主页 > 开源代码  > 

【Python】01快速上手爬虫案例一


文章目录 前言一、VSCode+Python环境搭建二、爬虫案例一1、爬取第一页数据2、爬取所有页数据3、格式化html数据4、导出excel文件


前言

实战是最好的老师,直接案例操作,快速上手。

案例一,爬取数据,最终效果图:


一、VSCode+Python环境搭建

开发环境:MacBook Pro + VSCode + Python。

打开最新版VSCode,安装Python开发环境,快捷键:cmd+shift+x。

选择Python解释器,快捷键:cmd+shift+p。输入:Python: Select Interpreter,选择解释器。 写“hello world”。 新建文件,输入print(‘hello world~’),另存为hello.py文件。 shift+enter 运行:

二、爬虫案例一

以爬取“豆瓣读书TOP250”的书籍为案例。

网址链接:https://book.douban.com/top250?start=0

1、爬取第一页数据

代码如下:

import requests def askUrl(url): head = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.1 Safari/605.1.15" } html="" r = requests.get(url, headers = head) html = r.text print(html) return html if __name__ == "__main__": askUrl("https://book.douban.com/top250?start=0")

head->User-Agent的值可以从这个地方获取:

如果import requests报错,使用pip3 install requests安装。

运行之后,结果如下:

第一页25个,都以html的形式显示了出来,第25个为书籍《野草》。

2、爬取所有页数据

代码如下:

import requests def askUrl(url): head = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.1 Safari/605.1.15" } r = requests.get(url, headers = head) html = r.text print(html) def getData(baseurl): for i in range(0, 10): url = baseurl + str(i * 25) html = askUrl(url) if __name__ == "__main__": baseurl = "https://book.douban.com/top250?start=" getData(baseurl)

运行之后,结果如下:

最后一页,最后一个,为书籍《哈姆莱特》。

3、格式化html数据

上面1和2,只是输出了html源码,现在按自己需要的几个字段进行格式化。

分别取这4个字段:封面图、书籍名称、作者(出版社、价格等)、引用。

这里使用lxml库,解析html。

# 导入lxml库子模块etree from lxml import etree

格式化代码如下:

import requests from lxml import etree def askUrl(url): head = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.1 Safari/605.1.15" } html="" r = requests.get(url, headers = head) html = r.text parse = etree.HTML(html) # 数据 # all_tr = parse.xpath('/html[@class="ua-mac ua-webkit book-new-nav"]/body/div[@id="wrapper"]/div[@id="content"]/div[@class="grid-16-8 clearfix"]/div[@class="article"]/div[@class="indent"]/table') all_tr = parse.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table') for tr in all_tr: tr_data = { 'vover': ''.join(tr.xpath('./tr/td[1]/a/img/@src')).strip(), # 封面图 'name': ''.join(tr.xpath('./tr/td[2]/div[@class="pl2"]/a/text()')).strip(), # 书名 'author': ''.join(tr.xpath('./tr/td[2]/p[1]/text()')).strip(), # 作者 'quote': ''.join(tr.xpath('./tr/td[2]/p[2]/span/text()')).strip() # 引用 } print(tr_data) if __name__ == "__main__": askUrl("https://book.douban.com/top250?start=0")

如果报错:

urllib3 v2 only supports OpenSSL 1.1.1+, currently the 'ssl' module is compiled with 'LibreSSL 2.8.3'.

解决方法:

pip3 install urllib3==1.26.15

结果如下:

数据,已经非常清晰了。

PS:使用parse.xpath,最重要的是获取到准确的xpath值。

两个方法:

方法一:Google Chrome浏览器插件:xpath helper。

效果如下:

弹出插件面板:cmd+shift+x。

选中:shift。

取到的值为:

# 原始值 /html[@class='ua-mac ua-webkit book-new-nav']/body/div[@id='wrapper']/div[@id='content']/div[@class='grid-16-8 clearfix']/div[@class='article']/div[@class='indent']/table[1]/tbody/tr[@class='item'] # 优化后的值(使用此值,去掉了tbody和[1]) /html[@class='ua-mac ua-webkit book-new-nav']/body/div[@id='wrapper']/div[@id='content']/div[@class='grid-16-8 clearfix']/div[@class='article']/div[@class='indent']/table

方法二:Google Chrome浏览器,查看源代码。

取到的值为:

# 原始值 //*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[1]/tbody/tr # 优化后的值(使用此值,去掉了tbody和[1]) //*[@id="content"]/div/div[1]/div/table

每一个字段对应的xpath值,也是这么获取。

4、导出excel文件

生成csv格式文件。

导入csv库:

import csv

导出cvs文件(第一页25条),代码如下:

import requests from lxml import etree import csv def askUrl(url): head = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.1 Safari/605.1.15" } html="" r = requests.get(url, headers = head) html = r.text parse = etree.HTML(html) # 数据 all_tr = parse.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table') # 创建book.csv文件 with open('book.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as fp: header = ['封面','名称', '作者', '引用'] writer = csv.writer(fp) writer.writerow(header) for tr in all_tr: tr_data = { 'vover': ''.join(tr.xpath('./tr/td[1]/a/img/@src')).strip(), # 封面图 'name': ''.join(tr.xpath('./tr/td[2]/div[@class="pl2"]/a/text()')).strip(), # 书名 'author': ''.join(tr.xpath('./tr/td[2]/p[1]/text()')).strip(), # 作者 'quote': ''.join(tr.xpath('./tr/td[2]/p[2]/span/text()')).strip() # 引用 } # print(tr_data) # 写入数据行 with open('book.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as fp: fieldnames = ['vover','name', 'author', 'quote'] writer = csv.DictWriter(fp, fieldnames) writer.writerow(tr_data) if __name__ == "__main__": askUrl("https://book.douban.com/top250?start=0")

导出的book.csv文件(第一页),如下:

导出cvs文件(所有的250条),代码如下:

import requests from lxml import etree import csv def askUrl(url): head = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.1 Safari/605.1.15" } r = requests.get(url, headers = head) html = r.text # print(html) parse = etree.HTML(html) all_tr = parse.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table') for tr in all_tr: tr_data = { 'vover': ''.join(tr.xpath('./tr/td[1]/a/img/@src')).strip(), # 封面图 'name': ''.join(tr.xpath('./tr/td[2]/div[@class="pl2"]/a/text()')).strip(), # 书名 'author': ''.join(tr.xpath('./tr/td[2]/p[1]/text()')).strip(), # 作者 'quote': ''.join(tr.xpath('./tr/td[2]/p[2]/span/text()')).strip() # 引用 } # print(tr_data) # 写入数据行 with open('bookall.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as fp: fieldnames = ['vover','name', 'author', 'quote'] writer = csv.DictWriter(fp, fieldnames) writer.writerow(tr_data) def getData(baseurl): # 创建book.csv文件 with open('bookall.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as fp: header = ['封面','名称', '作者', '引用'] writer = csv.writer(fp) writer.writerow(header) # 插入25页的数据 for i in range(0, 10): url = baseurl + str(i * 25) html = askUrl(url) if __name__ == "__main__": baseurl = "https://book.douban.com/top250?start=" getData(baseurl)

导出的book.csv文件(所有页250条数据),如下:


标签:

【Python】01快速上手爬虫案例一由讯客互联开源代码栏目发布,感谢您对讯客互联的认可,以及对我们原创作品以及文章的青睐,非常欢迎各位朋友分享到个人网站或者朋友圈,但转载请说明文章出处“【Python】01快速上手爬虫案例一