第一次作业

作业①

1)、UniversitiesRanking实验

import urllib
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url="http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020"
req=urllib.request.Request(url)
data=urllib.request.urlopen(req)
soup=BeautifulSoup(data, "lxml")
tags=soup.find_all("tr")   # 爬取"tr"标签内的所有数据
str=[]
for tag in tags:
    str.append(tag.text)
s=str[1:]   # 去掉无用的str[0]
for i in s:
    i = i.split()
    print(i[0]+'		'+i[1]+'		'+i[2]+'		'+i[3]+'		'+i[4])# 实验要求为前五个文本

2)、心得体会

通过查看网站源代码寻找所要数据，从而确定寻找的标签是"tr"，在获取文本后还要去掉一些与目标数据在相同位置但无用的文本，最后输出清洗过的文本即完成本次实验要求。

作业②

1)、GoodsPrices实验

import requests
import re
# 仿浏览器访问淘宝网址防止反爬
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.0 x64; en-US; rv:1.9pre) Gecko/2008072421 Minefield/3.0.2pre"}
keyword = "书包"   # 搜索关键词
url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + keyword  # 搜索接口
# 获得html文本
r = requests.get(url, timeout=30, headers=headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
html = r.text
# 存储数据
arr = []
# 正则
view_price = re.findall(r'"view_price":"[(d.)]*"', html)
raw_title = re.findall(r'"raw_title":".*?"', html)
for j in range(len(view_price)):
	price = eval(view_price[j].split(':')[1])
	name = eval(raw_title[j].split(':')[1])
	arr.append([price, name])
print("{:4}	{:8}".format("价格", "商品名称"))
for a in arr:
	print(a[0] + "	" + a[1])

2)、心得体会

刚开始爬取没用header，直接就被反爬了...从而使我深刻意识到header对于爬取一些网站的重要性。打开网页源代码，我们需要的价格和商品名称分别在"view_price"和"raw_title"中，所以对这两个位置进行爬取。正则出来的数据还需要处理，只取':'后的文本（用split方法将数据从':'处切片，取后部分），分别存入arr数组内，最后输出arr即完成本次实验要求。

作业③

1)、JPGFileDownload实验

import re
import urllib
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
import os
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.0 x64; en-US; rv:1.9pre) Gecko/2008072421 Minefield/3.0.2pre"}
def catch(url):
    html = requests.get(url=url, headers=headers).text
    soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
    tags1 = soup.find_all("img", attrs={"src": re.compile('jpg$')})  # 爬取以jpg结尾的图片
    tags2 = re.findall("/attach.*?jpg", html)
    tags3 = re.findall("/attach.*?JPG", html)
    return tags1, tags2, tags3
def get_jpg(tags1, tags2, tags3):
    jpg = []
    name = []
    for image in tags1:
        # 判断图片链接是否为相对路径
        if image["src"][0] == "/":
            image["src"] = "http://xcb.fzu.edu.cn" + image["src"]
        jpg.append(image["src"])
        name.append(image["src"].split('/')[-1])
    for image in tags2:
        img = "http://xcb.fzu.edu.cn" + image
        jpg.append(img)
        name.append(img.split('/')[-1])
    for image in tags3:
        img = "http://xcb.fzu.edu.cn" + image
        jpg.append(img)
        name.append(img.split('/')[-1])
    return jpg, name
# 存储在当前文件夹的path文件夹中
def save(path, jpg, name):
    if not os.path.exists(path):
        os.mkdir('picture')  # 在当前文件夹创建文件夹
    for i in range(len(jpg)):
        urllib.request.urlretrieve(jpg[i], path + '/' + name[i]
try:
    url = "http://xcb.fzu.edu.cn/"  # 福大宣传部网站
    save_path = r"picture"  # 存储文件夹名
    tags1, tags2, tags3 = catch(url)
    jpg, name = get_jpg(tags1, tags2, tags3)
    save(save_path, jpg, name)
except Exception as err:
    print(err)

2)、心得体会

这次需要爬取的JPG文件中，分为三部分。第一部分通过正常爬取以jpg结尾的图片链接就行；第二部分需要判断图片链接是否为相对路径，如果是相对路径的话，还得在该图片链接前补充"http://xcb.fzu.edu.cn"才可使用；第三部分是网页中那五张校园风光的图片。因为它们跟其他图片的格式不一样，有的人在爬取的时候会漏掉它们。其中还有一张图片有个"小坑"，是以"JPG"结尾而不是像另外四张一样是以"jpg"结尾。所以这部分的五张图片我用了两次findall爬取。我认为这次实验的难点就是这三部分图片的爬取，另外在图片名的存储以及存储位置这两个地方也需要花点心思。