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  • python爬取疫情数据

    上周的三个阶段做到了疫情数据的可视化。但是这个数据是提前存储到数据库中的数据,要获取疫情最新数据的话,就需要用到爬虫技术。爬虫呢,我主要了解了两种,一种是java的爬虫,另一种是python的爬虫。对比了一下,还是python的爬虫更为简单。

    下面是转载的一些简单的python爬虫教程

     Python 爬虫主要过程分为以下 5 部分内容:

    1. 了解网页;
    2. 使用 requests 库抓取网站数据;
    3. 使用 Beautiful Soup 解析网页;
    4. 清洗和组织数据;
    5. 爬虫攻防战;

    了解网页

    以中国旅游网首页(http://www.cntour.cn/)为例,抓取中国旅游网首页首条信息(标题和链接),数据以明文的形式出面在源码中。在中国旅游网首页,按快捷键【Ctrl+U】打开源码页面,如图 1 所示。



    图 1 中国旅游网首页源码

    认识网页结构

    网页一般由三部分组成,分别是 HTML(超文本标记语言)、CSS(层叠样式表)和 JScript(活动脚本语言)。

    HTML

    HTML 是整个网页的结构,相当于整个网站的框架。带“<”、“>”符号的都是属于 HTML 的标签,并且标签都是成对出现的。

    常见的标签如下:

    <html>..</html> 表示标记中间的元素是网页
    <body>..</body> 表示用户可见的内容
    <div>..</div> 表示框架
    <p>..</p> 表示段落
    <li>..</li>表示列表
    <img>..</img>表示图片
    <h1>..</h1>表示标题
    <a href="">..</a>表示超链接

    CSS

    CSS 表示样式,图 1 中第 13 行<style type="text/css">表示下面引用一个 CSS,在 CSS 中定义了外观。

    JScript

    JScript 表示功能。交互的内容和各种特效都在 JScript 中,JScript 描述了网站中的各种功能。

    如果用人体来比喻,HTML 是人的骨架,并且定义了人的嘴巴、眼睛、耳朵等要长在哪里。CSS 是人的外观细节,如嘴巴长什么样子,眼睛是双眼皮还是单眼皮,是大眼睛还是小眼睛,皮肤是黑色的还是白色的等。JScript 表示人的技能,例如跳舞、唱歌或者演奏乐器等。

    写一个简单的 HTML

    通过编写和修改 HTML,可以更好地理解 HTML。首先打开一个记事本,然后输入下面的内容:

    复制代码
    <html>
    <head>
        <title> Python 3 爬虫与数据清洗入门与实战</title>
    </head>
    <body>
        <div>
            <p>Python 3爬虫与数据清洗入门与实战</p>
        </div>
        <div>
            <ul>
                <li><a href="http://c.biancheng.net">爬虫</a></li>
                <li>数据清洗</li>
            </ul>
        </div>
    </body>
    复制代码

    输入代码后,保存记事本,然后修改文件名和后缀名为"HTML.html";

    运行该文件后的效果,如图 2 所示。



    图 2


    这段代码只是用到了 HTML,读者可以自行修改代码中的中文,然后观察其变化。

    关于爬虫的合法性

    几乎每一个网站都有一个名为 robots.txt 的文档,当然也有部分网站没有设定 robots.txt。对于没有设定 robots.txt 的网站可以通过网络爬虫获取没有口令加密的数据,也就是该网站所有页面数据都可以爬取。如果网站有 robots.txt 文档,就要判断是否有禁止访客获取的数据。

    以淘宝网为例,在浏览器中访问 https://www.taobao.com/robots.txt,如图  3 所示。



    图 3 淘宝网的robots.txt文件内容


    淘宝网允许部分爬虫访问它的部分路径,而对于没有得到允许的用户,则全部禁止爬取,代码如下:

    User-Agent:*
    Disallow:/

    这一句代码的意思是除前面指定的爬虫外,不允许其他爬虫爬取任何数据。

    使用 requests 库请求网站

    安装 requests 库

    首先在 PyCharm 中安装 requests 库,为此打开 PyCharm,单击“File”(文件)菜单,选择“Setting for New Projects...”命令,如图 4 所示。



    图 4


    选择“Project Interpreter”(项目编译器)命令,确认当前选择的编译器,然后单击右上角的加号,如图 5 所示。



    图 5


    在搜索框输入:requests(注意,一定要输入完整,不然容易出错),然后单击左下角的“Install Package”(安装库)按钮。如图 6 所示:



    图 6


    安装完成后,会在 Install Package 上显示“Package‘requests’ installed successfully”(库的请求已成功安装),如图 7 所示;如果安装不成功将会显示提示信息。



    图 7 安装成功

    爬虫的基本原理

    网页请求的过程分为两个环节:

    1. Request (请求):每一个展示在用户面前的网页都必须经过这一步,也就是向服务器发送访问请求。
    2. Response(响应):服务器在接收到用户的请求后,会验证请求的有效性,然后向用户(客户端)发送响应的内容,客户端接收服务器响应的内容,将内容展示出来,就是我们所熟悉的网页请求,如图 8 所示。

    图 8 Response相应


    网页请求的方式也分为两种:

    1. GET:最常见的方式,一般用于获取或者查询资源信息,也是大多数网站使用的方式,响应速度快。
    2. POST:相比 GET 方式,多了以表单形式上传参数的功能,因此除查询信息外,还可以修改信息。


    所以,在写爬虫前要先确定向谁发送请求,用什么方式发送。

    使用 GET 方式抓取数据

    复制任意一条首页首条新闻的标题,在源码页面按【Ctrl+F】组合键调出搜索框,将标题粘贴在搜索框中,然后按【Enter】键。

    如图 8 所示,标题可以在源码中搜索到,请求对象是www.cntour.cn,请求方式是GET(所有在源码中的数据请求方式都是GET),如图 9 所示。

    确定好请求对象和方式后,在 PyCharm 中输入以下代码:

    import requests #导入requests包
    url = 'http://www.cntour.cn/'
    strhtml = requests.get(url) #Get方式获取网页数据
    print(strhtml.text)

    运行结果如图 10 所示:


    图 10 运行结果效果图(点此查看高清大图


    加载库使用的语句是 import+库的名字。在上述过程中,加载 requests 库的语句是:import requests。

    用 GET 方式获取数据需要调用 requests 库中的 get 方法,使用方法是在 requests 后输入英文点号,如下所示:

    requests.get

    将获取到的数据存到 strhtml 变量中,代码如下:

    strhtml = request.get(url)

    这个时候 strhtml 是一个 URL 对象,它代表整个网页,但此时只需要网页中的源码,下面的语句表示网页源码:

    strhtml.text

    使用 POST 方式抓取数据

    首先输入有道翻译的网址:http://fanyi.youdao.com/,进入有道翻译页面。

    按快捷键 F12,进入开发者模式,单击 Network,此时内容为空,如图 11 所示:



    图 11


    在有道翻译中输入“我爱中国”,单击“翻译”按钮,如图 12 所示:



    图 12


    在开发者模式中,依次单击“Network”按钮和“XHR”按钮,找到翻译数据,如图 13 所示:



    图 13


    单击 Headers,发现请求数据的方式为 POST。如图 14 所示:



    图 14


    找到数据所在之处并且明确请求方式之后,接下来开始撰写爬虫。

    首先,将 Headers 中的 URL 复制出来,并赋值给 url,代码如下:

    url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule'

    POST 的请求获取数据的方式不同于 GET,POST 请求数据必须构建请求头才可以。

    Form Data 中的请求参数如图 15 所示:



    图 15


    将其复制并构建一个新字典:

    From_data={'i':'我愛中國','from':'zh-CHS','to':'en','smartresult':'dict','client':'fanyideskweb','salt':'15477056211258','sign':'b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604','ts':'1547705621125','bv':'b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e','doctype':'json','version':'2.1','keyfrom':'fanyi.web','action':'FY_BY_REALTIME','typoResult':'false'}

    接下来使用 requests.post 方法请求表单数据,代码如下:

    import requests        #导入requests包
    response = requests.post(url,data=payload)

    将字符串格式的数据转换成 JSON 格式数据,并根据数据结构,提取数据,并将翻译结果打印出来,代码如下:

    import json
    content = json.loads(response.text)
    print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])

    使用 requests.post 方法抓取有道翻译结果的完整代码如下:

    复制代码
    import requests #导入requests包
    import json
    def get_translate_date(word=None):
    url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule'
    From_data={'i':word,'from':'zh-CHS','to':'en','smartresult':'dict','client':'fanyideskweb','salt':'15477056211258','sign':'b3589f32c38bc9e3876a570b8a992604','ts':'1547705621125','bv':'b33a2f3f9d09bde064c9275bcb33d94e','doctype':'json','version':'2.1','keyfrom':'fanyi.web','action':'FY_BY_REALTIME','typoResult':'false'}
    #请求表单数据
    response = requests.post(url,data=From_data)
    #将Json格式字符串转字典
    content = json.loads(response.text)
    print(content)
    #打印翻译后的数据
    #print(content['translateResult'][0][0]['tgt'])
    if __name__=='__main__':
    get_translate_date('我爱中国')
    复制代码

    使用 Beautiful Soup 解析网页

    通过 requests 库已经可以抓到网页源码,接下来要从源码中找到并提取数据。Beautiful Soup 是 python 的一个库,其最主要的功能是从网页中抓取数据。Beautiful Soup 目前已经被移植到 bs4 库中,也就是说在导入 Beautiful Soup 时需要先安装 bs4 库。


    安装 bs4 库的方式如图 16 所示:



    图 16


    安装好 bs4 库以后,还需安装 lxml 库。如果我们不安装 lxml 库,就会使用 Python 默认的解析器。尽管 Beautiful Soup 既支持 Python 标准库中的 HTML 解析器又支持一些第三方解析器,但是 lxml 库具有功能更加强大、速度更快的特点,因此笔者推荐安装 lxml 库。

    安装 Python 第三方库后,输入下面的代码,即可开启 Beautiful Soup 之旅:

    复制代码
    import requests #导入requests包
    from bs4 import BeautifulSoup
    url='http://www.cntour.cn/'
    strhtml=requests.get(url)
    soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')
    data = soup.select('#main>div>div.mtop.firstMod.clearfix>div.centerBox>ul.newsList>li>a')
    print(data)
    复制代码

    代码运行结果如图 17 所示。


    Beautiful Soup 库能够轻松解析网页信息,它被集成在 bs4 库中,需要时可以从 bs4 库中调用。其表达语句如下:

    from bs4 import BeautifulSoup

    首先,HTML 文档将被转换成 Unicode 编码格式,然后 Beautiful Soup 选择最合适的解析器来解析这段文档,此处指定 lxml 解析器进行解析。解析后便将复杂的 HTML 文档转换成树形结构,并且每个节点都是 Python 对象。这里将解析后的文档存储到新建的变量 soup 中,代码如下:

    soup=BeautifulSoup(strhtml.text,'lxml')

    接下来用 select(选择器)定位数据,定位数据时需要使用浏览器的开发者模式,将鼠标光标停留在对应的数据位置并右击,然后在快捷菜单中选择“检查”命令,如图 18 所示:



    图 18


    随后在浏览器右侧会弹出开发者界面,右侧高亮的代码(参见图  19(b))对应着左侧高亮的数据文本(参见图 19(a))。右击右侧高亮数据,在弹出的快捷菜单中选择“Copy”➔“Copy Selector”命令,便可以自动复制路径。



    图 19 复制路径

    将路径粘贴在文档中,代码如下:

    #main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li:nth-child(1) > a

    由于这条路径是选中的第一条的路径,而我们需要获取所有的头条新闻,因此将 li:nth-child(1)中冒号(包含冒号)后面的部分删掉,代码如下:

    #main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a

    使用 soup.select 引用这个路径,代码如下:

    data = soup.select('#main > div > div.mtop.firstMod.clearfix > div.centerBox > ul.newsList > li > a')

    清洗和组织数据

    至此,获得了一段目标的 HTML 代码,但还没有把数据提取出来,接下来在 PyCharm 中输入以下代码:

    for item in data:
    result={
    'title':item.get_text(),
    'link':item.get('href')
    }
    print(result)

    代码运行结果如图 20 所示:


    首先明确要提取的数据是标题和链接,标题在<a>标签中,提取标签的正文用 get_text() 方法。链接在<a>标签的 href 属性中,提取标签中的 href 属性用 get() 方法,在括号中指定要提取的属性数据,即 get('href')。

    从图 20 中可以发现,文章的链接中有一个数字 ID。下面用正则表达式提取这个 ID。需要使用的正则符号如下:

    d匹配数字
    +匹配前一个字符1次或多次

    在 Python 中调用正则表达式时使用 re 库,这个库不用安装,可以直接调用。在 PyCharm 中输入以下代码:

    复制代码
    import re
    for item in data:
    result={
    "title":item.get_text(),
    "link":item.get('href'),
    'ID':re.findall('d+',item.get('href'))
    }
    print(result)
    复制代码

    运行结果如图 21 所示:



    图 21


    这里使用 re 库的 findall 方法,第一个参数表示正则表达式,第二个参数表示要提取的文本。

    爬虫攻防战

    爬虫是模拟人的浏览访问行为,进行数据的批量抓取。当抓取的数据量逐渐增大时,会给被访问的服务器造成很大的压力,甚至有可能崩溃。换句话就是说,服务器是不喜欢有人抓取自己的数据的。那么,网站方面就会针对这些爬虫者,采取一些反爬策略。

    服务器第一种识别爬虫的方式就是通过检查连接的 useragent 来识别到底是浏览器访问,还是代码访问的。如果是代码访问的话,访问量增大时,服务器会直接封掉来访 IP。

    那么应对这种初级的反爬机制,我们应该采取何种举措?

    还是以前面创建好的爬虫为例。在进行访问时,我们在开发者环境下不仅可以找到 URL、Form Data,还可以在 Request headers 中构造浏览器的请求头,封装自己。服务器识别浏览器访问的方法就是判断 keyword 是否为 Request headers 下的 User-Agent,如图 22 所示。



    图 22


    因此,我们只需要构造这个请求头的参数。创建请求头部信息即可,代码如下:

    headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36'}
    response = request.get(url,headers=headers)

    写到这里,很多读者会认为修改 User-Agent 很太简单。确实很简单,但是正常人1秒看一个图,而个爬虫1秒可以抓取好多张图,比如 1 秒抓取上百张图,那么服务器的压力必然会增大。也就是说,如果在一个 IP 下批量访问下载图片,这个行为不符合正常人类的行为,肯定要被封 IP。

    其原理也很简单,就是统计每个IP的访问频率,该频率超过阈值,就会返回一个验证码,如果真的是用户访问的话,用户就会填写,然后继续访问,如果是代码访问的话,就会被封 IP。

    这个问题的解决方案有两个,第一个就是常用的增设延时,每 3 秒钟抓取一次,代码如下:

    import time
    time.sleep(3)

    但是,我们写爬虫的目的是为了高效批量抓取数据,这里设置 3 秒钟抓取一次,效率未免太低。其实,还有一个更重要的解决办法,那就是从本质上解决问题。

    不管如何访问,服务器的目的就是查出哪些为代码访问,然后封锁 IP。解决办法:为避免被封 IP,在数据采集时经常会使用代理。当然,requests 也有相应的 proxies 属性。

    首先,构建自己的代理 IP 池,将其以字典的形式赋值给 proxies,然后传输给 requests,代码如下:

    proxies={
    "http":"http://10.10.1.10:3128",
    "https":"http://10.10.1.10:1080",
    }
    response = requests.get(url, proxies=proxies)

    以上教程转自  http://c.biancheng.net/view/2011.html

      接下来就是爬取全球疫情数据的过程

      打开全球疫情数据的网站 https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia?from=timeline&isappinstalled=0  查看其源码。

     

      找到想要爬取数据的部分 id="getTimelineService2"

      获取数据。

      然后将获取的数据转换成json形式。

      对获取的数据进行筛选,将想要的数据存到数组中。

      接下来通过sql语句将数据插入到数据库中。

      然后贴上根据上面教程编写的爬取疫情最新数据的代码

    复制代码
    import json
    
    import numpy as np
    import pymysql
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import datetime
    
    url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia?from=timeline&isappinstalled=0'  #请求地址
    headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'}#创建头部信息
    response =  requests.get(url,headers = headers)  #发送网络请求
    #print(response.content.decode('utf-8'))#以字节流形式打印网页源码
    content = response.content.decode('utf-8')
    #print(content)
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
    listA = soup.find_all(name='script',attrs={"id":"getAreaStat"})
    #世界确诊getAreaStat
    listB = soup.find_all(name='script',attrs={"id":"getListByCountryTypeService2true"})
    #listA = soup.find_all(name='div',attrs={"class":"c-touchable-feedback c-touchable-feedback-no-default"})
    account = str(listA)
    world_messages = str(listB)[95:-21]
    messages = account[52:-21]
    messages_json = json.loads(messages)
    print(world_messages)
    world_messages_json = json.loads(world_messages)
    valuesList = []
    cityList = []
    worldList = []
    now_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    
    for k in range(len(world_messages_json)):
        worldvalue = (now_time,
                 world_messages_json[k].get('countryType'),world_messages_json[k].get('continents'),world_messages_json[k].get('provinceId'),world_messages_json[k].get('provinceName'),
                 world_messages_json[k].get('provinceShortName'),world_messages_json[k].get('cityName'),world_messages_json[k].get('currentConfirmedCount'),world_messages_json[k].get('confirmedCount'),
                 world_messages_json[k].get('suspectedCount'),world_messages_json[k].get('curedCount'),world_messages_json[k].get('deadCount'),world_messages_json[k].get('locationId'),
                 world_messages_json[k].get('countryShortCode'),)
        worldList.append(worldvalue)
    for i in range(len(messages_json)):
        #value = messages_json[i]
        value = (now_time,messages_json[i].get('provinceName'),messages_json[i].get('provinceShortName'),messages_json[i].get('currentConfirmedCount'),messages_json[i].get('confirmedCount'),messages_json[i].get('suspectedCount'),messages_json[i].get('curedCount'),messages_json[i].get('deadCount'),messages_json[i].get('comment'),messages_json[i].get('locationId'),messages_json[i].get('statisticsData'))
        valuesList.append(value)
        cityValue = messages_json[i].get('cities')
        #print(cityValue)
        for j in range(len(cityValue)):
            cityValueList = (cityValue[j].get('cityName'),cityValue[j].get('currentConfirmedCount'),cityValue[j].get('confirmedCount'),cityValue[j].get('suspectedCount'),cityValue[j].get('curedCount'),cityValue[j].get('deadCount'),cityValue[j].get('locationId'),messages_json[i].get('provinceShortName'))
            #print(cityValueList)
            cityList.append(cityValueList)
        #cityList.append(cityValue)
    db = pymysql.connect("localhost", "root", "123456", "mytest", charset='utf8')
    cursor = db.cursor()
    array = np.asarray(valuesList[0])
    #sql_clean_world = "TRUNCATE TABLE world_map"
    sql_clean_city = "TRUNCATE TABLE city_map"
    sql_clean_json = "TRUNCATE TABLE province_data_from_json"
    sql_clean_province = "TRUNCATE TABLE province_map"
    sql_clean_world = "TRUNCATE TABLE world_map"
    sql1 = "INSERT INTO city_map values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
    sql_world = "INSERT INTO world_map values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
    #sql = "INSERT INTO province_map values (0,'%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s') "
    sql = "INSERT INTO province_map values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s) "
    #sql = "INSERT INTO province_map (provinceName,provinceShortName,correntConfirmedCount,confirmedCount,suspectedCount,curedCount,deadCount,comment,locationId,statisticsData) values (0,'%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s') "
    #sql = """INSERT INTO province_map (provinceName,provinceShortName,correntConfirmedCount,confirmedCount,suspectedCount,curedCount,deadCount,comment,locationId,statisticsData) values ('湖北省', '湖北', 43334, 64786, 0, 18889, 2563, '', 420000, 'https://file1.dxycdn.com/2020/0223/618/3398299751673487511-135.json')"""
    value_tuple = tuple(valuesList)
    cityTuple = tuple(cityList)
    worldTuple = tuple(worldList)
    print(worldTuple)
    print(tuple(value_tuple))
    try:
        #cursor.execute(sql_clean_city)
        #cursor.execute(sql_clean_province)
        #cursor.executemany(sql, value_tuple)
        #cursor.executemany(sql1,cityTuple)
        db.commit()
    except:
        print('执行失败,进入回调1')
        db.rollback()
    
    try:
        #cursor.execute(sql_clean_city)
        #cursor.execute(sql_clean_province)
        #cursor.execute(sql_clean_world)
        #cursor.executemany(sql, value_tuple)
        #cursor.executemany(sql1,cityTuple)
        cursor.executemany(sql_world, worldTuple)
        db.commit()
    except:
        print('执行失败,进入回调2')
        db.rollback()
    try:
        #cursor.execute(sql_clean_city)
        #cursor.execute(sql_clean_province)
        cursor.executemany(sql, value_tuple)
        #cursor.executemany(sql1,cityTuple)
        db.commit()
    except:
        print('执行失败,进入回调3')
        db.rollback()
    
    try:
        #cursor.execute(sql_clean_city)
        #cursor.execute(sql_clean_province)
        #cursor.executemany(sql, value_tuple)
        #cursor.executemany(sql1,cityTuple)
        db.commit()
    except:
        print('执行失败,进入回调4')
        db.rollback()
    #print(messages_json)
    #print(account[52:-21])
    # soupDiv = BeautifulSoup(listA,'html.parser')
    # listB = soupDiv.find_all(name='div',attrs={"class":"c-gap-bottom-zero c-line-clamp2"})
    #for i in listA:
        #print(i)
    #listA[12]
    #print(listA)
    
    
    db.close()
    复制代码
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