本文实例讲述了Python查询阿里巴巴关键字排名的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
这里使用python库urllib及pyquery基本东西的应用,实现阿里巴巴关键词排名的查询,其中涉及到urllib代理的设置,pyquery对html文档的解析
1. urllib 基础模块的应用,通过该类获取到url中的html文档信息,内部可以重写代理的获取方法
class ProxyScrapy(object): def __init__(self): self.proxy_robot = ProxyRobot() self.current_proxy = None self.cookie = cookielib.CookieJar() def __builder_proxy_cookie_opener(self): cookie_handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(self.cookie) handlers = [cookie_handler] if PROXY_ENABLE: self.current_proxy = ip_port = self.proxy_robot.get_random_proxy() proxy_handler = urllib2.ProxyHandler({'http': ip_port[7:]}) handlers.append(proxy_handler) opener = urllib2.build_opener(*handlers) urllib2.install_opener(opener) return opener def get_html_body(self,url): opener = self.__builder_proxy_cookie_opener() request=urllib2.Request(url) #request.add_header("Accept-Encoding", "gzip,deflate,sdch") #request.add_header("Accept", "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8") #request.add_header("Cache-Control", "no-cache") #request.add_header("Connection", "keep-alive") try: response = opener.open(request,timeout=2) http_code = response.getcode() if http_code == 200: if PROXY_ENABLE: self.proxy_robot.handle_success_proxy(self.current_proxy) html = response.read() return html else: if PROXY_ENABLE: self.proxy_robot.handle_double_proxy(self.current_proxy) return self.get_html_body(url) except Exception as inst: print inst,self.current_proxy self.proxy_robot.handle_double_proxy(self.current_proxy) return self.get_html_body(url)
2. 根据输入的公司名及关键词列表,返回每个关键词的排名
def search_keywords_rank(keyword_company_name, keywords): def get_context(url): start=clock() html=curl.get_html_body(url) finish=clock() print url,(finish-start) d = pq(html) items = d("#J-items-content .ls-item") items_c = len(items) print items_c if items_c < 38: return get_context(url) return items, items_c result = OrderedDict() for keyword in keywords: for page_index in range(1,9): u = url % (re.sub('\s+', '_', keyword.strip()), page_index) items, items_c = get_context(u) b = False for item_index in range(0, items_c): e=items.eq(item_index).find('.title a') p_title = e.text() p_url = e.attr('href') e=items.eq(item_index).find('.cright h3 .dot-product') company_name = e.text() company_url = e.attr('href') if keyword_company_name in company_url: total_index = (page_index-1)*38 +item_index+1+(0 if page_index==1 else 5) print 'page %s, index %s, total index %s' % (page_index, item_index+1, total_index) b = True if keyword not in result: result[keyword] = (p_title, p_url, page_index, item_index+1, total_index, u) break if b: break return result
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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