这个库是18年寒假在武汉做数据挖掘实习生岗位上的工作日志。我的主要工作有：
- 对接数据部的建模数据需求和格式，编写爬虫程序爬取需求格式数据。主要用到的关键技术有：
- python3 + requests/urllib + BeautifulSoup/正则表达式
- Chales 抓包分析
- Python其他相关请求编码处理库
- 编辑器： VS code (方便提交我的服务器和github)
- 公司版本控制与代码提交: SVN
- 前端数据可视化项目。根据一定需求编写数据可视化js，用到的js框架有：Echarts\百度地图API\lealef等
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中国农业信息网发布每一天的价格行情，但政府网站较为古老，采用Flash呈现数据。 网址:http://jgsb.agri.cn/controller?SERVICE_ID=REGISTRY_JCSJ_MRHQ_SHOW_SERVICE&recordperpage=15&newsearch=true&login_result_sign=nologin 与正常的Ajax网站分析一样，只是请求码和返回码运用了awf技术编码，无法分析。此时用chales抓包可以分析出正常明文。据此可以写出伪造的请求头和接收数据格式，具体采用python的第三方pyawf库 pyawf库原生的并不支持3.x，需要安装Py3Awf. 此外导入时会报错，需要修改一下__init__.py文件
代码见crawl_1.23.py
今天的主要工作是爬取林木种质资源数据，网页数据是ajax加载，分析步骤并不难。
但是出现了json格式解析失败等意外状况。解决方案是舍弃requets的json()方法，直接用正则表达式解析原文档。
因为今天的数据较多有8W，所以开了python的多进程，感觉跟坐了火箭一样...
插曲：今天拖了一下昨天的进度，因为数据部的同事告诉我数据量质量不行，大概是不太会处理json文件吧，我看了一下数据部的同志们大多用的是Matlab,spss,stata等还有一堆我没听过名字的数据分析软件。这样的话非结构化的数据确实让他们有点为难。
不过这不是我的锅... 经过交涉，他们愿意自学非结构处理方法...
今天的网页还算简单，ajax的post请求，用charles抓包之后构造详图的包就行。
今天武汉下起了大雪，又是周五，所以一同实习的小伙伴一整天都很躁动呀~！
娱乐之余分析爬取了新教务系统的课程信息。新的教务系统在课程信息展示方面更加人性化，为跨专业选课提供了方便。经过分析，使用的技术主要就是ajax渲染，简单方便。
在没有学习爬虫之前就听闻了网络数据采集较为困难的几个点，其中百度指数因其诡异的数据生成方式而被很多人成为天坑。。。 我就很好奇想试试这个项目。。。 这个项目估计会搞好久，慢慢更新
微信公总号文章的搜索也是常用的一种搜索手段，其数据也是研究自媒体信息发布趋势和基本情况的基础。微信搜狗搜索仅仅需要突破的技术难题就是代理跌换。经过测试，每个IP在请求100次左右就会被封锁，此时需要更换代理。
于是赶出了一个抓取免费可用代理的脚本。
这是此次实习时间最长的一次项目，因为要深度剖析flash的请求原理和amf编码解码方式并应用在python爬虫中，这方面的文档很少，自主探索的内容多。
使用地图js框架渲染的页面有很多，数据产生的方式也不一样，这次的页面地图数据直接放在了头部的js文本里（可能是数据不太多吧...）需要正则表达式和字符串的深度处理。