Host 'QIANXI6' is not allowed to connect to this MySQL server
时间: 2024-01-06 15:22:54 浏览: 19
这个错误提示意味着QIANXI6这个主机没有被授权连接到MySQL服务器。这通常是由于没有为该主机创建用户或者该主机的用户没有被授予连接权限所导致的。要解决这个问题,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在MySQL服务器上创建一个新用户,例如:'newuser'@'QIANXI6'。
2. 授予该用户连接权限,例如:GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'newuser'@'QIANXI6';
3. 如果仍然无法连接,请确保防火墙没有阻止连接。可以尝试关闭防火墙或者添加一个允许连接的规则。
相关问题
用python爬取百度迁徙数据
要爬取百度迁徙数据,需要使用Python的网络请求库(如Requests)和数据解析库(如BeautifulSoup)。
首先,我们需要确定要爬取的数据,例如城市迁入迁出数据。然后,我们需要找到对应的网页,例如https://qianxi.baidu.com/。
接下来,我们可以使用Requests库发送GET请求获取网页内容,然后使用BeautifulSoup库解析网页内容,提取我们需要的数据。
下面是一个简单的Python程序,可以爬取百度迁徙某个城市的迁入迁出数据,并将数据保存为CSV文件:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# 要爬取的城市
city = "北京"
# 发送GET请求获取网页内容
url = f"https://qianxi.baidu.com/{city}/"
response = requests.get(url)
html = response.text
# 使用BeautifulSoup库解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# 提取迁入迁出数据
data = []
for item in soup.select(".trend-box ul li"):
year = item.select_one(".title").text.strip()
in_count = item.select_one(".left span").text.strip()
out_count = item.select_one(".right span").text.strip()
data.append([year, in_count, out_count])
# 将数据保存为CSV文件
with open(f"{city}.csv", "w", newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(["年份", "迁入人数", "迁出人数"])
writer.writerows(data)
```
注意,这个程序仅供参考,具体的网页结构和爬取方法可能会因为网页更新而有所改变。在实际爬取时,还需要遵守相关法律法规和网站的使用协议,避免对网站造成过度负担。
用python爬取百度迁徙各个城市的数据
首先,我们需要分析一下百度迁徙的网页结构,确定我们需要爬取哪些数据。在百度迁徙的网页中,每个城市都有一个独特的URL,例如:https://qianxi.baidu.com/city/beijing,表示北京市的迁徙数据。我们可以打开这个页面,查看一下源代码,找到我们需要爬取的数据。
在这个页面中,我们需要爬取的数据主要包括:
1. 迁入城市排名
2. 迁出城市排名
3. 迁入人数和比例
4. 迁出人数和比例
接下来,我们就可以开始编写爬虫程序了。我们可以使用Python的requests库来请求网页,使用BeautifulSoup库来解析网页源代码。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 构造URL
city = 'beijing'
url = f'https://qianxi.baidu.com/city/{city}'
# 请求网页
response = requests.get(url)
# 解析网页源代码
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取迁入城市排名
incoming_rank = soup.select('.inRank .rankList li')
for rank in incoming_rank:
print(rank.select('.cityName')[0].text, rank.select('.proportion')[0].text)
# 获取迁出城市排名
outgoing_rank = soup.select('.outRank .rankList li')
for rank in outgoing_rank:
print(rank.select('.cityName')[0].text, rank.select('.proportion')[0].text)
# 获取迁入人数和比例
incoming_num = soup.select('.inNum .numList li')
for num in incoming_num:
print(num.select('.cityName')[0].text, num.select('.proportion')[0].text)
# 获取迁出人数和比例
outgoing_num = soup.select('.outNum .numList li')
for num in outgoing_num:
print(num.select('.cityName')[0].text, num.select('.proportion')[0].text)
```
在上面的代码中,我们首先构造了一个URL,这里以北京市为例。然后使用requests库发送请求,获取网页的源代码。接着使用BeautifulSoup库解析源代码,通过CSS选择器获取我们需要的数据。最后,我们将数据打印出来。
需要注意的是,如果我们要爬取多个城市的数据,可以将城市名称存储在一个列表中,然后遍历列表,对每个城市都发送一次请求,获取数据。另外,我们还可以使用pandas库将数据保存到CSV文件中,方便后续的数据分析。
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