爬虫大作业

1.选一个自己感兴趣的主题（所有人不能雷同）。

因为我是河源的，所以我爬取的是河源市公交网络站点数据。

爬取的站点：http://heyuan.8684.cn/

2.用python 编写爬虫程序，从网络上爬取相关主题的数据。

（1）环境配置：

import requests  ##导入requests
from bs4 import BeautifulSoup  ##导入bs4中的BeautifulSoup
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.221 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0'}
all_url ='http://heyuan.8684.cn/' ##开始的URL地址
start_html = requests.get(all_url, headers=headers)
#print(start_html.text)
Soup = BeautifulSoup(start_html.text, 'html.parser')　

（2）爬取站点分析：

a、河源市公交线路分类方式有3种：

b、我主要通过数字开头来进行爬取，打开网站，点击“1”，右击鼠标选择“检查”，可以发现保存在链接保存在<div class="bus_kt_r1">里面，故只需要提取div里的href即可：

代码：

all_1 = Soup.find('div', class_='bus_kt_r1').find_all('a')#获取以数字开头所有路线

c、接着往下，发现每一路的链接都在<div id="con_site_1" class="site_list"> 的<a>里面，取出里面的herf即为线路网址，其内容即为线路名称。

代码：

href = a['href']  # 取出a标签的href 属性
html = all_url + href
second_html = requests.get(html, headers=headers)
#print(second_html.text)
Soup2 = BeautifulSoup(second_html.text, 'html.parser')
all_a2 = Soup2.find('div', class_='stie_list').find_all('a')

　d、打开线路链接，就可以看到具体的站点信息了，打开页面分析文档结构后发现：线路的基本信息存放在<div class="bus_i_content">里面，而公交站点信息则存放在<div class="bus_line_top">及<div class="bus_line_site">里面。

提取代码：

title1 = a2.get_text()  # 取出a1标签的文本
        href1 = a2['href']  # 取出a标签的href 属性
   # print(title1, href1)
        html_bus = all_url + href1  # 构建线路站点url
        thrid_html = requests.get(html_bus, headers=headers)
        Soup3 = BeautifulSoup(thrid_html.text, 'html.parser')  # 以html.parser方式解析html
        bus_name = Soup3.find('div', class_='bus_i_t1').find('h1').get_text()  # 提取线路名
        bus_type = Soup3.find('div', class_='bus_i_t1').find('a').get_text()  # 提取线路属性
        bus_time = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[0].get_text()  # 运行时间
        bus_cost = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[1].get_text()  # 票价
        bus_company = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[2].find('a').get_text()  # 公交公司
        bus_update = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[3].get_text()  # 更新时间
        bus_label = Soup3.find('div', class_='bus_label')
        if bus_label:
            bus_length = bus_label.get_text()  # 线路里程
        else:
            bus_length = []
        print(bus_name, bus_type, bus_time, bus_cost, bus_company, bus_update)
        all_line = Soup3.find_all('div', class_='bus_line_top')  # 线路简介
        all_site = Soup3.find_all('div', class_='bus_line_site')  # 公交站点
        line_x = all_line[0].find('div', class_='bus_line_txt').get_text()[:-9] + all_line[0].find_all('span')[
            -1].get_text()
        sites_x = all_site[0].find_all('a')
        sites_x_list = []  # 上行线路站点
        for site_x in sites_x:
            sites_x_list.append(site_x.get_text())
        line_num = len(all_line)
        if line_num == 2:  # 如果存在环线，也返回两个list，只是其中一个为空
            line_y = all_line[1].find('div', class_='bus_line_txt').get_text()[:-9] + all_line[1].find_all('span')[
                -1].get_text()
            sites_y = all_site[1].find_all('a')
            sites_y_list = []  # 下行线路站点
            for site_y in sites_y:
                sites_y_list.append(site_y.get_text())
        else:
            line_y, sites_y_list = [], []
        information = [bus_name, bus_type, bus_time, bus_cost, bus_company, bus_update, bus_length, line_x, sites_x_list,
                       line_y, sites_y_list]　

e、自此，我们就把一条线路的相关信息及上、下行站点信息就都解析出来了。如果想要爬取全市的公交网络站点，只需要加入循环就可以了。

代码：

import requests  ##导入requests
from bs4 import BeautifulSoup  ##导入bs4中的BeautifulSoup

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.221 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0'}
all_url ='http://heyuan.8684.cn/' ##开始的URL地址
start_html = requests.get(all_url, headers=headers)
#print(start_html.text)
Soup = BeautifulSoup(start_html.text, 'html.parser')
all_1 = Soup.find('div', class_='bus_kt_r1').find_all('a')#获取以数字开头所有路线
Network_list = []
for a in all_1:
    href = a['href']  # 取出a标签的href 属性
    html = all_url + href
    second_html = requests.get(html, headers=headers)
    #print(second_html.text)
    Soup2 = BeautifulSoup(second_html.text, 'html.parser')
    all_a2 = Soup2.find('div', class_='stie_list').find_all('a')
    for a2 in all_a2:
        title1 = a2.get_text()  # 取出a1标签的文本
        href1 = a2['href']  # 取出a标签的href 属性
   # print(title1, href1)
        html_bus = all_url + href1  # 构建线路站点url
        thrid_html = requests.get(html_bus, headers=headers)
        Soup3 = BeautifulSoup(thrid_html.text, 'html.parser')  # 以html.parser方式解析html
        bus_name = Soup3.find('div', class_='bus_i_t1').find('h1').get_text()  # 提取线路名
        bus_type = Soup3.find('div', class_='bus_i_t1').find('a').get_text()  # 提取线路属性
        bus_time = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[0].get_text()  # 运行时间
        bus_cost = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[1].get_text()  # 票价
        bus_company = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[2].find('a').get_text()  # 公交公司
        bus_update = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[3].get_text()  # 更新时间
        bus_label = Soup3.find('div', class_='bus_label')
        if bus_label:
            bus_length = bus_label.get_text()  # 线路里程
        else:
            bus_length = []
        print(bus_name, bus_type, bus_time, bus_cost, bus_company, bus_update)
        all_line = Soup3.find_all('div', class_='bus_line_top')  # 线路简介
        all_site = Soup3.find_all('div', class_='bus_line_site')  # 公交站点
        line_x = all_line[0].find('div', class_='bus_line_txt').get_text()[:-9] + all_line[0].find_all('span')[
            -1].get_text()
        sites_x = all_site[0].find_all('a')
        sites_x_list = []  # 上行线路站点
        for site_x in sites_x:
            sites_x_list.append(site_x.get_text())
        line_num = len(all_line)
        if line_num == 2:  # 如果存在环线，也返回两个list，只是其中一个为空
            line_y = all_line[1].find('div', class_='bus_line_txt').get_text()[:-9] + all_line[1].find_all('span')[
                -1].get_text()
            sites_y = all_site[1].find_all('a')
            sites_y_list = []  # 下行线路站点
            for site_y in sites_y:
                sites_y_list.append(site_y.get_text())
        else:
            line_y, sites_y_list = [], []
        information = [bus_name, bus_type, bus_time, bus_cost, bus_company, bus_update, bus_length, line_x, sites_x_list,
                       line_y, sites_y_list]
        Network_list.append(information)


# 定义保存函数，将运算结果保存为txt文件
def text_save(content, filename, mode='a'):
    file = open(filename, mode, encoding='utf-8')
    for i in range(len(content)):
        file.write(str(content[i]) + '
')
    file.close()

# 输出处理后的数据
text_save(Network_list, 'Network_bus.txt')

3.对爬了的数据进行文本分析，生成词云。

 （1）首先打开爬取的数据的文件，通过jieba分词进行分词并通过空格分隔，然后生成词云。

代码：

from PIL import Image, ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import jieba
# 读入背景图片
abel_mask = np.array(Image.open("./公交车.jpg"))

# 读取要生成词云的文件
path = open('Network_bus.txt',encoding='utf-8').read()

# 通过jieba分词进行分词并通过空格分隔
wordlist_after_jieba = jieba.cut(path, cut_all=True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split)
my_wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',  # 设置背景颜色
    mask=abel_mask,  # 设置背景图片
    max_words=200,  # 设置最大现实的字数
    font_path='C:/Users/Windows/fonts/simkai.ttf',
    max_font_size=50,
    random_state=30,  # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
    scale=.5,
).generate(wl_space_split)

# 根据图片生成词云颜色
image_colors = ImageColorGenerator(abel_mask)
# my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

# 以下代码显示图片
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

4.对文本分析结果进行解释说明。

我的图片是：

文本获取到的字符信息并不是我们想要的效果，因此，为了达到我们想要的效果，我就将所获取到的文本信息，生成一个词云图，我们更加直观的观察到我们

5.写一篇完整的博客，描述上述实现过程、遇到的问题及解决办法、数据分析思想及结论。

遇到的问题：

1、开始无法安装wordcloud

解决办法：在网站https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud下载wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win32.whl

然后在终端pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win32.whl

2、安装完wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win32.whl 无法导入wordcloud

解决方法：通过网上查找我找到了如下的办法：：

打开项目选择file-->settings...-->project-projiect interpreter右边选择上方长条框，选择Show All...，接着选择System Interpreter就可以了

数据分析思想及结论：

我的数据分析是打开我爬取的数据文件，然后通过结巴进行分词，最后生成词云。

结论：在做大作业的过程中，通过遇到问题然后找到解决问题的方法，我对爬虫有了进一步的了解，同时，也能从中发现自己的不足就是：对通过结巴进行数据分析不熟练。

6.最后提交爬取的全部数据、爬虫及数据分析源代码。

全部代码：

import requests  ##导入requests
from bs4 import BeautifulSoup  ##导入bs4中的BeautifulSoup
from PIL import Image, ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import jieba

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.221 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0'}
all_url ='http://heyuan.8684.cn/' ##开始的URL地址
start_html = requests.get(all_url, headers=headers)
#print(start_html.text)
Soup = BeautifulSoup(start_html.text, 'html.parser')
all_1 = Soup.find('div', class_='bus_kt_r1').find_all('a')#获取以数字开头所有路线
Network_list = []
for a in all_1:
    href = a['href']  # 取出a标签的href 属性
    html = all_url + href
    second_html = requests.get(html, headers=headers)
    #print(second_html.text)
    Soup2 = BeautifulSoup(second_html.text, 'html.parser')
    all_a2 = Soup2.find('div', class_='stie_list').find_all('a')
    for a2 in all_a2:
        title1 = a2.get_text()  # 取出a1标签的文本
        href1 = a2['href']  # 取出a标签的href 属性
   # print(title1, href1)
        html_bus = all_url + href1  # 构建线路站点url
        thrid_html = requests.get(html_bus, headers=headers)
        Soup3 = BeautifulSoup(thrid_html.text, 'html.parser')  # 以html.parser方式解析html
        bus_name = Soup3.find('div', class_='bus_i_t1').find('h1').get_text()  # 提取线路名
        bus_type = Soup3.find('div', class_='bus_i_t1').find('a').get_text()  # 提取线路属性
        bus_time = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[0].get_text()  # 运行时间
        bus_cost = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[1].get_text()  # 票价
        bus_company = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[2].find('a').get_text()  # 公交公司
        bus_update = Soup3.find_all('p', class_='bus_i_t4')[3].get_text()  # 更新时间
        bus_label = Soup3.find('div', class_='bus_label')
        if bus_label:
            bus_length = bus_label.get_text()  # 线路里程
        else:
            bus_length = []
        print(bus_name, bus_type, bus_time, bus_cost, bus_company, bus_update)
        all_line = Soup3.find_all('div', class_='bus_line_top')  # 线路简介
        all_site = Soup3.find_all('div', class_='bus_line_site')  # 公交站点
        line_x = all_line[0].find('div', class_='bus_line_txt').get_text()[:-9] + all_line[0].find_all('span')[
            -1].get_text()
        sites_x = all_site[0].find_all('a')
        sites_x_list = []  # 上行线路站点
        for site_x in sites_x:
            sites_x_list.append(site_x.get_text())
        line_num = len(all_line)
        if line_num == 2:  # 如果存在环线，也返回两个list，只是其中一个为空
            line_y = all_line[1].find('div', class_='bus_line_txt').get_text()[:-9] + all_line[1].find_all('span')[
                -1].get_text()
            sites_y = all_site[1].find_all('a')
            sites_y_list = []  # 下行线路站点
            for site_y in sites_y:
                sites_y_list.append(site_y.get_text())
        else:
            line_y, sites_y_list = [], []
        information = [bus_name, bus_type, bus_time, bus_cost, bus_company, bus_update, bus_length, line_x, sites_x_list,
                       line_y, sites_y_list]
        Network_list.append(information)


# 定义保存函数，将运算结果保存为txt文件
def text_save(content, filename, mode='a'):
    file = open(filename, mode, encoding='utf-8')
    for i in range(len(content)):
        file.write(str(content[i]) + '
')
    file.close()

# 输出处理后的数据
text_save(Network_list, 'Network_bus.txt')

# 读入背景图片
abel_mask = np.array(Image.open("./公交车.jpg"))

# 读取要生成词云的文件
path = open('Network_bus.txt',encoding='utf-8').read()

# 通过jieba分词进行分词并通过空格分隔
wordlist_after_jieba = jieba.cut(path, cut_all=True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split)
my_wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',  # 设置背景颜色
    mask=abel_mask,  # 设置背景图片
    max_words=200,  # 设置最大现实的字数
    font_path='C:/Users/Windows/fonts/simkai.ttf',
    max_font_size=50,
    random_state=30,  # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
    scale=.5,
).generate(wl_space_split)

# 根据图片生成词云颜色
image_colors = ImageColorGenerator(abel_mask)
# my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

# 以下代码显示图片
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()