Python爬虫-python黑洞网

本站消息

站长简介/公众号

出租广告位,需要合作请联系站长

sjhjf0293

724

文章

631162

访问

+关注

分类

暂无分类

日期归档

2024-11(3)

Python爬虫

发布于2020-03-20 10:47 阅读(5269) 评论(0) 点赞(5) 收藏(4)

Python爬虫

1、背景

互联网是一个巨大的资源库，只要方法适当，就可以找到你所需的数据。少量的数据可以通过人工去找，但是对于大量的数据，而且数据获取之后还需要进行分析，那么靠人工就无法完成任务，因此需要通过计算机程序来自动化完成这些工作。有一家公司就是用爬虫发家的，并且很多公司的数据都愿意给这家公司爬取，那就是百度啦。

2、技术介绍

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人），是按照一定的规则，自动地爬取互联网数据的计算机程序。编写网络爬虫主要涉及的技术有网络通信技术、多线程并发技术、数据交换技术、HTML等Web前端技术、数据分析技术和数据存储技术等。因为Python拥有很多丰富的第三方库可以供我们调用，python学习门槛低，（主要原因☺）Python的设计者的龟叔头发是最多的，所以人生苦短，我用Python。
传闻Python是龟叔在圣诞节期间闲太无聊了，就写出了python的第一个版本。我是Python2.7版本发布的时候入坑的，Python3.0发布并且宣布不兼容python2，当时心中。。。，在此献上龟叔的照片
在这里插入图片描述

3、实战

接下来开始展现Python爬虫的魅力!!
下图是网易云某音乐的精彩评论
在这里插入图片描述

如何将这些评论资源获取到本地计算机里呢？

方法一：手动复制粘贴到本地（要是上万条评论，你一条一条复制粘贴，想想就心累）
方法二：使用爬虫让程序自己爬取数据（看上去挺不错的）

直接上代码，本代码是爬取网易云音乐热评

import requests
import json

def get_hot_comments(res):
	comments_json = json.loads(res.text)
	hot_comments = comments_json['hotComments']
	with open('hot_comments.txt','w',encoding='utf-8') as file:
		for each in hot_comments:
			file.write(each['user']['nickname'] + ':\n\n')
			file.write(each['content'] + '\n')
			file.write("-----------------------------------\n")
			

def get_comments(url):
	headers = {
		'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36',
		'referer':'https://music.163.com'
		}
		
		
	params = "knm/5W3MRpj9Omxgt9My5iSwaQv8AdLtcaNDu+xfUX1r+Xr3fjLLD3FDjpstLHNhkqTyk1hdNtiIMIv5n1OX3mNh6KAYXvY4Kuy72LBq4XhAoyiR3vQgW6xLhbVT2QshJL2zJvEpaZOQ3WL8IBkmNViXesAnaQPabpzx9LwNyyUVAzhm1iHMpA20rAZD5LEa"
	encSecKey =  "b28bf9e76d929345700f37dd14a0a4739b7c8db5daff3de25297ce441691c53495d686ec22cd9419a722d73521a1e9fbbb9e270a52e3187131b0ee1775f39379c579ea9aee4d1c24edc56add062b7bfffd4987829018f2d4106349bb7b5e0f45edcd589cb2015ce9c431b639004e87f2a8ecbf4736c689f444763219bde1c306"
	data = {
			"params":params,
			"encSecKey":encSecKey
		}
	name_id = url.split('=')[1]
	target_url = "https://music.163.com/weapi/v1/resource/comments/R_SO_4_{}?csrf_token=".format(name_id)
		
	res = requests.post(target_url,headers=headers,data=data)

	return res
		
def main():
	url = input("请输入链接地址：")
	res = get_comments(url)
	get_hot_comments(res)
	

		
if __name__ == "__main__":
	main()

让我们来运行一遍上面的代码：
在这里插入图片描述
先输入你想要获取那首歌的热评的网站地址

回车，你就会发现本地多了一个hot_comments.txt文件
双击打开

这些正是你需要的评论数据，一秒钟不到就都到你的电脑里了。是不是感觉很神奇，是不是感觉Python无所不能呢。

思路

评论的数据会在哪里呢？
大家第一想到的是会不会在html文件里，让我们右键查看网页源代码，Ctrl+F查找
在这里插入图片描述
发现不在这里，那么会在哪里呢？一个页面是有数多个小东西组合而来的，于是我们就要请出谷歌浏览器，让浏览器加载页面慢下来，慢慢找。
第一步：打开谷歌浏览器的开发者工具
第二步：点击Network,先禁止缓存，再清除缓存。
在这里插入图片描述
第三步：设置加载速度，这里我选择Slow 3G的网速加载该页面

第四步：我们可以开始慢加载界面了，点击重新加载界面

当我们看到评论刚被加载出来的时候点击这个叉叉，界面就暂停了。

然后我们就可以开始找寻了（红色是还没有加载的文件，不需要看的）
在这里插入图片描述

很快我们就找到了

双击发现界面没有，原来是POST的方式获取的数据，双击打开默认是GET

知道数据存放的位置就好办了，只需要用Python的requests库模仿浏览器向该网址POST一下就OK了。
不过有些网站会有反爬虫机制，所以我们需要加点小东西。
找到该页面的头文件信息
在这里插入图片描述
找到下面的数据

所以下面代码的数据就这么来的

总结说明

requests是python实现的最简单易用的HTTP库，建议爬虫使用requests。json是python用来将对象转化为Python的JSON数据格式对象。

下面是我爬取的成果和代码供大家参考

爬取腾讯房产的2017年房价

在这里插入图片描述

import requests
import bs4
import re
import openpyxl

def open_url(url):
	headers = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36"}
	res = requests.get(url,headers=headers)
		
	return res
		
def find_data(res):
	data = []
	soup = bs4.BeautifulSoup(res.text,"html.parser")
	content = soup.find(id="Cnt-Main-Article-QQ")
	target = content.find_all("p",style="TEXT-INDENT: 2em")
	target = iter(target)
	for each in target:
		if each.text.isnumeric():
			data.append([
				re.search(r'\[(.+)\]',next(target).text).group(1),
				re.search(r'\d.*',next(target).text).group(),
				re.search(r'\d.*',next(target).text).group(),
				re.search(r'\d.*',next(target).text).group()
				
			])
			
	return data

def to_excel(data):
	wb = openpyxl.Workbook()
	wb.guess_type = True
	wx = wb.active
	wx.append(['城市','平均房价','平均工资','房价工资比'])
	for each in data:
		wx.append(each)
		
	wb.save("2017年中国主要城市房价工资比排行榜.xlsx")
	
def main():
	url = "http://news.house.qq.com/a/20170702/003985.htm"
	res = open_url(url)
	data = find_data(res)
	to_excel(data)
	
if __name__ == "__main__":
	main()

爬取豆瓣的TOP电影

在这里插入图片描述

import requests
import bs4
import re

def open_url(url):
    #使用代理
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0"}

    res = requests.get(url,headers=headers)

    return res

def find_movies(res):
    soup = bs4.BeautifulSoup(res.text,"html.parser")

    #电影名
    movies = []
    targets = soup.find_all("div",class_="hd")
    for each in targets:
        movies.append(each.a.span.text)

    #评分
    ranks = []
    targets = soup.find_all("span",class_="rating_num")
    for each in targets:
        ranks.append("评分:%s"%each.text)


    #资料
    messages = []
    targets = soup.find_all("div",class_="bd")
    for each in targets:
        try:
            messages.append(each.p.text.split('\n')[1].strip() + each.p.text.split('\n')[2].strip())
        except:
            continue

    result=[]
    length = len(movies)
    for i in range(length):
        result.append(movies[i] + ranks[i] +messages[i] + '\n')

    return result

#找出一共多少个页面
def find_depth(res):
    soup = bs4.BeautifulSoup(res.text,"html.parser")
    depth = soup.find('span',class_='next').previous_sibling.previous_sibling.text

    return int(depth)

def main():
    host = "https://movie.douban.com/top250"
    res = open_url(host)
    depth = find_depth(res)
    
    result = []
    for i in range(depth):
        url = host+'/?start=' + str(25*i)
        res = open_url(url)
        result.extend(find_movies(res))

    with open("豆瓣Top250电影.txt","w",encoding="utf-8") as f:
            for each in result:
                f.write(each)

if __name__ == "__main__":
        main()

爬取淘宝某商品的总销量

这个小实践需要用到cookie，通过cookie可以登录淘宝界面下爬取否则无法爬取。
cookie可以在下图中找到
在这里插入图片描述
成果图

import requests
import re 
import json

def open_url(keyword,page=1):
	#&s=0 表示从第1个商品开始显示,由于1页是44个商品,所以$s = 44表示第二页
	# &sort = sale-desc 表示按销量排序
	playload = {'q':keyword,'s':str((page-1)*44),"sort":"sale-desc"}
	url = "https://s.taobao.com/search"
	cookie = "你自己登录淘宝后浏览器的cookie"
	
	headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36",
				"Cookie":cookie
	}
	
	res = requests.get(url,params=playload,headers=headers)
	
	return res
	
#获取列表页的所有商品
def get_items(res):
	g_page_config = re.search(r'g_page_config = (.*?);\n',res.text)
	page_config_json = json.loads(g_page_config.group(1))
	page_items = page_config_json['mods']['itemlist']['data']['auctions']
	
	results = []#整理出我们关注的信息（ID、标题、链接、售价、销量和商家）
	for each_item in page_items:
		dict1 = dict.fromkeys(('nid','title','detail_url','view_price','view_sales','nick'))
		dict1['nid'] = each_item['nid']
		dict1['title'] = each_item['title']
		dict1['detail_url'] = each_item['detail_url']
		dict1['view_price'] = each_item['view_price']
		dict1['view_sales'] = each_item['view_sales']
		dict1['nick'] = each_item['nick']
		results.append(dict1)
		
	return results
	
	
#统计该页面所有商品的销量
def count_sales(items):
	count = 0
	for each in items:
		if '基础教程' in each['title']:
			count += int(re.search(r'\d+',each['view_sales']).group())
			
	return count
	
def main():
	keyword = input("请输入搜索关键词：")
	
	length = 3
	total = 0
	
	for each in range(length):
		res = open_url(keyword,each+1)
		items = get_items(res)
		total += count_sales(items)
		
	print("总销量是：",total)
	
if __name__ == "__main__":
	main()