1.Python手把手教你爬取巧房系统的爬爬虫房源信息
2.最详尽使用指南：超快上手Jupyter Notebook
3.Jupyter Notebook将商品参数数据表做行列转换
4.VSCode配置Python环境指南
5.IDLE+Shell+3.9.7怎样爬虫？

Python手把手教你爬取巧房系统的房源信息

       为了手把手教你爬取巧房系统的房源信息，我们首先需要准备一个开发环境，虫源包括Win操作系统和Python3.8版本。代码推荐使用Jupyter Notebook作为开发工具，爬爬虫它为编写、虫源运行和展示代码提供了便利。代码源码开发app

       在开始之前，爬爬虫请确保已安装好requests、虫源csv和time这三个工具包。代码这些包将帮助我们完成数据的爬爬虫获取、保存和处理。虫源

       项目思路如下：

       第一步：访问小区列表，代码获取所有小区的爬爬虫estateUuid以及estateRockId。由于这是虫源一个POST请求，需要构建一个payload，代码注意筛选条件可调整以满足具体需求。

       第二步：利用获取到的estateUuid，访问每个小区的特定URL，获取unitRockId。这一步骤是通过遍历小区列表来完成的。

       第三步：对于每个获取到的unitRockId，直接通过房源信息的URL发送请求，获取并解析响应的JSON数据。从这些数据中提取我们需要的房源信息，可以根据具体需求注释掉不需要的字段。

       执行以上步骤后，你的数据收集工作就基本完成了。然而，注意可能有一列加密的面积数据未能被正确解密。这可能需要额外的技术支持和破解工作，我们正在努力解决。

       下面是项目源码的展示，供你参考和学习：

       由于文章篇幅限制，源码部分在此未能完整展示，实际操作时请参考具体实现细节，quick 源码确保代码的正确性和功能性。

       最后，如果你对爬虫案例感兴趣，希望持续学习更多相关知识，可以关注我的公众号，获取更多技术分享和最新动态。期待你的关注，共同探索编程的精彩世界！

最详尽使用指南：超快上手Jupyter Notebook

       详尽使用指南：快速上手Jupyter Notebook

       目录

       一、简介

       Jupyter Notebook 是一个开源 Web 应用程序，用于创建和共享包含代码、公式、可视化和文本的文档。它的用途广泛，涵盖了数据清洗与转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等众多领域。其优势在于提供了一个集成的环境，使得数据科学家能够轻松地编写、运行和共享代码。

       二、安装与运行

       要运行 Jupyter Notebook，需要具备 Python 环境，推荐使用 Python 3.3 以上版本，支持多种编程语言。安装过程有两种方法：使用 Anaconda 或者使用 pip 命令。使用 Anaconda 发行版是推荐方式，因为它包含了 Python、Jupyter Notebook 以及其他常用的科学计算和数据科学工具。安装步骤如下：

       下载 Anaconda，选择最新版的 Python 3 版本。

       按照下载页面的phonograph源码指示安装 Anaconda 版本。

       安装完成后，即可启动 Jupyter Notebook。

       若已有 Python 环境，也可使用 pip 命令安装 Jupyter Notebook。

       三、主面板(Notebook Dashboard)

       启动 Jupyter Notebook 后，界面分为四个主要部分：Files、Running、Clusters、Conda，其中 Files 功能最多，支持新建、重命名、复制等操作。在 Running 面板中，可查看运行中的 Notebook，并可结束正在运行的程序。

       四、编辑界面(Notebook Editor)

       Notebook 的编辑界面由名称、菜单栏、工具条和单元 (Cell) 组成。具体功能如下：

       名称：修改 notebook 的名称，通过点击名称并输入新名称即可。

       菜单栏：包含文件、编辑、查看、插入、单元、内核、帮助等选项，提供了一系列操作笔记本的工具。

       工具条：快捷操作按钮，方便快速执行常用功能。

       单元：编写代码、stealth源码编辑文本、绘制等操作的区域，分为命令模式与编辑模式。

       五、单元(Cell)

       Notebook 中的单元支持两种模式：命令模式与编辑模式。使用快捷键 Esc 或 Enter 可在两种模式间切换。单元有四种功能：Code、Markdown、Raw NBConvert、Heading，功能之间可互换。Code 用于编写代码，Markdown 用于编辑文本，Raw NBConvert 用于显示原始内容，Heading 可以设置标题。

       六、魔法函数

       魔法函数简化了代码编写，如：

       `%` 行魔法函数，仅对当前行有效。

       `%%` Cell 魔法函数，对整个单元有效。

       `%lsmagic` 列出所有魔法函数。

       `%magic` 查看魔法函数说明。

       `?` 后跟魔法函数名称，获取函数说明。

       七、其他功能

       按 Tab 键获取提示信息或命令补全。

       在库、方法或变量前加 `?` 查看快速语法说明。

       使用分号阻止函数结果输出。

       推荐 Python 爬虫入门课程，适合初学者和希望提升爬虫技能的用户。

Jupyter Notebook将商品参数数据表做行列转换

       本文介绍使用Jupyter Notebook进行数据处理，特别是qqbot源码针对从GooSeeker网络爬虫获取的京东商品参数数据表进行行列转换。Jupyter Notebook为数据分析师提供了一种灵活、交互式的数据探索和分析环境，与Python编程语言相结合，提供了强大的数据处理能力。

       1.1. 数据分析师的数据处理模板

       Excel是数据分析师常用的工具，具备丰富的功能用于数据清洗、转换、统计计算和可视化。Jupyter Notebook等交互式数据分析工具正逐渐成为主流，借助Python的强大功能，数据处理的灵活性和效率显著提高。代码与文字的结合使研究报告的编写变得更为便捷。

       对于非编程背景的数据分析师，Pandas、Numpy、Matplotlib等术语可能显得复杂。本系列Jupyter Notebook旨在简化这一过程，为数据处理和统计分析提供模板，类似Excel的公式操作，无需深入编程细节。

       1.2. 适应的场景

       本模板适用于使用GooSeeker网络爬虫抓取京东商品详情页面参数列表后生成的数据表处理。通过将多个商品的多条记录（对应多个参数）转换为每个商品一行，每个参数一列的形式，实现数据的高效整理。

       1.3. 使用方法

       使用步骤包括：使用GooSeeker抓取数据、将导出的数据表放置在指定目录、从头执行Jupyter Notebook。确保按照项目目录规划进行操作。

       1.4. 简要技术说明

       Jupyter Notebook主要依赖Pandas库进行数据操作。使用Pandas打开Excel文件，生成DataFrame对象，提供数据表格探索所需函数。

       2. 数据源

       数据源由GooSeeker网络爬虫抓取的京东商品详情页面参数列表构成，适用于实验和参考。

       3. 修改历史

       第一版于年5月日发布。

       4. 版权说明

       本Jupyter Notebook由GooSeeker大数据分析团队开发，可自由共享、复制、修改用于其他项目。

       5. 准备程序环境

       导入必要的Python库，设置要分析的文件名。使用特定变量对应不同的采集结果表。

       6. 数据行列转换

       针对通用采集规则下生成的一行一个参数的格式，本Jupyter Notebook提供数据转换功能，将数据表从行式转换为列式，便于后续分析。

       6.1. 打开原始数据表

       通过DataFrame对象操作原始Excel数据，确保数据表成功加载。

       6.2. 数据清洗

       执行数据清洗步骤，确保数据符合转换需求。

       6.3. 清洗结果保存

       生成并保存清洗后的新数据表。

       6.4. 初始化清洗结果表

       创建空的DataFrame用于存储清洗后的数据，确保数据结构符合预期。

       6.5. 显示表头与记录

       查看原始数据表的结构与内容，验证转换前的数据状态。

       6.6. 数据转换

       实现数据从行式到列式的转换，确保每个商品对应唯一记录。

       6.7. 显示转换结果

       验证转换效果，确保数据整理符合预期。

       6.8. 保存转换结果

       将最终结果保存至指定目录，便于后续使用。

       7. 下载Jupyter Notebook

       由于无法直接上传附件，需要下载者自行获取或联系作者。

VSCode配置Python环境指南

       我之前主要使用jupyter notebook进行Python编程，但最近想尝试编写一个爬虫，因此决定配置VSCode来编写Python代码。

       下载VSCode的地址在这里，如果下载速度较慢，可以私信我获取安装包。

       我的VSCode是之前安装的，所以没有截图。安装过程很简单，只需在安装界面点击“添加到PATH”。此外，无需担心没有中文支持，安装完成后可以安装中文插件。

       进入VSCode界面后，使用Ctrl+Shift+X打开应用商店，搜索“python”，然后点击“Install”开始安装。安装完成后，重新加载VSCode即可。

       完成上述步骤后，可以在已安装的插件中看到我们所需的Python插件。

       pylint是Python默认的语法提示工具，除了它，还可以选择安装其他语法提示工具（如flake8）。

       在打开一个.py文件后，VSCode会显示如下提醒，说明你没有安装pylint库。点击“install”后，VSCode会自动开始安装。

       等待片刻，pylint库就会安装完毕，安装好的界面如下图所示。

       如果你和我一样，电脑中存在多个版本的Python，最好选择需要的解释器。

       点击左下角的图标进行选择解释器，然后在弹出的界面中选择所需的解释器。

       如果只是想要使用VSCode，完成前四步即可。如果想要提升使用体验，以下插件值得关注：

       1. Anaconda Extension Pack：如果你和我一样使用Anaconda，那么这个插件值得你拥有。原始的代码提示仅包含Python标准库，安装此插件后可以实现各种第三方库的代码提示。

       2. 主题插件——Material Theme：VSCode可以安装许多主题插件来提升颜值，我选择了带有多种配色方案和文件图标设计的Material Theme。

       点击“设置颜色主题”即可自由选择配色方案。配置好后的界面如下图所示。

       3. 中文插件：在应用商店中，搜索“Chinese”，安装名为“Chinese (Simplified) Language Pack for Visual Studio Code”的插件，安装完成后，VSCode就变为中文了。

       4. 更改字体大小：VSCode默认将字体大小设置为，我觉得略小，所以调整为。调整方法如下：

       调整后的效果如下：

       在学习Python一年中，我收集了很多Python学习资料，现在整理一下，分享给大家！包括Python入门、数据分析、爬虫、运维、机器学习等方面的学习资料。

       如果觉得这篇文章有帮助，请点个赞。

IDLE+Shell+3.9.7怎样爬虫？

       这是一个适用于小白的Python爬虫免费教学分享，只有7节，让零基础的你初步了解爬虫，跟着课程内容能自己爬取资源。看着文章，打开电脑动手实践，平均分钟就能学完一节，如果你愿意，今天内你就可以迈入爬虫的大门啦~

       话不多说，正式开始我们的第一节课《Python环境的安装》吧~

       啦啦啦开课啦，看黑板，都看黑板~

       1. 安装Anaconda

       在我们的教学中，我们使用的版本是Python3，至于为什么要选Python3，哼哼！

       工欲善其事，必先利其器，在学习爬虫之前，你得先搭建自己的编程环境。废话不多说，按照下面的方法搭建吧：

       1.1 下载Anaconda

       打开Anaconda网页后，看到这样的页面：

       根据你的电脑系统，选择相应版本的 Anaconda（记住选择 Python 3.6 的版本），Mac OS 用户选择 Mac 版本即可，如果不想麻烦，请选择 Graphical Installer。

       1.2 安装 Anaconda

       选择默认位置安装即可：

       两个选择框都勾上，安装：

       1.3 在开始菜单中查看 Anaconda

       Anaconda 装好之后，可以在开始菜单查看。可以看到包含了如下图所示的组件：

       之后我们会用到的主要是：

       Anaconda Prompt：Anaconda 自带的命令行

       Jupyter Notebook：一个简单易用、适合入门的 IDE

       2. 安装常用包

       2.1 安装 Python 包 requests

       打开 cmd 终端，输入 pip install requests，若安装不成功，可以尝试：conda install requests

       出现 Successfully installed，即表示成功安装。若需检测，先输入 Python，再输入 import requests，未出现报错，表示安装成功，可以正常使用。注：操作完记得退出：quit()。

       如果安装时显示 conda 不是内部或外部命令，用下面的方式安装（如未报错则不必用下面的方法）

       在开始菜单打开 Anaconda Prompt：

       在 Anaconda Prompt 输入 conda install requests：

       2.2 安装 Python 包 lxml

       同样在终端输入： conda install lxml，出现 Successfully installed，即表示成功安装，若不能成功安装，请尝试如下方法。

       前往 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，手动下载需要安装的第三方包（注意对应你的python版本是位还是位）。

       在下载下来的文件所在目录按住shift并点击鼠标右键，选择在此处打开Powershell窗口，在此命令行中使用 pip install + 下载下来文件全名 ，即可完成安装。

       所以你该知道如何安装 Python 包了吧，通用方法是，在终端输入：conda install + 包名称 或者 pip install + 包名称。出现特殊的不能安装的情况，可以去下载之后进行安装。

       3. Jupyter Notebook

       3.1 开启Jupyter Notebook

       在开始菜单打开 Jupyter Notebook：

       Jupyter 将会在网页中自动打开：

       3.2 Jupyter Notebook 界面

       Files：你当前工作环境下的所有项目（代码）、默认存储的文件都在这里：

       Runing：你目前正在运行的项目都在这里：

       3.3 新建一个文档，开始写代码

       依次点击右上方 ：New > Python 3，即新建了一个 Ipython 文件，如图：

       点击上方 Utitled 可以更改文档的名称，下面的空间就可以写代码啦：

       3.4 Jupyter Notebook 功能简介

       4. 创建第一个实例：爬取百度首页

       仅用四行代码，我们就可以把百度首页的内容下载下来：

       1.导入 requests 库；2.下载百度首页内容；3.更改编码；4.打印内容

       具体爬虫原理及代码的内涵，在下一节的案例中详细讲解~

       好了，这节课就到这里