基于python的爬虫毕业论文
做爬虫，特别是python写说容易挺容易，说难也挺难的，举个栗子 简单的:将上面的所有代码爬下来写个for循环，调用urllib2的几个函数就成了，基本10行到20行以内的代码难度0情景:网站服务器很卡，有些页面打不开，urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(6以后urlopen有了timeout)爬下来的网站出现乱码，你得分析网页的编码网页用了gzip压缩，你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压你的爬虫太快了，被服务器要求停下来喝口茶服务器不喜欢被爬虫爬，会对对header头部浏览器信息进行分析，如何伪造爬虫整体的设计，用bfs爬还是dfs爬如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容，如何获取cookies以上问题都是写爬虫很常见的，由于python强大的库，略微加了一些代码而已难度1情景:还是cookies问题，网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效如果有验证码才能爬到的地方，如何绕开或者识别验证码嫌速度太慢，开50个线程一起爬网站数据难度2情景:对于复杂的页面，如何有效的提取它的链接，需要对正则表达式非常熟练有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的，甚至奇葩一点是jsfuck，如何爬到这些难度3总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为，具体程序有多复杂，由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定爬虫写得不多，暂时能想到的就这么多，欢迎补充
主要是两点或者三点第一个是爬虫的技术框架，这个比较好，理解了第二个是医疗数据内容以及可视化选择，就比如说医疗数据，你是用饼图还是柱状图去反映一些病情然后写一些代码实践上的技术考量，以及运行结果这就是核心了，然后照着论文框架套一下就可以了
基于python爬虫的论文
叙述和描写为主，但往往兼有抒情和议论，是一种形式多样，笔墨灵活的文体，也是最广泛的文体。论文写作，是把自己的亲身感受和经历通过生动、形象的语言，描述给读者。论文包括的范围很广，如记人记事，日记、游记、人物传记、传说、新闻、通讯、小说等，都属于论文的范畴。论文写的是生活中的见闻，要表达出作者对于生活的真切感受。
主要是两点或者三点第一个是爬虫的技术框架，这个比较好，理解了第二个是医疗数据内容以及可视化选择，就比如说医疗数据，你是用饼图还是柱状图去反映一些病情然后写一些代码实践上的技术考量，以及运行结果这就是核心了，然后照着论文框架套一下就可以了
基于python爬虫的论文标题
大体的进度如下：增加了Cron： 用来告诉程序每隔30分钟 让一个task 醒来， 跑到指定的那几个博客上去爬取最新的更新用google 的 Datastore 来存贮每次爬虫爬下来的内容。。只存贮新的内容。。就像上次说的那样，这样以来 性能有了大幅度的提高： 原来的每次请求后， 爬虫才被唤醒 所以要花大约17秒的时间才能从后台输出到前台而现在只需要2秒不到对爬虫进行了优化 Cyaml 来安排每个程序醒来的时间经过翻文档， 问问题终于弄明白google的cron的工作原理－－实际上只是google每隔指定的时间虚拟地访问一个我们自己指定的url…因此在Django 下， 根本不需要写一个纯的python 程序 一定不要写：if __name__=="__main__": 只需要自己配置一个url 放在py里：def updatePostsDB(request): #deleteAll() SiteInfos=[] SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="L2ZStory" SiteInfo['feedurl']="feed" SiteInfo['blog_type']="wordpress" SiteIappend(SiteInfo) SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="YukiLife" SiteInfo['feedurl']="feed" SiteInfo['blog_type']="sina" SiteIappend(SiteInfo) SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="ZLife" SiteInfo['feedurl']="feed" SiteInfo['blog_type']="wordpress" SiteIappend(SiteInfo) SiteInfo={} SiteInfo['PostSite']="ZLife_Sina" SiteInfo['feedurl']="feed" SiteInfo['blog_type']="sina" SiteIappend(SiteInfo) try: for site in SiteInfos: feedurl=site['feedurl'] blog_type=site['blog_type'] PostSite=site['PostSite'] PostInfos=getPostInfosFromWeb(feedurl，blog_type) recordToDB(PostSite，PostInfos) Msg="Cron Job D" except Exception，e: Msg=str(e) return HttpResponse(Msg)yaml 要放在跟yaml同一个级别上：cron:- description: retrieve newest postsurl: /task_updatePosts/schedule: every 30 minutes在py 里只要指向这个把task_updatePostsDB 指向url就好了调试这个cron的过程可以用惨烈来形容。。。在stackoverflow上有很多很多人在问为什么自己的cron不能工作。。。我一开始也是满头是汗，找不着头脑。。。最后侥幸弄好了，大体步骤也是空泛的很。。但是很朴实：首先，一定要确保自己的程序没有什么syntax error…然后可以自己试着手动访问一下那个url 如果cron 正常的话，这个时候任务应该已经被执行了 最后实在不行的话多看看log… Datastore的配置和利用－－Using Datastore with Django我的需求在这里很简单－－没有join…所以我就直接用了最简陋的django-这个py 是个重点：复制代码代码如下:from appengine_dels import BaseModelfrom xt import dbclassPostsDB(BaseModel):link=LinkProperty()title=StringProperty()author=StringProperty()date=DateTimeProperty()description=TextProperty()postSite=StringProperty()前两行是重点中的重点。。。。我一开始天真没写第二行。。。结果我花了2个多小时都没明白是怎么回事。。得不偿失。。。读写的时候， 千万别忘了。。。PostDBput()一开始的时候，我为了省事，就直接每次cron被唤醒， 就删除全部的数据， 然后重新写入新爬下来的数据。。。结果。。。一天过后。。。有4万条读写纪录。。。。而每天免费的只有5万条。。。。所以就改为在插入之前先看看有没有更新， 有的话就写，没的话就不写。。总算把数据库这部分搞好了。。。爬虫的改进：一开始的时候，爬虫只是去爬feed里给的文章。。这样一来，如果一个博客有24＊30篇文章的话。。。最多只能拿到10篇。。。。这次，改进版能爬所有的文章。。我分别拿孤独川陵， 韩寒， Yuki和Z的博客做的试验。。成功的很。。。其中孤独川陵那里有720＋篇文章。。。无遗漏掉的被爬下来了。。import urllib#from BeautifulSoup import BeautifulSoupfrom pyquery import PyQuery as pqdef getArticleList(url): lstArticles=[] url_prefix=url[:-6] Cnt=1 response=urlopen(url) html=ad() d=pq(html) try: pageCnt=d("SG_pages")find('span') pageCnt=int(d(pageCnt)xt()[1:-1]) except: pageCnt=1 for i in range(1，pageCnt+1): url=url_prefix+str(i)+"html" #print url response=urlopen(url) html=ad() d=pq(html) title_spans=d("atc_title")find('a') date_spans=d('atc_tm') for j in range(0，len(title_spans)): titleObj=title_spans[j] dateObj=date_spans[j] article={} article['link']= d(titleObj)attr('href') article['title']= d(titleObj)xt() article['date']=d(dateObj)xt() article['desc']=getPageContent(article['link']) lstAappend(article) return lstArticles def getPageContent(url): #get Page Content response=urlopen(url) html=ad() d=pq(html) pageContent=d("articalContent")xt() #print pageContent return pageContentdef main(): url='_1191258123_0_html'#Han Han url="_1225833283_0_html"#Gu Du Chuan Ling url="_1650910587_0_html"#Feng url="_1583902832_0_html"#Yuki lstArticles=getArticleList(url) for article in lstArticles: f=open("blogs/"+article['date']+"_"+article['title']+"xt"，'w') write(article['desc']de('utf-8')) ＃特别注意对中文的处理 lose() #print article['desc'] if __name__=='__main__': main()对PyQuery的推荐。。很遗憾的说， BueautifulSoup让我深深的失望了。。。在我写上篇文章的时候，当时有个小一直找不到原因。。在我回家后，又搭上了很多时间试图去弄明白为什么BueautifulSoup一直不能抓到我想要的内容。。。后来大体看了看它selector部分的源代码觉得应该是它对于很多还有