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通过模仿学会Python爬虫(一):零基础上手 天天百事通

时间:2023-06-18 06:01:45 来源:博客园

好家伙,爬虫来了

爬虫,这玩意,不会怎么办,

诶,先抄一份作业回来

1.别人的爬虫

Python爬虫史上超详细讲解(零基础入门,老年人都看的懂)_ChenBinBini的博客-CSDN博客

# -*- codeing = utf-8 -*-from bs4 import BeautifulSoup  # 网页解析,获取数据import re  # 正则表达式,进行文字匹配`import urllib.request, urllib.error  # 制定URL,获取网页数据import xlwt  # 进行excel操作#import sqlite3  # 进行SQLite数据库操作findLink = re.compile(r"")  # 创建正则表达式对象,标售规则   影片详情链接的规则findImgSrc = re.compile(r"(.*)")findRating = re.compile(r"(.*)")findJudge = re.compile(r"(\d*)人评价")findInq = re.compile(r"(.*)")findBd = re.compile(r"

(.*?)

", re.S)def main(): baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" #要爬取的网页链接 # 1.爬取网页 datalist = getData(baseurl) savepath = "豆瓣电影Top250.xls" #当前目录新建XLS,存储进去 # dbpath = "movie.db" #当前目录新建数据库,存储进去 # 3.保存数据 saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种 # saveData2DB(datalist,dbpath)# 爬取网页def getData(baseurl): datalist = [] #用来存储爬取的网页信息 for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数,10次 url = baseurl + str(i * 25) html = askURL(url) # 保存获取到的网页源码 # 2.逐一解析数据 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for item in soup.find_all("div", class_="item"): # 查找符合要求的字符串 data = [] # 保存一部电影所有信息 item = str(item) link = re.findall(findLink, item)[0] # 通过正则表达式查找 data.append(link) imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0] data.append(imgSrc) titles = re.findall(findTitle, item) if (len(titles) == 2): ctitle = titles[0] data.append(ctitle) otitle = titles[1].replace("/", "") #消除转义字符 data.append(otitle) else: data.append(titles[0]) data.append(" ") rating = re.findall(findRating, item)[0] data.append(rating) judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0] data.append(judgeNum) inq = re.findall(findInq, item) if len(inq) != 0: inq = inq[0].replace("。", "") data.append(inq) else: data.append(" ") bd = re.findall(findBd, item)[0] bd = re.sub("(\s+)?", "", bd) bd = re.sub("/", "", bd) data.append(bd.strip()) datalist.append(data) return datalist# 得到指定一个URL的网页内容def askURL(url): head = { # 模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } # 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容) request = urllib.request.Request(url, headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) return html# 保存数据到表格def saveData(datalist,savepath): print("save.......") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 sheet = book.add_sheet("豆瓣电影Top250", cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): # print("第%d条" %(i+1)) #输出语句,用来测试 data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据 book.save(savepath) #保存if __name__ == "__main__": # 当程序执行时 # 调用函数 main() # init_db("movietest.db") print("爬取完毕!")

卧槽,有点东西

这东西看上去挺nb啊,

也很方便,把我想要的一些数据直接总结到一个excel表格中了

我们来看看这些字段是如何匹配的

.xls

代码:

findLink = re.compile(r"")  # 创建正则表达式对象,标售规则   影片详情链接的规则findImgSrc = re.compile(r"(.*)")findRating = re.compile(r"(.*)")findJudge = re.compile(r"(\d*)人评价")findInq = re.compile(r"(.*)")findBd = re.compile(r"

(.*?)

", re.S)

?? 这不就专业对口了吗

网站的html:

将三个"表"都打开,再来看看对比

(诶都对上了)

此处,使用正则表达式去匹配对应标签

正则表达式 – 简介 | 菜鸟教程 (runoob.com)

于是看了这个案例之后,我们就可以大概去分析以下爬虫到底干了什么:

1.发请求,随后拿到服务器发过来的.html文件

2.用正则表达式去套对应的,我们需要的数据

3.处理数据,最后把他们以某种方式呈现

具体来说,爬虫通常会执行以下步骤:

  1. 发送HTTP请求:爬虫通过发送HTTP请求来获取目标网页的内容。

  2. 解析HTML页面:网页内容一般是HTML格式的,爬虫需要使用HTML解析器来将页面内容解析成Python对象。

  3. 提取数据:通过Python编程语言对解析出来的对象进行遍历和操作,找到需要的数据并保存下来。

  4. 存储数据:将提取的数据保存到文件中、数据库中或者内存中,以备后续的处理和分析。

  5. 处理异常:爬虫需要处理异常,例如:请求超时、解析错误等,以确保爬虫的稳定性和可靠性。

开干

2.我的爬虫

好了,我们自己写一个爬虫试试

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport xlwtimport re# 创建Excel文件workbook = xlwt.Workbook(encoding="utf-8")worksheet = workbook.add_sheet("kugou_rank")# pattern = re.compile(r"(?<=- ).*")# 构造请求头headers = {    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36"}# 定义排行榜页面的URLurl = "https://www.kugou.com/yy/rank/home/1-6666.html?from=rank"# 发送请求并获取响应r = requests.get(url, headers=headers)# 解析HTMLsoup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")# 定位歌曲排行榜列表song_list = soup.find("div", {"class": "pc_temp_songlist"}).find_all("li")# 将数据写入Excel文件worksheet.write(0, 0, "排名") #写入对应的字段worksheet.write(0, 1, "歌名")worksheet.write(0, 2, "歌手")worksheet.write(0, 3, "专辑")worksheet.write(0, 4, "播放时长")worksheet.write(0, 5, "链接地址")row = 1for song in song_list:    song_name = song.find("a", {"class": "pc_temp_songname"}).text.strip()     #筛选出歌名     song_title = song.get("title")    singer_pattern = re.compile(r".*(?= - )")    song_singer = singer_pattern.findall(song_title)    song_title = song.get("title")    print(song_title)    album_pattern = re.compile(r"(?<=- ).*")    song_album = album_pattern.findall(song_title)    # song_album = pattern.findall(song)    song_time = song.find("span", {"class": "pc_temp_time"}).text.strip()    link_pattern = re.compile(r"href="(.*?)"")    worksheet.write(row, 0, song["data-index"]) #将排行写入excel表格    worksheet.write(row, 1, song_name)          #将歌名写入excel表格    worksheet.write(row, 2, song_singer)        #将歌手写入excel表格    worksheet.write(row, 3, song_album)         #将歌曲专辑写入excel表格    worksheet.write(row, 4, song_time)          #将歌曲时长写入excel表格    song =str(song)    song = song.split("javascript:")[0]    song_link = link_pattern.findall(song)    worksheet.write(row, 5, song_link)          #将歌曲时长写入excel表格    row += 1# 保存Excel文件workbook.save("C:/Users/10722/Desktop/python答辩/kugou_rank.xls")

说明:

# 构造请求头headers = {    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36"}

带着请求头去请求,一个简单的"反爬"机制,模仿浏览器去发请求,非常实用

(其实没什么乱用,你能想到的,网站的开发者大概也能想到,所以你要是乱来还是会封你IP的)

没什么难度

这爬了酷狗的一个音乐榜单

然后记录了一些音乐数据,还有歌曲的地址。

还行,

关键词:
通过模仿学会Python爬虫(一):零基础上手 天天百事通

好家伙,爬虫来了爬虫,这玩意,不会怎么办,诶,先抄一份作业回来1 别

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