当前位置: 首页 > news >正文

从零开始学习Python爬虫技术,并应用于市场竞争情报收集

在当今信息爆炸的时代,市场竞争情报收集对企业的发展至关重要。Python爬虫技术可以帮助我们高效地收集网络上的有价值信息。本文将从零开始介绍Python爬虫技术,并探讨如何将其应用于市场竞争情报收集。
一、Python爬虫技术基础

  1. 安装Python环境
    首先,确保您已经安装了Python环境。访问Python官网下载并安装适合您操作系统的Python版本。
  2. 安装爬虫库
    接下来,我们需要安装以下库:
  • requests:用于发送HTTP请求
  • BeautifulSoup:用于解析HTML内容
    使用以下命令安装这些库:
pip install requests beautifulsoup4

二、编写简单的爬虫程序
以下是一个简单的爬虫程序示例,用于抓取网页上的标题:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
html_content = response.text
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
title = soup.find("title").text
print(title)

三、应用于市场竞争情报收集
假设我们需要收集竞争对手的产品信息,以下是一个简单的示例:

  1. 获取产品列表页面
    首先,我们需要获取包含产品列表的网页:
url = "https://competitor.com/products"
response = requests.get(url)
html_content = response.text
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
  1. 提取产品信息
    接下来,我们可以提取产品名称、价格和详情页链接:
product_info_list = []
for product in soup.find_all("div", class_="product"):name = product.find("h2", class_="product-name").textprice = float(product.find("span", class_="product-price").text.strip("$"))details_url = product.find("a", class_="product-details")["href"]product_info_list.append({"name": name, "price": price, "details_url": details_url})
print(product_info_list)
  1. 获取更多信息
    我们可以进一步访问产品详情页,获取更多信息,如产品描述、图片等:
def get_product_details(url):response = requests.get(url)html_content = response.textsoup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")description = soup.find("div", class_="product-description").textimage_url = soup.find("img", class_="product-image")["src"]return {"description": description, "image_url": image_url}
for product in product_info_list:details = get_product_details(product["details_url"])product.update(details)
print(product_info_list)

通过本文的示例,我们学习了Python爬虫技术,并探讨了如何将其应用于市场竞争情报收集。这些技能可以帮助您在网络爬虫项目中轻松地提取所需资源,为您的企业提供有价值的市场竞争信息。
希望本文能为您提供有价值的信息!如果您有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时在评论区留言。

相关文章:

从零开始学习Python爬虫技术,并应用于市场竞争情报收集

在当今信息爆炸的时代,市场竞争情报收集对企业的发展至关重要。Python爬虫技术可以帮助我们高效地收集网络上的有价值信息。本文将从零开始介绍Python爬虫技术,并探讨如何将其应用于市场竞争情报收集。 一、Python爬虫技术基础 安装Python环境 首先&…...

SpringCloudGateway集成SpringDoc CORS问题

SpringCloudGateway集成SpringDoc CORS问题 集成SpringDoc后,在gateway在线文档界面,请求具体的服务接口,报CORS问题 Failed to fetch. Possible Reasons: CORS Network Failure URL scheme must be “http” or “https” for CORS reques…...

国际版阿里云/腾讯云:弹性高性能计算E-HPC入门概述

入门概述 本文介绍E-HPC的运用流程,帮助您快速上手运用弹性高性能核算。 下文以创立集群,在集群中安装GROMACS软件并运转水分子算例进行高性能核算为例,介绍弹性高性能核算的运用流程,帮助您快速上手运用弹性高性能核算。运用流程…...

【博客702】shell flock实现单例模式执行任务

shell flock实现单例模式执行任务 场景 我们需要定时执行一个任务,并且保证每次执行时都需要上一次已经执行完了,即保证同一时间只有一个在运行 示例 假设需要执行的脚本是:ping_and_mtr.sh 创建一个新的脚本来运行你的逻辑脚本&#xff1…...

数据分析基础-数据可视化07-用数据分析讲故事

如何构建⼀个引⼈⼊胜的故事? ⾸先:要想象什么? 可视化什么⽐如何可视化更重要 统计分析:GIGO(垃圾输⼊,垃圾输出) 在可视化分析环境中: 吉⾼ → 您⽆法从可视化的不适当数据中获…...

策略模式简介

概念: 策略模式(Strategy Pattern)是一种行为型设计模式,它定义了一系列算法,并将每个算法封装到独立的类中,使得它们可以互相替换。通过使用策略模式,客户端可以在运行时选择不同的算法来解决…...

学术加油站|基于端到端性能的学习型基数估计器综合测评

编者按 本文系东北大学李俊虎所著,也是「 OceanBase 学术加油站」系列第 11 篇内容。 「李俊虎:东北大学计算机科学与工程学院在读硕士生,课题方向为数据库查询优化,致力于应用 AI 技术改进传统基数估计器,令数据库选…...

MySQL 使用规范 —— 如何建好字段和索引

一、案例背景 二、库表规范 1. 建表相关规范 2. 字段相关规范 3. 索引相关规范 4. 使用相关规范 三、建表语句 三、语句操作 1. 插入操作 2. 查询操作 四、其他配置 1. 监控活动和性能: 2. 连接数查询和配置 本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读…...

Relation Extraction as Open-book Examination: Retrieval-enhanced Prompt Tuning

本文是LLM系列文章,针对《Relation Extraction as Open-book Examination: Retrieval 关系提取作为开卷测试:检索增强提示调整 摘要1 引言2 方法3 实验4 相关工作5 结论 摘要 经过预训练的语言模型通过表现出显著的小样本学习能力,对关系提取…...

FFmpeg报错:Connection to tcp://XXX?timeout=XXX failed: Connection timed out

一、现象 通过FFmpeg(FFmpeg的版本是5.0.3)拉摄像机的rtsp流获取音视频数据,执行命令: ./ffmpeg -timeout 3000000 -i "rtsp://172.16.17.156/stream/video5" 报错:Connection to tcp://XXX?timeoutXXX …...

iOS开发Swift-7-得分,问题序号,约束对象,提示框,类方法与静态方法-趣味问答App

1.根据用户回答计算得分 ViewController.swift: import UIKitclass ViewController: UIViewController {var questionIndex 0var score 0IBOutlet weak var questionLabel: UILabel!IBOutlet weak var scoreLabel: UILabel!override func viewDidLoad() {super.viewDidLoad()…...

AUTOSAR规范与ECU软件开发(实践篇)7.10MCAL模块配置方法及常用接口函数介绍之Base与Resource的配置

目录 1、前言 2 、Base与Resource模块 1、前言 本例程的硬件平台为MPC5744P开发板,主要配置MPC5744P的mcal的每个模块的配置,如要配置NXP的MCU之S32k324的例程请参考: 2 、Base与Resource模块 Base与Resource这两个模块与具体功能无关&…...

Android11编译第二弹:USB连接MTP模式+USB调试+USB信任

一、为什么需要开启USB信任和ADB调试 问题1:原始的AOSP,如果通过USB连接设备以后,会弹窗提示用户选择连接模式:MTP,大容量磁盘,照片等模式; 问题2:USB连接设备以后,需要…...

Unity ShaderGraph教程——基础shader

1.基本贴图shader: 基础贴图实现:主贴图、自发光贴图、光滑度贴图、自发光贴图(自发光还加入了颜色影响和按 钮开关). 步骤:最左侧操作组——新建texture2D——新建sample texture 2D承…...

第 3 章 栈和队列(单链队列)

1. 背景说明 队列(queue)是一种先进先出(first in first out,缩为 FIFO)的线性表。它只允许在表的一端进行插入,而在另一端删除元素。 2. 示例代码 1)status.h /* DataStructure 预定义常量和类型头文件 */#ifndef STATUS_H #define STATUS_H/* 函数结果…...

【DFS】1254. 统计封闭岛屿的数目

1254. 统计封闭岛屿的数目 解题思路 封闭岛屿就是上下左右全部被1包围的0 也就是靠边的0不算做封闭岛屿首先将上下左右的边界上的岛屿全部变成海洋然后在对剩下的岛屿进行DFS遍历 class Solution {public int closedIsland(int[][] grid) {// 封闭岛屿就是上下左右全部被1包…...

C#--sugarClient使用之ColumnName

使用Sugar ORM框架可以很方便地实现表名和实体名的映射,可以按照以下步骤进行操作: 创建一个实体类,定义实体的属性及其他信息。 [SugarTable("user_info")] // 指定实体对应的表名 public class User {public int Id { get; set…...

深度学习-4-二维目标检测-YOLOv5源码测试与训练

本文采用的YOLOv5源码是ultralytics发行版3.1 YOLOv5源码测试与训练 1.Anaconda环境配置 1.1安装Anaconda Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。 官方网址下载安装包&…...

找不到msvcp140.dll的解决方法【msvcp140.dll修复工具下载】

今天,我将为大家分享一个与我们日常工作息息相关的话题——msvcp140.dll重新安装的5种解决方法。在接下来的时间里,我将向大家介绍什么是msvcp140.dll,为什么会丢失,以及它的用途。最后,我将为大家提供5种解决方法,帮助…...

内网隧道代理技术(二十)之 CS使用HTTP代理上线不出网机器

CS使用HTTP代理上线不出网机器 CS工具自带上线不出网机器 如图A区域存在一台中转机器,这台机器可以出网,这种是最常见的情况。我们在渗透测试的过程中经常是拿下一台边缘机器,其有多块网卡,边缘机器可以访问内网机器,内网机器都不出网。这种情况下拿这个边缘机器做中转,…...

ubuntu搭建nfs服务centos挂载访问

在Ubuntu上设置NFS服务器 在Ubuntu上,你可以使用apt包管理器来安装NFS服务器。打开终端并运行: sudo apt update sudo apt install nfs-kernel-server创建共享目录 创建一个目录用于共享,例如/shared: sudo mkdir /shared sud…...

从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达

先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略,并且实现了基本的选区操作,还调研了自绘选区的实现。那么相对的,我们还需要设计编辑器的选区表达,也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围,就是以模型选区为基准来…...

练习(含atoi的模拟实现,自定义类型等练习)

一、结构体大小的计算及位段 (结构体大小计算及位段 详解请看:自定义类型:结构体进阶-CSDN博客) 1.在32位系统环境,编译选项为4字节对齐,那么sizeof(A)和sizeof(B)是多少? #pragma pack(4)st…...

数据库分批入库

今天在工作中,遇到一个问题,就是分批查询的时候,由于批次过大导致出现了一些问题,一下是问题描述和解决方案: 示例: // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...

Mysql8 忘记密码重置,以及问题解决

1.使用免密登录 找到配置MySQL文件,我的文件路径是/etc/mysql/my.cnf,有的人的是/etc/mysql/mysql.cnf 在里最后加入 skip-grant-tables重启MySQL服务 service mysql restartShutting down MySQL… SUCCESS! Starting MySQL… SUCCESS! 重启成功 2.登…...

ZYNQ学习记录FPGA(一)ZYNQ简介

一、知识准备 1.一些术语,缩写和概念: 1)ZYNQ全称:ZYNQ7000 All Pgrammable SoC 2)SoC:system on chips(片上系统),对比集成电路的SoB(system on board) 3)ARM:处理器…...

加密通信 + 行为分析:运营商行业安全防御体系重构

在数字经济蓬勃发展的时代,运营商作为信息通信网络的核心枢纽,承载着海量用户数据与关键业务传输,其安全防御体系的可靠性直接关乎国家安全、社会稳定与企业发展。随着网络攻击手段的不断升级,传统安全防护体系逐渐暴露出局限性&a…...

pgsql:还原数据库后出现重复序列导致“more than one owned sequence found“报错问题的解决

问题: pgsql数据库通过备份数据库文件进行还原时,如果表中有自增序列,还原后可能会出现重复的序列,此时若向表中插入新行时会出现“more than one owned sequence found”的报错提示。 点击菜单“其它”-》“序列”,…...

算法—栈系列

一&#xff1a;删除字符串中的所有相邻重复项 class Solution { public:string removeDuplicates(string s) {stack<char> st;for(int i 0; i < s.size(); i){char target s[i];if(!st.empty() && target st.top())st.pop();elsest.push(s[i]);}string ret…...

拟合问题处理

在机器学习中&#xff0c;核心任务通常围绕模型训练和性能提升展开&#xff0c;但你提到的 “优化训练数据解决过拟合” 和 “提升泛化性能解决欠拟合” 需要结合更准确的概念进行梳理。以下是对机器学习核心任务的系统复习和修正&#xff1a; 一、机器学习的核心任务框架 机…...