): 追风筝的人 Process finished...with exit code 0 我们通过结果就可以看到两者之间的差距了，前者输出了一页的数据，而后者只输出了第一条数据。...上面的代码写的优雅点，就是这样实现,注意结果是一个 list： # 书名, 注意是L小写，不是阿拉伯数字1alldiv = soup.find_all('div', class_='pl2')names...= [p.get_text() for p in allp] 运行结果： ['[美] 卡勒德·胡赛尼 / 李继宏 / 上海人民出版社 / 2006-5 / 29.00元', '[法] 圣埃克苏佩里

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神经网络P图新神器：摘墨镜戴美瞳都能搞定，加首饰换发型真假难分 | 代码开源

不过这次的AI修图师，还有一些新本领。例如，对于色彩的掌握。可以根据要求，改变眼球的颜色，轻松告别美瞳或者红眼。还能改变发型。...甚至，给光头P上秀发，而且头发可以是不同颜色的混搭，直接生成一种挑染的风范~ 不仅如此，这个AI还能按照需求，定制生成搭配的首饰。耳坠啊什么的，全都不在话下。...这个AI能脑补的范围可不只是一点点，而是一大片。即便你给它这样一张图片。只要给出要求。 AI修图师也能很好的重建出来。...左边是脑补的结果，右边是真实的照片，对比一下，你会点赞的…… 再展示一组。甚至，只给一个带颜色的简笔画，AI修图师也能生成接近原照片的结果。...数据集在这项研究中，训练使用的是中国香港中文大学汤晓鸥组收集的人脸数据集CelebA-HQ数据集。在其中随机选择两组共29000张图像用于训练，1000张图像用于测试。

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用BeautifulSoup来煲美味的汤

BeautifulSoup搜索文档树搜索文档树有很多方法，match,find,find_all...，这里介绍比较常用的fnd_all()。...find_all()语法格式： find_all(name, attrs , recursive , text , **kwargs) 通过一个简单的例子，来感受一下它的魅力： soup.find_all.../lacie" id="link2">Lacie] 这里找到了href属性里含有“lacie”字样的a标签的信息，我们也可以同时定义多个关键字来进行更严格的过滤： soup.find_all(href...：你只要记住match 方法用于查找字符串的头部（也可以指定起始位置），它是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找所有匹配的结果。...好了本篇关于用BeautifulSoup来煲美味的汤的介绍就到此为止了，感谢你的赏阅！

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爬虫实践：获取百度贴吧内容

本次要爬的贴吧是>，西部世界是我一直很喜欢的一部美剧，平时有空也会去看看吧友们都在聊些什么。所以这次选取这个吧来作为实验材料。...，我们需要做的就是： 1、从网上爬下特定页码的网页 2、对于爬下的页面内容进行简单的筛选分析 3、找到每一篇帖子的标题、发帖人、日期、楼层、以及跳转链接 4、将结果保存到文本。...，最后筛选出数据就可以了。...soup.find()方法得到我们想要的结果具体代码的实现： ''' 抓取百度贴吧---西部世界吧的基本内容爬虫线路： requests - bs4 Python版本： 3.6 OS： mac os...liTags = soup.find_all('li', attrs={'class': ' j_thread_list clearfix'}) # 通过循环找到每个帖子里的我们需要的信息

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1029 旧键盘 (20 分)

1029 旧键盘 (20 分) 旧键盘上坏了几个键，于是在敲一段文字的时候，对应的字符就不会出现。现在给出应该输入的一段文字、以及实际被输入的文字，请你列出肯定坏掉的那些键。...输入格式：输入在 2 行中分别给出应该输入的文字、以及实际被输入的文字。每段文字是不超过 80 个字符的串，由字母 A-Z（包括大、小写）、数字 0-9、以及下划线 _（代表空格）组成。...输出格式：按照发现顺序，在一行中输出坏掉的键。其中英文字母只输出大写，每个坏键只输出一次。题目保证至少有 1 个坏键。...这里使用了vector来进行输出结果的接受，因此需要保证不能重复，就使用了find函数，如果找不到对应字符串，则find函数会指向end的迭代器。当然，在此之前需要将英文类字符全部同意为大写字母。...最后输出即可。

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少到4个示例，击败所有少样本学习：DeepMind新型800亿模型真学会了

但是标注过程效率低效、成本高，对于资源密集型的任务来说，需要大量带注释的数据，并且每次遇到新任务时都需要训练一个新模型。...DeepMind 另辟蹊径，他们正在探索可替代模型，可以使这个过程更容易、更高效，只给出有限的特定于任务的信息。...，输出这是一只火烈鸟，它们在加勒比海被发现。...最后阶段是特征 X_f 的 2D 空间网格被展平为 1D，如下图 4 所示。...实验结果在纳入研究的 16 个任务中，当每个任务仅给定 4 个示例时，Flamingo 击败了以往所有的少样本学习方法。

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