实验1:网络爬虫开发及数据的可视化
一、 实验目标与基本要求
1. 实验目标
开发网络爬虫在东方财富、新浪财经或者纳斯达克等财经网站上爬取一只股票的每天的开盘价,收盘价,最高价,最低价等信息,并存储在数据库中,并开发GUI应用可视化。
2. 基本要求
(1) 掌握网络爬虫的开发方法;
(2) 掌握Python开发数据库的GUI界面;
(3) 掌握Matplotlib绘制股票的K线图;
二、 主要知识点、重点与难点
1. 主要知识点
(1) 网络爬虫的基本知识;
(2) 利用正则表达式对网页信息提取;
(3) 数据库的访问和表中的数据操作;
(4) Matplotlib库的使用。
2. 重点
(1) 网络爬虫框架的使用;
(2) 正则表达式的使用;
(3) 数据库存储数据。
3. 难点
(1) 利用正则表达式根据网页中的信息组织方式提取数据;
(2) K线图的展现。
三、 实验过程设计
(1) 在互联网中寻找可以提取数据的网站;
(2) 构造网络爬虫框架以及正则表达式;
(3) 设计数据库表,建立数据库,将获取的数据存储到数据库中;
(4) 设计数据库访问语句,可以以表格的形式展现数据;
(5) 可以将一只股票30天的数据用K线图展现。
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温馨提示
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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