python_08

一、作业

'''
主页:
    图标地址、下载次数、大小、详情页地址

详情页:
    游戏名、好评率、评论数、小编点评、下载地址、简介、网友评论、1-5张截图链接地址、
https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=1&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B

https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=2&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B

https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=3&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B

32
'''
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pymongo import MongoClient
'''
3、把豌豆荚爬取的数据插入mongoDB中
    - 创建一个wandoujia库
        - 把主页的数据存放一个名为index集合中
        - 把详情页的数据存放一个名为detail集合中
'''
# 连接MongoDB客户端
client = MongoClient('localhost', 27017)
# 创建或选择wandoujia库，index集合
index_col = client['wandoujia']['index']
# 创建或选择wandoujia库，detail集合
detail_col = client['wandoujia']['detail']

# 1、发送请求
def get_page(url):
    response = requests.get(url)
    return response


# 2、开始解析
# 解析详情页
def parse_detail(text):

    soup = BeautifulSoup(text, 'lxml')
    # print(soup)

    # app名称
    try:
        name = soup.find(name="span", attrs={"class": "title"}).text
    except Exception:
        # 若有异常，设置为None
        name = None
    # print(name)

    # 好评率
    try:
        love = soup.find(name='span', attrs={"class": "love"}).text

    except Exception:
        love = None
    # print(love)

    # 评论数
    try:
        commit_num = soup.find(name='a', attrs={"class": "comment-open"}).text
    except Exception:
        commit_num = None
    # print(commit_num)

    # 小编点评
    try:
        commit_content = soup.find(name='div', attrs={"class": "con"}).text
    except Exception:
        commit_content = None
    # print(commit_content)

    # app下载链接

    try:
        download_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "normal-dl-btn"}).attrs['href']
    except Exception:
        # 若有异常，设置为None
        download_url = None

    # print(download_url)

    # print(
    #     f'''
    #     ============= tank ==============
    #     app名称:{name}
    #     好评率: {love}
    #     评论数: {commit_num}
    #     小编点评: {commit_content}
    #     app下载链接: {download_url}
    #     ============= end ==============
    #     '''
    # )

    # 判断所有数据都存在，正常赋值
    if name and love and commit_num and commit_content and download_url :
        detail_data = {
            'name': name,
            'love': love,
            'commit_num': commit_num,
            'commit_content': commit_content,
            'download_url': download_url
        }

    # 若love没有值，则设置为 没人点赞，很惨
    if not love:
        detail_data = {
            'name': name,
            'love': "没人点赞，很惨",
            'commit_num': commit_num,
            'commit_content': commit_content,
            'download_url': download_url
        }
    # 若download_url没有值，则设置为 没有安装包
    if not download_url:
        detail_data = {
            'name': name,
            'love': love,
            'commit_num': commit_num,
            'commit_content': commit_content,
            'download_url': '没有安装包'
        }



    # 插入详情页数据
    detail_col.insert(detail_data)
    print(f'{name}app数据插入成功!')

# 解析主页
def parse_index(data):
    soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')

    # 获取所有app的li标签
    app_list = soup.find_all(name='li', attrs={"class": "card"})
    for app in app_list:
        # print(app)
        # print('tank' * 1000)
        # print('tank *' * 1000)
        # print(app)
        # 图标地址
        # 获取第一个img标签中的data-original属性
        img = app.find(name='img').attrs['data-original']
        # print(img)

        # 下载次数
        # 获取class为install-count的span标签中的文本
        down_num = app.find(name='span', attrs={"class": "install-count"}).text
        # print(down_num)

        import re
        # 大小
        # 根据文本正则获取到文本中包含 数字 + MB（d+代表数字）的span标签中的文本
        size = soup.find(name='span', text=re.compile("d+MB")).text
        # print(size)

        # 详情页地址
        # 获取class为detail-check-btn的a标签中的href属性
        # detail_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "name"}).attrs['href']
        # print(detail_url)

        # 详情页地址
        detail_url = app.find(name='a').attrs['href']
        # print(detail_url)

        # 拼接数据
        index_data = {
            'img': img,
            'down_num': down_num,
            'size': size,
            'detail_url': detail_url
        }

        # 插入数据
        index_col.insert(index_data)
        print('主页数据插入成功!')

        # 3、往app详情页发送请求
        response = get_page(detail_url)

        # 4、解析app详情页
        parse_detail(response.text)


def main():
    for line in range(1, 33):
        url = f"https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page={line}&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B"

        # 1、往app接口发送请求
        response = get_page(url)
        # print(response.text)
        print('*' * 1000)
        # 反序列化为字典
        data = response.json()

        # 获取接口中app标签数据
        app_li = data['data']['content']
        # print(app_li)

        # 2、解析app标签数据
        parse_index(app_li)

        # 执行完所有函数关闭mongoDB客户端
        client.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

二、、课堂笔记:

1、BeautifulSoup 解析库
2、MongoDB 存储库
3、requests-html 请求库

BeautifulSoup
1、什么bs4，为什么要使用bs4？
是一个基于re开发的解析库，可以提供一些强大的解析功能。
提高提取数据的效率与爬虫开发效率。

2、安装与使用
pip3 install beautifulsoup4 # 安装bs4
pip3 install lxml # 下载lxml解析器

MongoDB 非关系型数据库
一 安装与使用
1、下载安装
https://www.mongodb.com/download-center/community

2、在C盘创建一个data/db文件夹
- 数据的存放路径

3、mongod启动服务
进入终端，输入mongod启动mongoDB服务。

4、mongo进入mongoDB客户端
打开一个新的终端，输入mongo进入客户端

二 数据库操作

数据库操作:
切换库:
SQL：
use admin; 有则切换，无则报错。

MongoDB:
use tank; 有则切换，无则创建，并切换tank库中。

查数据库:
SQL:
show databases;

MongoDB:
show dbs;
显示的数据库若无数据，则不显示。

删除库:
SQL:
drop database

MongoDB:
db.dropDatabase()

集合操作: MySQL中叫做表。
创建集合:
SQL:
create table f1, f2...

MongoDB:
# 在当前库中通过.来创建集合
db.student

插入数据:
# 插入多条数据
db.student.insert([{"name1": "tank1"}, {"name2": "tank2"}])

# 插入一条
db.student.insert({"name": "tank"})

查数据:
# 查找student集合中所有数据
db.student.find({})

# 查一条 查找name为tank的记录
db.student.find({"name":"tank"})

三 python链接MongoDB
1、下载第三方模块pymongo
pip3 install pymongo

2、链接mongoDB客户端
client = MongoClient('localhost', 27017)

作业:
1、整理课堂内容，并写博客

2、基于豌豆荚爬取剩下的简介截图图片地址、网友评论

3、把豌豆荚爬取的数据插入mongoDB中
- 创建一个wandoujia库
- 把主页的数据存放一个名为index集合中
- 把详情页的数据存放一个名为detail集合中

1.解析库之bs4

''''''
'''
pip3 install beautifulsoup4  # 安装bs4
pip3 install lxml  # 下载lxml解析器
'''
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="sister"><b>$37</b></p>
<p class="story" id="p">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" >Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""

# 从bs4中导入BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup

# 调用BeautifulSoup实例化得到一个soup对象
# 参数一: 解析文本
# 参数二:
# 参数二: 解析器（html.parser、lxml...）
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')

print(soup)
print('*' * 100)
print(type(soup))
print('*' * 100)
# 文档美化
html = soup.prettify()
print(html)

2.bs4之遍历文档树

html_doc = """<html><head><title>The Dormouse's story</title></head><body><p class="sister"><b>$37</b></p><p class="story" id="p">Once upon a time there were three little sisters; and their names were<b>tank</b><a href="http://example.com/elsie" class="sister" >Elsie</a>,<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;and they lived at the bottom of a well.<hr></hr></p><p class="story">...</p>"""

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')

'''
遍历文档树：
    1、直接使用
    2、获取标签的名称
    3、获取标签的属性
    4、获取标签的内容
    5、嵌套选择
    6、子节点、子孙节点
    7、父节点、祖先节点
    8、兄弟节点
'''

# 1、直接使用
print(soup.p)  # 查找第一个p标签
print(soup.a)  # 查找第一个a标签

# 2、获取标签的名称
print(soup.head.name)  # 获取head标签的名称

# 3、获取标签的属性
print(soup.a.attrs)  # 获取a标签中的所有属性
print(soup.a.attrs['href'])  # 获取a标签中的href属性

# 4、获取标签的内容
print(soup.p.text)  # $37

# 5、嵌套选择
print(soup.html.head)

# 6、子节点、子孙节点
print(soup.body.children)  # body所有子节点，返回的是迭代器对象
print(list(soup.body.children))  # 强转成列表类型

print(soup.body.descendants)  # 子孙节点
print(list(soup.body.descendants))  # 子孙节点

#  7、父节点、祖先节点
print(soup.p.parent)  # 获取p标签的父亲节点
# 返回的是生成器对象
print(soup.p.parents)  # 获取p标签所有的祖先节点
print(list(soup.p.parents))

# 8、兄弟节点
# 找下一个兄弟
print(soup.p.next_sibling)
# 找下面所有的兄弟，返回的是生成器
print(soup.p.next_siblings)
print(list(soup.p.next_siblings))

# 找上一个兄弟
print(soup.a.previous_sibling)  # 找到第一个a标签的上一个兄弟节点
# 找到a标签上面的所有兄弟节点
print(soup.a.previous_siblings)  # 返回的是生成器
print(list(soup.a.previous_siblings))

3、bs4之搜索文档树

''''''
html_doc = """<html><head><title>The Dormouse's story</title></head><body><p class="sister"><b>$37</b></p><p class="story" id="p">Once upon a time there were three little sisters; and their names were<b>tank</b><a href="http://example.com/elsie" class="sister" >Elsie</a>,<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;and they lived at the bottom of a well.<hr></hr></p><p class="story">...</p>"""
'''
搜索文档树:
    find()  找一个  
    find_all()  找多个
    
标签查找与属性查找:
    标签:
            name 属性匹配
            attrs 属性查找匹配
            text 文本匹配
            
        - 字符串过滤器   
            字符串全局匹配

        - 正则过滤器
            re模块匹配

        - 列表过滤器
            列表内的数据匹配

        - bool过滤器
            True匹配

        - 方法过滤器
            用于一些要的属性以及不需要的属性查找。

    属性:
        - class_
        - id
'''

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')

# # 字符串过滤器
# # name
# p_tag = soup.find(name='p')
# print(p_tag)  # 根据文本p查找某个标签
# # 找到所有标签名为p的节点
# tag_s1 = soup.find_all(name='p')
# print(tag_s1)
#
#
# # attrs
# # 查找第一个class为sister的节点
# p = soup.find(attrs={"class": "sister"})
# print(p)
# # 查找所有class为sister的节点
# tag_s2 = soup.find_all(attrs={"class": "sister"})
# print(tag_s2)
#
#
# # text
# text = soup.find(text="$37")
# print(text)
#
#
# # 配合使用:
# # 找到一个id为link2、文本为Lacie的a标签
# a_tag = soup.find(name="a", attrs={"id": "link2"}, text="Lacie")
# print(a_tag)



# # 正则过滤器
# import re
# # name
# p_tag = soup.find(name=re.compile('p'))
# print(p_tag)

# 列表过滤器
# import re
# # name
# tags = soup.find_all(name=['p', 'a', re.compile('html')])
# print(tags)

# - bool过滤器
# True匹配
# 找到有id的p标签
# p = soup.find(name='p', attrs={"id": True})
# print(p)

# 方法过滤器
# 匹配标签名为a、属性有id没有class的标签
# def have_id_class(tag):
#     if tag.name == 'a' and tag.has_attr('id') and tag.has_attr('class'):
#         return tag
#
# tag = soup.find(name=have_id_class)
# print(tag)

4、04 爬取豌豆荚app数据（提取游戏主页）

'''
主页:
    图标地址、下载次数、大小、详情页地址

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    游戏名、图标名、好评率、评论数、小编点评、简介、网友评论、1-5张截图链接地址、下载地址
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https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=2&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B

https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=3&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B

32
'''
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 1、发送请求
def get_page(url):
    response = requests.get(url)
    return response

# 2、开始解析
# 解析主页
def parse_index(data):
    soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')

    # 获取所有app的li标签
    app_list = soup.find_all(name='li', attrs={"class": "card"})
    for app in app_list:
        # print('tank *' * 1000)
        # print(app)
        # 图标地址
        img = app.find(name='img').attrs['data-original']
        print(img)

        # 下载次数
        down_num = app.find(name='span', attrs={"class": "install-count"}).text
        print(down_num)

        import re
        # 大小
        size = soup.find(name='span', text=re.compile("d+MB")).text
        print(size)

        # 详情页地址
        detail_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "detail-check-btn"}).attrs['href']
        print(detail_url)


def main():
    for line in range(1, 33):
        url = f"https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page={line}&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B"

        # 1、往app接口发送请求
        response = get_page(url)
        # print(response.text)
        print('*' * 1000)
        # 反序列化为字典
        data = response.json()
        # 获取接口中app标签数据
        app_li = data['data']['content']
        # print(app_li)
        # 2、解析app标签数据
        parse_index(app_li)


if __name__ == '__main__':
    main()

5、爬取豌豆荚app数据

'''
主页:
    图标地址、下载次数、大小、详情页地址

详情页:
    游戏名、好评率、评论数、小编点评、下载地址、简介、网友评论、1-5张截图链接地址、
https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=1&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B

https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=2&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B

https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=3&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B

32
'''
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 1、发送请求
def get_page(url):
    response = requests.get(url)
    return response

# 2、开始解析
# 解析详情页
def parse_detail(text):
    soup = BeautifulSoup(text, 'lxml')
    # print(soup)

    # app名称
    name = soup.find(name="span", attrs={"class": "title"}).text
    # print(name)

    # 好评率
    love = soup.find(name='span', attrs={"class": "love"}).text
    # print(love)

    # 评论数
    commit_num = soup.find(name='a', attrs={"class": "comment-open"}).text
    # print(commit_num)

    # 小编点评
    commit_content = soup.find(name='div', attrs={"class": "con"}).text
    # print(commit_content)

    # app下载链接
    download_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "normal-dl-btn"}).attrs['href']
    # print(download_url)

    print(
        f'''
        ============= tank ==============
        app名称:{name}
        好评率: {love}
        评论数: {commit_num}
        小编点评: {commit_content}
        app下载链接: {download_url}
        ============= end ==============
        '''
    )



# 解析主页
def parse_index(data):
    soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')

    # 获取所有app的li标签
    app_list = soup.find_all(name='li', attrs={"class": "card"})
    for app in app_list:
        # print(app)
        # print('tank' * 1000)
        # print('tank *' * 1000)
        # print(app)
        # 图标地址
        # 获取第一个img标签中的data-original属性
        img = app.find(name='img').attrs['data-original']
        print(img)

        # 下载次数
        # 获取class为install-count的span标签中的文本
        down_num = app.find(name='span', attrs={"class": "install-count"}).text
        print(down_num)

        import re
        # 大小
        # 根据文本正则获取到文本中包含 数字 + MB（d+代表数字）的span标签中的文本
        size = soup.find(name='span', text=re.compile("d+MB")).text
        print(size)

        # 详情页地址
        # 获取class为detail-check-btn的a标签中的href属性
        # detail_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "name"}).attrs['href']
        # print(detail_url)

        # 详情页地址
        detail_url = app.find(name='a').attrs['href']
        print(detail_url)

        # 3、往app详情页发送请求
        response = get_page(detail_url)

        # 4、解析app详情页
        parse_detail(response.text)


def main():
    for line in range(1, 33):
        url = f"https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page={line}&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B"

        # 1、往app接口发送请求
        response = get_page(url)
        # print(response.text)
        print('*' * 1000)
        # 反序列化为字典
        data = response.json()

        # 获取接口中app标签数据
        app_li = data['data']['content']
        # print(app_li)
        # 2、解析app标签数据
        parse_index(app_li)


if __name__ == '__main__':
    main()

6.pymongo的简单使用

from pymongo import MongoClient

# 1、链接mongoDB客户端
# 参数1: mongoDB的ip地址
# 参数2: mongoDB的端口号 默认:27017
client = MongoClient('localhost', 27017)
# print(client)

# 2、进入tank_db库,没有则创建
# print(client['tank_db'])

# 3、创建集合
# print(client['tank_db']['people'])

# 4、给tank_db库插入数据

# 1.插入一条
# data1 = {
#     'name': 'tank',
#     'age': 18,
#     'sex': 'male'
# }
# client['tank_db']['people'].insert(data1)

# 2.插入多条
# data1 = {
#     'name': 'tank',
#     'age': 18,
#     'sex': 'male'
# }
# data2 = {
#     'name': '戚志云',
#     'age': 84,
#     'sex': 'female'
# }
# data3 = {
#     'name': '沈金金',
#     'age': 73,
#     'sex': 'male'
# }
# client['tank_db']['people'].insert([data1, data2, data3])
#
# # 5、查数据
# # 查看所有数据
# data_s = client['tank_db']['people'].find()
# print(data_s)  # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x000002EEA6720128>
# # 需要循环打印所有数据
# for data in data_s:
#     print(data)
#
# # 查看一条数据
# data = client['tank_db']['people'].find_one()
# print(data)

# 官方推荐使用
# 插入一条insert_one

# client['tank_db']['people'].insert_one()
# 插入多条insert_many
# client['tank_db']['people'].insert_m