当前位置: 首页 > news >正文

影刀RPA实战:网页爬虫之携程酒店数据

1.实战目标

大家对于携程并不陌生,我们出行定机票,住酒店,去旅游胜地游玩,都离不开这样一个综合性的网站为我们提供信息,同时,如果你也是做旅游的公司,那携程就是一个业界竞争对手,我们时刻了解他的网站数据变化,对公司的运营决策也是一个很好的支持!

今天我们就来聊聊使用影刀RPA编写采集机器人,定时为我们采集携程酒店数据。

2.使用代码形式爬取数据

在进行爬取之前,你需要了解一些基本的网络爬虫知识,包括HTTP请求、HTML解析、正则表达式等。以下是一些关键步骤和技巧:

  1. 分析目标网页:使用浏览器的开发者工具来分析携程酒店列表页面的HTML结构,找到包含酒店信息的标签和类名。

  2. 发送HTTP请求:使用Python的requests库来发送网络请求,获取网页内容。可能需要设置合适的请求头headers来模拟浏览器行为,包括User-AgentReferer等字段。

  3. 解析网页内容:利用BeautifulSouplxml等库来解析HTML内容,提取出酒店名称、地址、价格、评分等信息。

  4. 处理动态加载内容:如果酒店信息是通过JavaScript动态加载的,可能需要使用Selenium库来模拟浏览器行为,获取动态生成的内容。

  5. 数据存储:将提取的数据存储到合适的格式中,如CSV、JSON或数据库。

  6. 遵守爬虫规范:在爬取数据时,应该遵守网站的robots.txt文件规定,不要请求过于频繁,以免对网站服务器造成负担或触发反爬虫机制。

  7. 使用代理和Cookies:在必要时,使用代理服务器和Cookies来绕过一些简单的反爬虫措施。

  8. 异常处理:在编写爬虫时,要有异常处理机制,确保在遇到错误时能够记录错误信息并继续执行。

  9. 数据清洗:获取的数据可能需要进一步清洗和格式化,以便于分析和展示。

大家看到,使用代码来爬取数据,一个最大的难处就是我们需要一个会写代码的程序员。自招或是兼职,人力成本都很高。

3.使用影刀爬取数据的优势

  1. 用户友好:影刀RPA提供了一个可视化的操作界面,使得即使是没有编程背景的用户也能通过拖拉拽的方式快速构建自动化流程。

  2. 多功能性:影刀RPA不仅可以模拟浏览器行为进行数据抓取,还能实现桌面软件、手机App、鼠标键盘操作、Excel处理、数据库及SQL自动化等,几乎涵盖了所有需要自动化的业务场景。

  3. 高效性:影刀RPA能够快速地从大量网页中提取数据,支持批量抓取和循环抓取,提高了数据采集的效率。

  4. 稳定性:影刀RPA提供了强大的稳定性支持,能够应对网页元素变动等情况,保证数据采集的连续性和准确性。

  5. 易学易用:影刀RPA的学习成本低,上手快,即使是编程新手也能通过官方提供的教程和社区支持快速掌握。

  6. 集成AI能力:影刀RPA集成了最新的自然语言处理、图像识别等人工智能技术,使得数据采集更加智能化。

  7. 应用市场:影刀RPA提供了应用市场,用户可以分享、获取、管理自动化应用,以及自定义指令市场,可以分享、获取、管理自定义指令。

  8. 定时采集:影刀RPA支持定时触发器,可以设置定时任务,实现周期性的数据采集。

  9. 数据写入:影刀RPA支持将采集的数据写入Excel等格式,方便后续的数据分析和处理。

  10. 安全性:影刀RPA在数据采集过程中注重安全性,避免对目标网站造成过大压力,同时保护用户的数据安全。

影刀RPA的这些优势使其成为数据采集的强大工具,帮助企业和个人提高工作效率,释放人力资源,专注于更有价值的工作。

4.携程酒店数据实战

最终数据效果:

4.1 打开携程网站,输入搜索信息

我们选择酒店->国内酒店,输入目的地,日期,人数等点击搜索

影刀代码:

4.2 进入酒店页面,开始采集

4.3 弹窗获取 酒店地址,电话,客房数

4.4 写入数据表

4.5 最终结果

这样,一个完整的采集机器人就做好了,我们就可以很方便的获取数据了。

5.加入定时,循环采集数据

每隔3个小时执行一次,具体由自身的业务需求而定!

6. 最后

本次实战,有些地方,没有写完整,需要大家自己练习,自己补充,同时本次没有考虑到数据很多会有分页的情况,大家可以参考影刀的指令自行实现!

感谢大家,请大家多多支持!

相关文章:

影刀RPA实战:网页爬虫之携程酒店数据

1.实战目标 大家对于携程并不陌生,我们出行定机票,住酒店,去旅游胜地游玩,都离不开这样一个综合性的网站为我们提供信息,同时,如果你也是做旅游的公司,那携程就是一个业界竞争对手,…...

【UCB CS61C】Lecture 5 - Floating Point

目录 引入浮点数(Floating Point)定点表示法(Fixed-Point Model)科学记数法(Scientific Notation)记数法间的转换 IEEE 754 二进制浮点数算术标准实现目标单精度浮点编码阶码字段(The Exponent …...

【Binlog实战】:基于Spring监听Binlog日志

【Binlog实战】:基于Spring监听Binlog日志 binlog的三种模式 MySQL 的二进制日志(binlog)有三种不同的格式,通常被称为 binlog 模式。这三种模式分别是 Statement 模式、Row 模式和Mixed 模式。 Statement 模式: 在 …...

鸿蒙OpenHarmony【轻量系统芯片移植】轻量系统STM32F407芯片移植案例

轻量系统STM32F407芯片移植案例 介绍基于STM32F407IGT6芯片在拓维信息[Niobe407]开发板上移植OpenHarmony LiteOS-M轻量系统,提供交通、工业领域开发板解决方案。移植架构采用Board与SoC分离方案,使用arm gcc工具链Newlib C库,实现了lwip、l…...

基于SpringBoot+定时任务实现地图上绘制车辆实时运动轨迹图

目录 1. 项目结构 2. Maven依赖配置 (pom.xml) 3. 实现后端服务 4. 配置文件 (application.properties) 5. 启动项目 6. 访问页面 实现基于北斗卫星的车辆定位和轨迹图的Maven工程(使用模拟数据),我们将使用以下技术: Spri…...

Rasa对话模型——做一个语言助手

1、Rasa模型 1.1 模型介绍 Rasa是一个用于构建对话 AI 的开源框架,主要用于开发聊天机器人和语音助手。Rasa 提供了自然语言理解(NLU)和对话管理(DM)功能,使开发者能够创建智能、交互式的对话系统。 1.2…...

golang学习笔记19——golang做服务发现与注册的深度剖析

推荐学习文档 golang应用级os框架,欢迎stargolang应用级os框架使用案例,欢迎star案例:基于golang开发的一款超有个性的旅游计划app经历golang实战大纲golang优秀开发常用开源库汇总想学习更多golang知识,这里有免费的golang学习笔…...

ROS和ROS2借助智能大模型的学习和研究方法

机器人相关知识的本身和价值-CSDN博客 知识本身在智能时代毫无价值,需要基于知识应用和创新才有价值。 学历报废并非来自扩招,而是智能模型的快速发展。-CSDN blink-领先的开发者技术社区 2024年中秋,智能模型实力已经如此,但还…...

弹性负载均衡ELB 详解和设置方法

一、弹性负载均衡ELB 详解 1. 定义与概念 弹性负载均衡(Elastic Load Balancing,简称ELB)是一种将访问流量自动分发到多台云服务器的流量分发控制服务。它通过在多个后端服务器之间均衡分配请求,提高应用程序的可用性、可扩展性…...

Python3网络爬虫开发实战(15)Scrapy 框架的使用(第一版)

文章目录 一、Scrapy 框架介绍1.1 数据流1.2 项目结构1.3 Scrapy 入门 二、Selector 解析器2.1 XPath 和 CSS 选择器2.2 信息提取2.3 正则提取 三、Spider 的使用3.1 Spider 运行流程3.2 Spider 类分析3.3 Request3.4 Response 四、Download Middleware 的使用4.1 process_requ…...

大众点评代发排名骗局

大众点评代发排名骗局 不诋毁同行,不贬低对手,请各位老板擦亮眼睛,认真看完这篇文章,以防上当受骗#网络宣传#企业推广#企业推广 大众点评代发排名:一场精心编织的骗局 在这个美食如云的时代&…...

硬件基础知识

驱动开发分为:裸机驱动、linux驱动 嵌入式:以计算机技术为基础,软硬结合的、可移植、可剪裁的专用计算机 单片机最小单元:vcc gnd reset 晶振 cpu --- soc :system on chip 片上外设 所有的程序都是在soc(cpu&…...

使用gitee如何回滚上一个版本,简单操作方式-gitee自带功能无需使用代码

使用gitee如何回滚上一个版本,简单操作方式-gitee自带功能无需使用代码,很多朋友使用代码的话容易出错,gitee自带了本功能: 找到gitee代码仓库,找到对应的想要回滚的版本点击进去 点击revert,选择自己对应的…...

独立站技能树之建站33项自检清单 1.0丨出海笔记

很多时候大家建好站之后很嗨,但过一会就开始担忧各种纠结我是不是还有什么点没做好,或者我的站漏了什么东西,那么接下来以下这个独立站自检清单能很好的帮到你。其实对于新手我还是建议大家直接用一些模板,因为模板上面基本该有的…...

js进阶-作用域是什么

经过前面80多篇文章对js相关内容的讲解,相信大家对js这门语言已经有了一定的知识储备,也掌握了这门语言的相关特性,领会到这门语言的魅力所在,所以从今天开始,会定期更新js进阶相关知识,大家可以持续关注&a…...

ant-design表格自动合并相同内容的单元格

表格自动合并相同内容的单元格 合并hooks import { TableColumnProps } from antdexport const useAutoMergeTableCell <T extends object>(dataSource: Array<T>,columns: Array<TableColumnProps> | Array<keyof T> ): Map<keyof T, Array<…...

通过多模态关系图学习实现可解释的医学图像视觉问答|文献速递--Transformer架构在医学影像分析中的应用

Title 题目 Interpretable medical image Visual Question Answering via multi-modal relationship graph learning 通过多模态关系图学习实现可解释的医学图像视觉问答。 01 文献速递介绍 医学视觉问答&#xff08;VQA&#xff09;是医学多模态大语言模型&#xff08;LL…...

从入门到精通,带你探索适合新手的视频剪辑工具

用视频来分享生活已经变成越来越多人的一种习惯&#xff0c;很多时候视频并不能一镜到底&#xff0c;所以还需要一些的修改、剪辑操作&#xff0c;那么这次我将介绍几款视频剪辑工具&#xff0c;希望能够让你分享的道路更加通畅。 1.FOXIT视频剪辑 连接直达>>https://w…...

线性规划------ + 案例 + Python源码求解(见文中)

目录 一、代数模型(Algebraic Models)详解1.1什么是代数模型?1.2代数模型的基本形式1.3 安装所需要的Python包--运行下述案例1.4代数模型的应用案例案例 1:市场供需平衡模型Python求解代码Python求解结果如下图:案例 2:运输问题中的线性规划模型进行数学建模分析1. 目标函…...

用Java实现人工智能

用Java实现人工智能 #Java #人工智能 #AI #机器学习 #深度学习 #数据科学 #技术博客 #编程技巧 文章目录 前言环境准备1. 安装Java2. IDE选择3. 依赖管理 数据准备模型训练模型评估分类模型评估回归模型评估模型的交叉验证 模型部署部署模型的基本步骤模型保存与加载Docker容器…...

MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例

一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...

JVM垃圾回收机制全解析

Java虚拟机&#xff08;JVM&#xff09;中的垃圾收集器&#xff08;Garbage Collector&#xff0c;简称GC&#xff09;是用于自动管理内存的机制。它负责识别和清除不再被程序使用的对象&#xff0c;从而释放内存空间&#xff0c;避免内存泄漏和内存溢出等问题。垃圾收集器在Ja…...

第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明

AI 领域的快速发展正在催生一个新时代&#xff0c;智能代理&#xff08;agents&#xff09;不再是孤立的个体&#xff0c;而是能够像一个数字团队一样协作。然而&#xff0c;当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现&#xff0c;导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

python执行测试用例,allure报乱码且未成功生成报告

allure执行测试用例时显示乱码&#xff1a;‘allure’ &#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ڲ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ⲿ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;Ҳ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ǿ&#xfffd;&am…...

Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?

在大数据处理领域&#xff0c;Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具&#xff0c;其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式&#xff0c;很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...

代码随想录刷题day30

1、零钱兑换II 给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币&#xff0c;另给一个整数 amount 表示总金额。 请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额&#xff0c;返回 0 。 假设每一种面额的硬币有无限个。 题目数据保证结果符合 32 位带…...

嵌入式学习笔记DAY33(网络编程——TCP)

一、网络架构 C/S &#xff08;client/server 客户端/服务器&#xff09;&#xff1a;由客户端和服务器端两个部分组成。客户端通常是用户使用的应用程序&#xff0c;负责提供用户界面和交互逻辑 &#xff0c;接收用户输入&#xff0c;向服务器发送请求&#xff0c;并展示服务…...

安全突围:重塑内生安全体系:齐向东在2025年BCS大会的演讲

文章目录 前言第一部分&#xff1a;体系力量是突围之钥第一重困境是体系思想落地不畅。第二重困境是大小体系融合瓶颈。第三重困境是“小体系”运营梗阻。 第二部分&#xff1a;体系矛盾是突围之障一是数据孤岛的障碍。二是投入不足的障碍。三是新旧兼容难的障碍。 第三部分&am…...

【JVM面试篇】高频八股汇总——类加载和类加载器

目录 1. 讲一下类加载过程&#xff1f; 2. Java创建对象的过程&#xff1f; 3. 对象的生命周期&#xff1f; 4. 类加载器有哪些&#xff1f; 5. 双亲委派模型的作用&#xff08;好处&#xff09;&#xff1f; 6. 讲一下类的加载和双亲委派原则&#xff1f; 7. 双亲委派模…...