爬虫大作业

爬取豌豆荚的安卓软件信息：

1、主要目的

　　爬取豌豆荚的软件信息可以了解到什么样的软件是当前最热门的，什么软件是最好的，使用率、好评率是最受欢迎的，人们可以利用这些数据来进行性对性的操作以及分析。作为信息爆炸、软件横行的时代，我们应当对软件的信息由一个更好、更高的了解，也为我们以后的软件的开发作出相对应的路线。所以说爬取安卓软件信息数据的必要性会更加的需要。

2、实现准备阶段

　　首先先进行对豌豆荚官网中的安卓软件信息进行观察，以及对网站的排版找出相对应的规律，再然后根据需求进行相对应的爬取数据的大概简要，进行初步判断是否可以爬取数据的分析可行性。

　　对爬取的数据需要分析，要使用第三方软件进行实现，导入的第三方软件有requests、BeautifulSoup、pandas、wordcloud等相应的包，并在python环境下导入以下包。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

　

3、实现步骤

　　获取单个app的详情信息，例如app名字、app安装人数、好评率、评价人数、app链接存储到字典中，这样可以更详细的看出app信息的基本内容，并返回相应的字典信息，这里我定义了一个全局变量字典app，获取APP名字和安装人数，进行生成相对应的词云，更客观的看出app的欢迎程度和使用率；

#获取单个软件的详情
def getappDetail(Url):
    res = requests.get(Url)
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    Software = {}
    if len(soup.select('.app-info')) > 0:
        Software['软件名字'] = soup.select('.app-name')[0].text  # app名
        x= soup.select('.num-list')[0].select('span')[0].select('i')[0].text.split("万")# 安装人数
        y = soup.select('.num-list')[0].select('span')[0].select('i')[0].text.split("亿")# 安装人数
        if len(x)==2:
            Software['安装人数']=float(x[0])*10000
        if len(y) == 2:
            Software['安装人数'] =float(y[0]) * 100000000
        if len(x)==1&len(y)==1:
            Software['安装人数'] =float(soup.select('.num-list')[0].select('span')[0].select('i')[0].text)
        Software['好评率'] = soup.select('.num-list')[0].select('span')[-1].select('i')[0].text # 好评率
        Software['软件链接'] = Url  # app链接
        Software['评价人数'] = int(soup.select('.comment-area')[0].select('i')[0].text)  # 评价人数
        app[Software['软件名字']] =Software['安装人数']
    return (Software)

　　获取一个列表的中单个app链接进行调用以上的函数，进行相对应的处理，并且定义了一个列表，返回一个列表中的所有app信息列表；

#获取一个列表的app链接
def getListPage(pageUrl):
    res = requests.get(pageUrl)
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    Softwaresum=[]
    for n in soup.select('li'):
        if len(n.select('.icon-wrap')) > 0:
            url = n.select('a')[0].attrs['href']  # app链接
            Softwaresum.append(getappDetail(url))
    return (Softwaresum)

　　获取安卓app中网站的页数，处理所有的app信息进行排布；

#获取网站的页数
def getPageN():
    res = requests.get('http://www.wandoujia.com/category/5029')
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    pagenumber=int(soup.select('.pagination')[0].select('a')[-2].text)
    return pagenumber

　　主函数是来处理第一页的app链接和除了第一页外所有页数的app链接，对获取到的app信息的总列表进行排版，排序以及整合到Excel表中进行更详细的查看信息；生产词云是对安装人数的大小进行对app名字进行排版，这样可以更客观的看app使用的情况。

apptotal=[]
app={}
pageUrl = 'http://www.wandoujia.com/category/5029'
apptotal.extend(getListPage(pageUrl))
n = getPageN()
for i in range(2, n+1):
    listPageUrl = 'http://www.wandoujia.com/category/5029/{}'.format(i)
    apptotal.extend(getListPage(listPageUrl))
df=pd.DataFrame(apptotal)
dfs=df.sort_index(by='安装人数',ascending=False)
dfs.to_excel('Software.xlsx')

image= Image.open('./豌豆.jpg')
graph = np.array(image)
font=r'C:WindowsFontssimkai.ttf'
wc = WordCloud(font_path=font,background_color='White',max_words=50,mask=graph)
wc.generate_from_frequencies(app)
image_color = ImageColorGenerator(graph)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

4、实验结果

词云结果图：

Excel表结果图：

5、遇到的问题及解决办法

　　a、爬取多个链接时，会出现报错信息，例如有些链接会找不到相对应的app名字中的soup.select('.app-name')[0].text，就会出现报错终止程序；解决办法是利用if语句进行判断上一个div中是否存在，存在则进行处理；

　　b、读取‘安装人数’中出现了‘万’和‘亿’，导致不能进行判断大小以及不能生成词云的统计；解决办法是分别去除‘万’和‘亿’，分别判断列表中的元素是否为2，为2则强制转浮点型再进行相对应的乘法运算，否则直接强制转为浮点型。

　　c、导入Wordcloud包时直接在cmd中使用pip install Wordcloud是不能直接安装，解决办法是先安装wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win32.whl文件 再进行pip就可以了。

　　d、导入Excel表时排序是小到大的，不符合要求，解决办法是使用ascending为false就可以生成符合要求的大到小的排序。

6、数据分析思想及结论

 　　词云的结果可以看出酷狗音乐、优酷和影音先锋在安卓手机中是最多人安装使用的，可以看得出来它在安卓的受欢迎程度最高；在Excel表中可以详细的看出app中经过安装人数的排序基本信息，有数据的显示更容易让人相信此app的热门度。

　　在这次爬虫中，让自己更懂得了怎么在网站中爬取自己需要的数据，对爬取的数据进行相对应的分析以及处理，有点不足之处可能是爬取的数据不是太精密或者太核心的，这还需要自己多加学习大数据技术。

7、全部源代码以及全部数据

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

#获取单个软件的详情
def getappDetail(Url):
    res = requests.get(Url)
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    Software = {}
    if len(soup.select('.app-info')) > 0:
        Software['软件名字'] = soup.select('.app-name')[0].text  # app名
        x= soup.select('.num-list')[0].select('span')[0].select('i')[0].text.split("万")# 安装人数
        y = soup.select('.num-list')[0].select('span')[0].select('i')[0].text.split("亿")# 安装人数
        if len(x)==2:
            Software['安装人数']=float(x[0])*10000
        if len(y) == 2:
            Software['安装人数'] =float(y[0]) * 100000000
        if len(x)==1&len(y)==1:
            Software['安装人数'] =float(soup.select('.num-list')[0].select('span')[0].select('i')[0].text)
        Software['好评率'] = soup.select('.num-list')[0].select('span')[-1].select('i')[0].text # 好评率
        Software['软件链接'] = Url  # app链接
        Software['评价人数'] = int(soup.select('.comment-area')[0].select('i')[0].text)  # 评价人数
        app[Software['软件名字']] =Software['安装人数']
    return (Software)

#获取一个列表的app链接
def getListPage(pageUrl):
    res = requests.get(pageUrl)
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    Softwaresum=[]
    for n in soup.select('li'):
        if len(n.select('.icon-wrap')) > 0:
            url = n.select('a')[0].attrs['href']  # app链接
            Softwaresum.append(getappDetail(url))
    return (Softwaresum)

#获取网站的页数
def getPageN():
    res = requests.get('http://www.wandoujia.com/category/5029')
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    pagenumber=int(soup.select('.pagination')[0].select('a')[-2].text)
    return pagenumber

apptotal=[]
app={}
pageUrl = 'http://www.wandoujia.com/category/5029'
apptotal.extend(getListPage(pageUrl))
n = getPageN()
for i in range(2, n+1):
    listPageUrl = 'http://www.wandoujia.com/category/5029/{}'.format(i)
    print(listPageUrl)
    apptotal.extend(getListPage(listPageUrl))
df=pd.DataFrame(apptotal)
dfs=df.sort_index(by='安装人数',ascending=False)
dfs.to_excel('Software.xlsx')


image= Image.open('./豌豆.jpg')
graph = np.array(image)
font=r'C:WindowsFontssimkai.ttf'
wc = WordCloud(font_path=font,background_color='White',max_words=50,mask=graph)
wc.generate_from_frequencies(app)
image_color = ImageColorGenerator(graph)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()