# Python-crawler1
Python爬虫实现2003年~2022年三万+个公司年报的智能抓取与关键词次数统计
第一部分代码:从统计好的EXCEL表格中自动进行公司年报的下载地址的捕捉并下载年报PDF
第二部分代码:将下载好的未加密的PDF年报转为TXT文件并将加密的PDF文件解密后转为TXT文件
第三部分代码:从每一个生成的TXT年报文件中搜索自己制定的关键词并统计对应的出现次数到EXCEL表格中
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爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
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Python爬虫实现2003年~2022年三万+个公司年报的智能抓取与关键词次数统计.zip (24个子文件)
SJT-code
年报链接_2005.xlsx 84KB
1.py 2KB
年报链接_2013.xlsx 127KB
2.py 3KB
年报链接_2006.xlsx 78KB
年报链接_2012.xlsx 123KB
年报链接_2007.xlsx 84KB
年报链接_2004.xlsx 83KB
年报链接_2010.xlsx 110KB
年报链接_2015.xlsx 139KB
年报链接_2011.xlsx 118KB
年报链接_2019.xlsx 177KB
年报链接_2022.xlsx 265KB
年报链接_2021.xlsx 249KB
年报链接_2009.xlsx 94KB
年报链接_2018.xlsx 18.94MB
年报链接_2008.xlsx 87KB
年报链接_2003.xlsx 77KB
年报链接_2020.xlsx 220KB
年报链接_2014.xlsx 134KB
README.md 491B
3.py 5KB
年报链接_2016.xlsx 153KB
年报链接_2017.xlsx 164KB
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