python怎麼爬產品指數

㈠ python怎麼表示指數

其中有兩個非常漂亮的指數函數圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數函數。

圖 1 a>1圖 1 a>1

我們知道當0 ，指數函數 是單調遞減的，當a>1 時，指數函數是單調遞增的。所以我們首先要定義出指數函數，將a值做不同初始化

import math
...
def exponential_func(x, a): #定義指數函數
y=math.pow(a, x)
return y

然後，利用numpy構造出自變數，利用上面定義的指數函數來計算出因變數

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變數組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值

有了自變數和因變數的一些散點，那麼就可以模擬我們平時畫函數操作——描點繪圖，利用下面代碼就可以實現

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導入坐標軸加工模塊
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創建一個繪圖區對象ax
fig.add_axes(ax) #將繪圖區對象添加到畫布中

def exponential_func(x, a=2): #定義指數函數
y=math.pow(a, x)
return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變數組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值
ax.plot(X, Y) #繪制指數函數
plt.show()

圖 2 a=2

圖2雖簡單，但麻雀雖小五臟俱全，指數函數該有都有，接下來是如何讓其看起來像我們在作圖紙上面畫的那麼美觀，這里重點介紹axisartist 坐標軸加工類，在的時候我們已經用過了，這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼後面加上一些代碼來將坐標軸好好打扮一番。

圖 3 a>1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a>1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp

㈡ python中如何使用指數

exp()方法：

exp(x)方法返回x的指數，e^x。

如x=1，那麼e的1次冪為2.7183…

語法：

注意：exp()是不能直接訪問的，需要導入math模塊，通過靜態對象調用該方法。

實例：

運行結果：

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㈢ 我想用python爬蟲爬取數據，但是數據格式不是很懂，誰能給我說說怎麼爬取

這已經是一個json格式的文本了，直接把文本請求下來轉換成json就行了，就會變成python里dict和list嵌套的結構

㈣ 如何用產品id索引爬取標簽內的產品各項標題鏈接價格 python

產品id索引爬取標簽內的產品各項標題鏈接價格 python可以使用網頁請求方式:最常見的方式，一般用於獲取或者查詢資源信息，也是大多數網站使用的方式，響應速度快，或者多以表單形式上傳參數，因此除了查詢信息外，還可以修改信息。

另外可以以開發者的身份進入網站進行價格查詢，打開網頁，用開發者模式，任意復制一條首條新聞標題，粘貼到搜索框里。開發者模式，依次點擊『network』,『XHR』找到翻譯數據，點擊Headers，請求為get方式，使用Beautiful soup解析網頁，然後再安裝bs。

Beautiful soup 指定xlml解析器進行解析，soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml'使用select（選擇器）定位數據，使用瀏覽器的開發者模式，將滑鼠停留在對應數據位置並右擊。

開發者界面會有被選中部分，右擊 ---> selector; 將路徑粘貼在文檔中，代碼如下#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li:nth-child(1) > a。

這是選中的第一條路徑，但我們要獲取所有的新聞頭條，因此將：li:nth-child(1)中冒號（包含冒號）後面的刪掉。如下：#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a，然後就可以直接查詢了。

㈤ Python爬蟲如何寫

Python的爬蟲庫其實很多，像常見的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入門爬蟲的話，可以學習一下requests和bs4(BeautifulSoup)這2個庫，比較簡單，也易學習，requests用於請求頁面，BeautifulSoup用於解析頁面，下面我以這2個庫為基礎，簡單介紹一下Python如何爬取網頁靜態數據和網頁動態數據，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

Python爬取網頁靜態數據

這個就很簡單，直接根據網址請求頁面就行，這里以爬取糗事網路上的內容為例：

1.這里假設我們要爬取的文本內容如下，主要包括昵稱、內容、好笑數和評論數這4個欄位：

打開網頁源碼，對應網頁結構如下，很簡單，所有欄位內容都可以直接找到：

2.針對以上網頁結構，我們就可以編寫相關代碼來爬取網頁數據了，很簡單，先根據url地址，利用requests請求頁面，然後再利用BeautifulSoup解析數據（根據標簽和屬性定位）就行，如下：

程序運行截圖如下，已經成功爬取到數據：

Python爬取網頁動態數據

很多種情況下，網頁數據都是動態載入的，直接爬取網頁是提取不到任何數據的，這時就需要抓包分析，找到動態載入的數據，一般情況下就是一個json文件（當然，也敬鏈譽可能是其他類型的文件，像xml等），然後請求解析這個json文件，就能獲取到我們需要的數據，這里以爬取人人貸上面的散標數據為例：

1.這里假設我們爬取的數據如下，主要包括年亮段利率，借款標題，期限，金額，進度這5個欄位：

2.按F12調出開發者工具，依次點擊「Network」->「XHR」，F5刷新頁面，就可以找到動態載入的json文件，具體信息如下：

3.接著，針對以上抓包分析，我們就可以編寫相關代碼來爬取數據了，基本思路和上面的靜態網頁差不多，先利用requests請求json，然後再利用python自帶的json包解析數據就行，如下：

程序運行截圖如下，已經成功獲取到數據：

至此，我們就完成了利用python來爬取網頁數據。總的來說，整個過程很簡單，requests和BeautifulSoup對於初學者來說，非常容易學習，也易掌握，可以學習使用一下，後期熟悉後，可以學習一下scrapy爬蟲框架，可以明顯提高開發效率，非常不錯，當然，網頁中要是有加密、驗證碼等，這個就需要自己好好琢磨，研究對策了，網上也有相關教程和資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分喚陸享的內容能對你上有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

㈥ 如何學習python爬蟲

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。 Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而

言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的

使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂 開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑 ，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從 一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。 那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。 這里給你一

條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

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學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按 「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」 這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器

獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等， 建議從requests+Xpath 開始 ，requests 負責連接網

站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多， 一

般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了 。

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如 訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等 。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy

框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人

驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前

比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據 ，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在

Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是 數據如何入庫、如何進行提取 ，在需要的時候再學習就行。

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字： 分布

式爬蟲 。

分布式這個東西，聽起來很恐怖， 但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作 ，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具 。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務

隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架

構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際

的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好 。

㈦ 怎麼學python爬取財經信息

本程序使用Python 2.7.6編寫，擴展了Python自帶的HTMLParser，自動根據預設的股票代碼列表，從Yahoo Finance抓取列表中的數據日期、股票名稱、實時報價、當日變化率、當日最低價、當日最高價。

由於Yahoo Finance的股票頁面中的數值都有相應id。

例如納斯達克100指數ETF（QQQ）
其中實時報價的HTML標記為

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_qqq">87.49</span>

而標普500指數ETF（SPY）


其中實時報價的HTML標記為

[html]view plain

• <spanid="yfs_l84_spy">187.25</span>

因此本數據抓取程序根據相應的id字元串來查找數據。具體來說就是先繼承HTMLParser，然後在自定義的子類中重載handle_data(self, data)方法，查找包含相應id字元串（例如實時報價的id字元串為"yfs_l84_"+股票代碼）的HTML標記，並輸出這個HTML標記中的數據（例如qqq的<span id="yfs_l84_qqq">87.49</span>，其中的數據87.49就是實時報價。）

樣本輸出：

數據依次是

數據日期 股票代碼 股票名稱 實時報價 日變化率 日最低價 日最高價

[python]view plain

• 05/05/(IBB)233.281.85%225.34233.28

• 05/05/(SOCL)17.480.17%17.1217.53

• 05/05/(PNQI)62.610.35%61.4662.74

• 05/05/2014xsdSPDRS&PSemiconctorETF(XSD)67.150.12%66.2067.41

• 05/05/2014itaiSharesUSAerospace&Defense(ITA)110.341.15%108.62110.56

• 05/05/2014iaiiSharesUSBroker-Dealers(IAI)37.42-0.21%36.8637.42

• 05/05/(VBK)119.97-0.03%118.37120.09

• 05/05/2014qqqPowerSharesQQQ(QQQ)87.950.53%86.7687.97

• 05/05/2014ewiiSharesMSCIItalyCapped(EWI)17.86-0.56%17.6517.89

• 05/05/(DFE)62.33-0.11%61.9462.39

• 05/05/(PBD)13.030.00%12.9713.05

• 05/05/(EIRL)38.52-0.16%38.3938.60

㈧ python網頁爬蟲教程

現行環境下，大數據與人工智慧的重要依託還是龐大的數據和分析採集，類似於神譽淘寶 京東 網路 騰訊級別的企業 能夠通過數據可觀的用戶群體獲取需要的數據，而一般企業可能就沒有這種通過產品獲取數據的能力和條件，想從事這方面的工作，需掌握以下知識：
1. 學習Python基礎知識並實現基本的爬蟲過程
一般獲取數據的過程都是按照 發送請求-獲得頁面反饋-解析並且存儲數據 這三個流程來實現的。這個過程其實就是模擬了一個人工瀏覽網頁的過程。
Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我們可以按照requests 負責連接網謹唯站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。
2.了解非結構化數據的存儲
爬蟲抓取的數據結構復雜 傳統的結構化資料庫可能並不是特別適合我們使用。我們前期推薦使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬蟲技巧
使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等處理方式即可以解決大部分網站的反爬蟲策略。
4.了解分布式存儲
分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具游晌段就可以了。

㈨ python大數據-爬取趕集轉轉商品信息10萬大數據

爬取轉轉二手商品數據

新增文件 channel_extract.py

新櫻桐建文件 page_parsing.py

打開終端，開啟3個窗口，切換到程序文件塌腔夾中，第一個窗口輸入 mongod , mongo ，好了， mongo 已開啟
第二個窗口輸入 python3 counts.py
第三個窗口輸入 python3 main.py
好了，開始抓取數據了脊衫坦，成功

㈩ 如何用Python爬取數據

方法/步驟

• 在做爬取數據之前，你需要下載安裝兩個東西，一個是urllib,另外一個是python-docx。

  

• 7

  這個爬下來的是源代碼，如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。