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 详情页:
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
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
python_08的更多相关文章
- python_08 函数式编程、高阶函数、map、filter、reduce函数、内置函数
函数式编程 编程方法论: 1.面向过程 找到解决问题的入口,按照一个固定的流程去模拟解决问题的流程 (1).搜索目标,用户输入(配偶要求),按照要求到数据结构内检索合适的任务 (2)表白,表白成功进入 ...
随机推荐
- alinode与node性能测试方法与分析
需求和技术指标整理 node服务在引入node性能监控过程中,需要使用alinode,为了对alinode与官方node各项性能指标的差异有进一步的认识,现开展以下调研.测试. 原理性分析 alino ...
- spring security原理-学习笔记2-核心组件
核心组件 AuthenticationManager,ProviderManager和AuthenticationProvider AuthenticationManager只是一个接口,实际中是如何 ...
- 使用JRebel插件实现SpringBoot应用代码热加载
前言 在实际的开发过程中,我们经常修改代码之后,手动的重启项目,查看修改效果.那么有没有一种方式能够快速的.自动的帮我们将修改代码自动更新,避免手动重启,从而提高开发效率呢?是有的,在我之前的文章里面 ...
- 关于ESET占用CPU严重 的解决方案||ESET CPU 100%||用迅雷时ESET占用CPU（6月22日再次更新）
关于ESET占用CPU严重 的解决方案 本文根据原帖有适量删改. ESET 的杀毒软件历来以占用资源少,CPU消耗少著称,可是很多朋友(特别是中国大陆的朋友)反应ESS & EAV 间歇性占用 ...
- Java多线程编程（一）Java多线程技能
一.进程和多线程的概念以及线程的优点 打开Windo任务管理器可以看到很多正在运行着的exe程序,完全可以将运行在内存中的exe文件理解成进程,进程是受操作系统管理的基本运行单元. 线程可以理解成在进 ...
- Java基础（三）对象与类
1.类的概念:类是构造对象的模板或蓝图.由类构造对象的过程称为创建类的实例. 2.封装的概念:封装(有时称为数据隐藏)是与对象有关的一个重要概念.对象中的数据称为实例域,操纵数据的过程称为方法.对于每 ...
- vue 请求图片方法
node的每一个文件,都是一个域,那么里面所有的变量都不允许被外界引用,除非导出.要使用外界的变量,也必须使用导入的方式来导入.import 文件路径. css可以直接使用import +文件路径导入 ...
- 正则表达式和python中的re模块
---恢复内容开始--- 常用的正则匹配规则 元字符 量词 字符组 字符集 转义符 贪婪匹配 re模块使用正则表达式 实例引入(是否使用re模块和正则表达式的区别) # 不使用正则表达式 phone_ ...
- 使用msfvenom生成木马
msfvenom Options: -p, --payload < payload> 指定需要使用的payload(攻击荷载).如果需要使用自定义的payload,请使用& #03 ...
- Lucas的数论：杜教筛，莫比乌斯反演
Description: 求$\sum\limits_{i=1}^{n} \sum\limits_{j=1}^{n} d(i \times j)$ $d(i)$表示$i$的约数个数和.$n \leq ...