摩拜單車爬蟲源碼解析
前兩篇文章分析了我為什麼抓取摩拜單車的介面以及數據分析的結果,這篇文章中講直接提供可運行的源代碼供學習。 。
#目錄結構
\analysis - jupyter做資料分析
\influx-importer - 匯入到influxdb,但之前沒怎麼弄好
- \
- module
s - 代理模組
-
\web - 即時圖形化顯示模組,當時只是為了學一下
react 而已,效果請見這裡 - sql.sql - 建立表的sql
- start.sh - 持續執行的腳本
- 想法
-
核心程式碼放在crawler.py中,資料先儲存在
sqlite 3資料庫中,然後去重複後匯出到csv檔案中以節省空間。大區域的資料。之內以及南至南湖的正方形區域。抓取一次。高。代碼在這裡。小程式的API接口,搞幾個 - 變數
就可以了,十分簡單。
git clone https://github.com/derekhe/mobike-crawler python3 crawler.py
登入後複製最後你可能要問頻繁的抓取IP沒有被封麼?其實摩拜單車是有IP的存取速度限制的,只不過破解之道非常簡單,就是用大量的代理。
我有一個代理池,每天基本上有8000以上的代理。在ProxyProvider中直接取得到這個代理池然後提供一個pick
函數用於隨機選取得分前50的代理。請注意,我的代理池是每小時更新的,但是代碼中提供的
jsonblob的代理列表僅僅是一個樣例,過一段時間後應該大部分都作廢了。 在這裡用到一個代理得分的機制。我並不是直接隨機選擇代理,而是將代理按照得分高低進行排序。每一次成功的請求將加分,而出錯的請求將減分。這樣一會兒就能選出速度、品質最佳的代理商。如果有需要還可以存下來下次繼續用。
def start(self): left = 30.7828453209 top = 103.9213455517 right = 30.4781772402 bottom = 104.2178123382 offset = 0.002 if os.path.isfile(self.db_name): os.remove(self.db_name) try: with sqlite3.connect(self.db_name) as c: c.execute('''CREATE TABLE mobike (Time DATETIME, bikeIds VARCHAR(12), bikeType TINYINT,distId INTEGER,distNum TINYINT, type TINYINT, x DOUBLE, y DOUBLE)''') except Exception as ex: pass
在實際使用中,透過proxyProvider.pick()選擇代理,然後使用。如果代理程式出現任何問題,則直接用proxy.fatal_error()降低評分,這樣後續就不會選擇到這個代理了。 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=250)
print("Start")
self.total = 0
lat_range = np.arange(left, right, -offset)
for lat in lat_range:
lon_range = np.arange(top, bottom, offset)
for lon in lon_range:
self.total += 1
executor.submit(self.get_nearby_bikes, (lat, lon))
executor.shutdown()
self.group_data()
以上是摩拜單車爬蟲源碼解析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
