python搜索汽車價格

❶ 如何抓取汽車之家的車型庫 Python中文社區

實際上，關於「如何抓取汽車之家的車型庫」，我已經在「使用 Mitmproxy 分析介面」一文中給出了方法，不過那篇文章里講的是利用 API 介面來抓取數據，一般來說，因為介面不會頻繁改動，相對 WEB 頁面而言更穩定，所以通常這是數據抓取的最佳選擇，不過利用 API 介面來抓取數據有一些缺點，比如有的數據沒有 API 介面，亦可能雖然有 API 介面，但是數據使用了加密格式，此時只能通過 WEB 頁面來抓取數據。

既然要通過 WEB 頁面來抓取數據，那麼就不得不提到Scrapy，它可以說是爬蟲之王，我曾經聽說有人用 Scrapy，以有限的硬體資源在幾天的時間里把淘寶商品數據從頭到尾擼了一遍，如此看來，本文用 Scrapy 來抓取汽車之家的車型庫應該是綽綽有餘的了。
在抓取汽車之家的車型庫之前，我們應該對其結構有一個大致的了解，按照網路中的描述，其大致分為四個級別，分別是品牌、廠商、車系、車型。本文主要關注車系和車型兩個級別的數據。在抓取前我們要確定從哪個頁面開始抓取，比較好的選擇有兩個，分別是產品庫和品牌找車，選擇哪個都可以，本文選擇的是品牌找車，不過因為品牌找車頁面使用了 js 來按字母來載入數據，所以直接使用它的話可能會有點不必要的麻煩，好在我們可以直接使用從A到Z的字母頁面。
假設你已經有了 Scrapy 的運行環境（註：本文代碼以 Python3 版本為准）：
shell> scrapy startproject autohome
shell> cd autohome
shell> scrapy genspider automobile www.autohome.com.cn -t crawl

如此就生成了一個基本的蜘蛛骨架，需要說明的是 Scrapy 有兩種蜘蛛，分別是 spider 和 crawl，其中 spider 主要用於簡單的抓取，而 crawl 則可以用來實現復雜的抓取，復雜在哪裡呢？主要是指蜘蛛可以根據規則萃取需要的鏈接，並且可以逐級自動抓取。就抓取汽車之家的車型庫這個任務而言，使用 spider 就可以實現，不過鑒於 crawl 在功能上更強大，本文選擇 crawl 來實現，其工作流程大致如下：通過 start_urls 設置起始頁，通過 rules 設置處理哪些鏈接，一旦遇到匹配的鏈接地址，那麼就會觸發對應的 callback，在 callback 中可以使用 xpath/css 選擇器來選擇數據，並且通過 item loader 來載入 item：

車系

車型
文件：autohome/items.py：
# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy
from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst

class SeriesItem(scrapy.Item):
series_id = scrapy.Field(
input_processor=MapCompose(lambda v: v.strip("/")),
output_processor=TakeFirst()
)
series_name = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())

class ModelItem(scrapy.Item):
model_id = scrapy.Field(
input_processor=MapCompose(lambda v: v[6:v.find("#")-1]),
output_processor=TakeFirst()
)
model_name = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())
series_id = scrapy.Field(output_processor=TakeFirst())

文件：autohome/autohome/spiders/automobile.py：
# -*- coding: utf-8 -*-

import json
import string
from scrapy import Request
from scrapy.http import HtmlResponse
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.loader import ItemLoader
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from urllib.parse import parse_qs, urlencode, urlparse
from autohome.items import ModelItem, SeriesItem

class AutomobileSpider(CrawlSpider):
name = "automobile"
allowed_domains = ["www.autohome.com.cn"]

start_urls = [
"" + x + ".html"
for x in string.ascii_uppercase if x not in "EIUV"
]

rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=("/\d+/#",)), callback="parse_item"),
)

def parse(self,response):
params = {
"url": response.url,
"status": response.status,
"headers": response.headers,
"body": response.body,
}

response = HtmlResponse(**params)

return super().parse(response)

def parse_item(self, response):
sel = response.css("div.path")

loader = ItemLoader(item=SeriesItem(), selector=sel)
loader.add_css("series_id", "a:last-child::attr(href)")
loader.add_css("series_name", "a:last-child::text")

series = loader.load_item()

# 即將銷售 & 在售
for sel in response.css("div.interval01-list-cars-infor"):
loader = ItemLoader(item=ModelItem(), selector=sel)
loader.add_css("model_id", "a::attr(href)")
loader.add_css("model_name", "a::text")
loader.add_value("series_id", series['series_id'])

yield loader.load_item()

# 停售
url = ""

years = response.css(".dropdown-content a::attr(data)")

for year in years.extract():
qs = {
"y": year,
"s": series["series_id"]
}

yield Request(url + "?" + urlencode(qs), self.stop_sale)

def stop_sale(self, response):
data = parse_qs(urlparse(response.url).query)

body = json.loads(response.body_as_unicode())

for spec in body["Spec"]:
yield {
"model_id": str(spec["Id"]),
"model_name": str(spec["Name"]),
"series_id": str(data["s"][0]),
}

把如上兩段源代碼拷貝到對應的文件里，下面我們就可以讓蜘蛛爬起來了：
shell> scrapy crawl automobile -o autohome.csv

抓取的結果會保存到 autohome.csv 里。如果保存到 json 文件中，那麼有時候你可能會發現輸出的都是 unicode 編碼，此時可以設置FEED_EXPORT_ENCODING來解決，如果想保存到資料庫中，那麼可以使用 Scrapy 的pipeline來實現。
如果你完整讀過 Scrapy 的文檔，那麼可能會記得在spiders一章中有如下描述：
When writing crawl spider rules, avoid using parse as callback, since the CrawlSpider uses the parse method itself to implement its logic. So if you override the parse method, the crawl spider will no longer work.
意思是說，在使用 crawl 的時候，應該避免覆蓋 parse 方法，不過本文的源代碼中恰恰重寫了 parse 方法，究其原因是因為汽車之家的字母頁存在不規范的地方：
shell> curl -I h

HTTP/1.1 200 OK
Date: ...
Server: ...
Content-Type: text/html, text/html; charset=gb2312
Content-Length: ...
Last-Modified: ...
Accept-Ranges: ...
X-IP: ...
Powerd-By-Scs: ...
X-Cache: ...
X-Via: ...
Connection: ...

乍看上去好像沒什麼問題，不過仔細一看就會發現在 Content-Type 中 text/html 存在重復，此問題導致 Scrapy 在判斷頁面是否是 html 頁面時失敗。為了修正此問題，我重寫了 parse 方法，把原本是 TextResponse 的對象重新包裝為 HtmlResponse 對象。通過抓取竟然還幫助汽車之家找到一個 BUG，他們真是應該謝謝我才對。
有時候，為了避免蜘蛛被對方屏蔽，我們需要偽裝 User-Agent，甚至通過一些代理服務來偽裝自己的 IP，本文篇幅所限，就不多說了，實際上，Scrapy 不僅僅是一個庫，更是一個平台，本文涉及的內容只能算是管中窺豹，有興趣的讀者不妨多看看官方文檔，此外，網上也有很多例子可供參考。
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❷ Python在汽車行業都有哪些應用

python這東西沒有固定的應用領域，換言之，應用非常廣。
因為python是個編程語言，理論上講，用得上編程的領域，除了非常貼近硬體的領域以外，都用得上python。

❸ python 判斷實時價格是上漲還是下跌中

具體情況得具體分析，盤整的出現不僅僅出現在頭部或底部，也會出現在上漲或下跌途中，根據盤整出現在股價運動的不同階段，我們可將其分為：上漲中的盤整、下跌中盤整、高檔盤整、低檔盤整四種情形。

上漲中的盤整：上漲中的盤整是股價經過一段時間急速的上漲後，稍作歇息，然後再次上行。其所對應的前一段漲勢往往是弱勢後的急速上升，從成交量上看，價升量增，到了盤整階段，成交量並不萎縮，雖有獲利回吐盤拋出，但買氣旺盛，足以擊退空方。該盤整一般以楔形、旗形整理形態出現。

下跌中的盤整：下跌中的盤整是股價經過一段下跌後，稍有企穩，略有反彈，然後再次調頭下行。其所對應的前一段下跌受利空打擊，盤整隻是空方略作休息，股價略有回升，但經不起空方再次進攻，股價再度下跌，從成交量看，價跌量增。

高檔盤整：高檔盤整是股價經過一段時間的上漲後，漲勢停滯，股價盤旋波動，多方已耗盡能量，股價很高，上漲空間有限，莊家在頭部逐步出貨，一旦主力撤退，由多轉空，股價便會一舉向下突破。此種盤整一般以矩形、園弧頂形態出現。

低檔盤整：低檔盤整是股價經過一段時間的下跌後，股價在底部盤旋，加之利多的出現，人氣逐漸聚攏，市場資金並未撤離，只要股價不再下跌，就會紛紛進場，由空轉多，主力莊家在盤局中不斷吸納廉價籌碼，浮動籌碼日益減少，上檔壓力減輕，多方在此區域蓄勢待發。當以上幾種情況出現時，盤局就會向上突破了。此種盤整一般會以矩形、園弧底形態出現。

這些可以慢慢去領悟，在股市中沒有百分之百的成功戰術，只有合理的分析。每個方法技巧都有應用的環境，也有失敗的可能。新手在把握不準的情況下不防用個牛股寶手機炒股去跟著牛人榜里的牛人去操作，這樣穩妥得多，希望可以幫助到您，祝投資愉快！

❹ 一般來說Python報班多少錢

根據目前市場情況來說，Python報班培訓學習費用在2w左右，當然不同的機構，課程安排不同，學習周期和費用也是存在差異的。
現在從事Python培訓的機構有很多，建議選擇機構的時候從以下幾點進行考慮：
1、教學體系：考察機構的教學體系，教學內容是否理論+實戰項目教學。
2、師資力量：試聽一下機構的課程，看看講師授課水平如何，看看機構是否有專業的講師，講師是否有從業經驗或者實戰項目經驗。
3、就業指導：就業服務，並不是說提供就業，一般提供就業的機構千萬不要輕易相信，就業服務主要查看機構是否進行就業指導服務，是否有合作的大企業，有內部推薦就業機會。
最後建議大家在選擇機構的時候，一定要親自試聽一下課程，合適自己的才是最好的。

❺ Python培訓價格多少

Python培訓的價格需要看是什麼機構，什麼地區，是線上還是線下，每個不同，涉及到的費用也不同。

不過對於想要學習python培訓的朋友，費用一般大概是2998-20000之間的水平，學習時間有長有短，長的基本上可以直接就業，就業後，一個月差不多就可以把學費賺到手，因此想要參加培訓班的朋友，這個費用相對來講還是比較合理的。

Python課程分為4個課程階段：

一、python軟體開發基礎、二、python高級編程、三、python全棧式WEB工程師課程、四、python爬蟲工程師、大數據分析工程師、人工智慧工程師。

學習python，一定選擇正規的培訓機構了，只有正規的培訓機構才能對教學質量有保障，同時就業也有保障。

這里推薦大家可以到達內學習。達內時代科技集團有限公司（簡稱達內教育），成立於2002年。2014年4月3日成功在美國上市。成為中國赴美國上市的職業教育公司，也是引領行業的職業教育公司。達內擁有行業內完善的教研團隊，200餘位總監級講師，1000餘名教研人員，全方位保障學員學習。。

❻ python費用多少

不貴，1萬多等學python已經很便宜了，現在python就業形勢這么好，就業一個月也就賺回來了！望採納！

❼ 如何用python抓取淘寶單個寶貝每個sku的價格

用Python抓取還要寫代碼，太麻煩了，也不適合比較懶的，不想學寫代碼的人，幹嘛不下個免費的前嗅採集器呢，用可視化採集，只需要點點點就可以抓到你想要的欄位信息了，還是比較適合代碼基礎差、懶得學的人群使用的。你要是想採集點難度較大的網站的話，也可以找客服人員，咨詢配置模板的售價，也不是很貴的。

❽ 用Python畫小車車

你好，下面是一個對應的代碼
import turtle
import time

t = turtle.Pen()

def fun1(t, x, y):
t.forward(x)
t.left(y)

def fun2(t, x, y):
t.forward(x)
t.right(y)

'''
color函數有三個參數
第一個參數指定有多少紅色
第二個參數指定有多少綠色
第三個參數指定有多少藍色

都為0的時候此時為黑色
都為1的時候此時為白色

這種紅色，綠色，藍色的混搭叫做RGB
藍色和紅色混合產生紫色
黃色和紅色混合產生橙色
'''

t.color(1, 0, 0)

t.begin_fill()

fun1(t, 100, 90)
fun1(t, 20, 90)
fun2(t, 20, 90)
fun1(t, 20, 90)
fun1(t, 60, 90)
fun2(t, 20, 90)
fun1(t, 20, 90)
t.forward(20)

t.end_fill()

t.color(0, 0, 0)
t.up()
t.forward(10)
t.down()
# 開始位置
#t.begin_fill()
# 畫圓
t.circle(10)
# 結束位置
#t.end_fill()

# 設置當前的指定角度為0度
t.setheading(0)
t.up()
t.forward(90)
t.right(90)
t.forward(10)
t.setheading(0)
t.down()

#t.begin_fill()
t.circle(10)
#t.end_fill()
t.up()

time.sleep(20)

❾ python3如何用正則匹配出價格格式的內容

這要看代碼內容啊。比如：阿里巴巴的產品價格：

#-*-coding:utf-8-*-

importre

a='<spanclass="valueprice-length-5">22.00</span>'
jg=re.search('<spanclass="valueprice-length-5">(.*?)</span>',a)
print(jg.group(1))