python自动化之爬虫原理及简单案例

【爬虫案例】动态地图里的数据如何抓取：以全国PPP综合信息平台网站为例  http://mp.weixin.qq.com/s/BXWTf5hmq8vp91ZvgaphEw

【爬虫案例】动态页面的抓取！以东方财富网基金行情数据为例   http://mp.weixin.qq.com/s/bbw5caz4EfJn5mwbDMVfuQ

【爬虫案例】获取历史天气数据   http://mp.weixin.qq.com/s/MlqJUuH0JjTujMzGJp_7kw

【爬虫案例】电影票房数据抓取   https://mp.weixin.qq.com/s/UgH53P86Y0nfY-67EDQ8wA 

#####http://www.lishi.tianqi.com/yangzhong/201407.html

#####http://lishi.tianqi.com/yangzhong/201407.html

#####www.cbooo.cn/year?year=2016

#####www.cpppc.org:8082/efmisweb/ppp/projectLibrary/toPPPMap.do

#####fundact.eastmoney.com/banner/gp.html?from=groupmessage&isappinstalled=0

#

#http://lishi.tianqi.com/yangzhong/201407.html

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##############爬取票房纪要

#####www.cbooo.cn/year?year=2016

1、确认搜的票房数据在代码里(Ctrl+F搜索出来)搜索关键字:如"美人鱼",是否在页面上

2、模板(对于数据在页面上适用)：获取页面/解析网页

3、找到数据在哪?定位数据首选用id定位

4、返回列表的话找对应的项

#########采用解析器:'lxml',解析页面;也可以用html.parse解析器

分析数据在哪个框里面,这是一个table,定位方式首选用id定位

soup.find_all 找到所有table,限制条件为id=tbContent

里面每一个tr代表一行,一个电影即为一行,找到所有tr标签

td表示当中的每一个单元,找出当中第一个中的a标签中的title属性即为需要的电影名称

dd与dl是现在很少用的标签,表示为定义式,有点类似于字典

import requests ############获取页面

from bs4 import BeautifulSoup  ############解析网页

year=2017

url='http://www.cbooo.cn/year?year='+str(year)

rawhtml=requests.get(url).content

print(type(rawhtml))

soup=BeautifulSoup(rawhtml,'lxml') #########采用解析器:'lxml',解析页面;也可以用html.parse解析器

###soup.select('dl.dltext dd')

###有快捷的方式:能把所有标签去掉,soup.select('dl.dltext dd')[0].get_text()

def getYear(year):

         #year=2017

         url='http://www.cbooo.cn/year?year='+str(year)

         rawhtml=requests.get(url).content

         #print(type(rawhtml))

         soup=BeautifulSoup(rawhtml,'lxml') #########采用解析器:'lxml',解析页面;也可以用html.parse解析器

         #print(type(soup))

         return soup

def getInfo(url):

         rawhtml=requests.get(url).content

         soup=BeautifulSoup(rawhtml,'lxml')

         return soup

print(type(soup))

movies_table=soup.find_all('table',{'id':"tbContent"})[0]  ####用find_all()方法,通过table标签,加上字典参数,属性为id=tbContent

movies=movies_table.find_all('tr')

moviename=[movie.find_all('td')[0].a.get('title') for movie in movies[1:]]

movielink=[movie.find_all('td')[0].a.get('href') for movie in movies[1:]]

movietype=[movie.find_all('td')[1].string for movie in movies[1:]]

movieboxoffice =[int(movie.find_all('td')[2].string) for movie in movies[1:]]

#moviedirector=[getInfo(url).find_all('dl',{'class':'dltext'})[0].find_all('dd')[0].a.get('title') for url in movielink]

moviedirector=[getInfo(url).select('dl.dltext dd')[0].get_text() for url in movielink]

############转成数据框&统计分析

import pandas as pd

df=pd.DataFrame({'names':moviename,'types':movietype,'boxoffice':movieboxoffice,'link':movielink,'directors':moviedirector})

import numpy as np

df.groupby('types').agg({'boxoffice':["count","mean"]})

#############写到文件中

df.to_csv(r'C:UsersAdministratorDesktop电影.csv')

标签是div,div在html中意思为一个块集

确认html页面真的存在代码中

确认数据在代码中,即好爬,如果不在代码中,用js进行渲染,即不好爬

再看有没有翻页,没有翻页,即OK

这里以一个电影评分的网站为例,介绍数据抓取的基本流程和方法。

标准配置：

--requests:抓取网址的HTML内容

--BeautifulSoup:解析HTML源码,提供方便的查询接口

--re:正则表达式,通过描述规则从字符中提取需要的数据

(这里不作介绍)

import requests  ########获取页面

from  bs4 import BeautifulSoup  #######解析网页

url='http://www.cbooo.cn/year?year=2016'

rawhtml=requests.get(url).content   #######获取内容

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##############爬取天气纪要

###############http://www.tianqihoubao.com/weather/top/shenzhen.html

##############数据抓取：

##############某些情况下需要从网络抓取数据,比如舆情监控需要抓取相关的新闻内容;

##############判断天气原因是否对超市的销量有影响时,除了已有的销量数据外还需要从

##############网络抓取每日的天气数据

1、下载的url数据

2、在谷歌浏览器右键:检查,找到每一行数据在不在网页代码中,找到整个下载数据是个table,tblite_go

3、一页一页加载时,发现问题：网址未发生变化,没有刷新

                   1)打开network,点击每一页时发现Request URL不一致,此时表明为异步加载;

                   2)将不同页的链接复制出来,查看区别;

                   3)找到规律,将链接查看,即对应数据;

                   4)由于r.content为乱码,r.text为中文格式;

                   5)解析;

                   6)每一页写入;

import requests ############获取页面

from bs4 import BeautifulSoup  ############解析网页

url='http://www.tianqihoubao.com/weather/top/shenzhen.html'

rawhtml=requests.get(url).content

weatherhtml=BeautifulSoup(rawhtml,'lxml')

dateset=[weather.find_all('td')[1].b.a.string for weather in weatherhtml.find_all('table')[0].find_all('tr')[2:]]

dayweatherset=[weather.find_all('td')[2].string for weather in weatherhtml.find_all('table')[0].find_all('tr')[2:]]

daywindset=[weather.find_all('td')[3].string for weather in weatherhtml.find_all('table')[0].find_all('tr')[2:]]

daytempset=[weather.find_all('td')[4].string for weather in weatherhtml.find_all('table')[0].find_all('tr')[2:]]

nightweatherset=[weather.find_all('td')[5].string for weather in weatherhtml.find_all('table')[0].find_all('tr')[2:]]

nightwindset=[weather.find_all('td')[6].string for weather in weatherhtml.find_all('table')[0].find_all('tr')[2:]]

nighttempset=[weather.find_all('td')[7].string for weather in weatherhtml.find_all('table')[0].find_all('tr')[2:]]

import pandas as pd

df=pd.DataFrame({'日期':dateset,'白天天气':dayweatherset,'白天风向':daywindset,'白天温度':daytempset,'晚上天气':nightweatherset,'晚上风向':nightwindset,'晚上温度':nighttempset})

import numpy as np

df.to_csv(r'C:UsersAdministratorDesktop天气.csv')