在官网上下载了Python和PyCharm,并在网上简单的学习了爬虫的相关知识。

结对开发的第一阶段要求:

  1. 网上爬取最新疫情数据,并存入到MySql数据库中
  2. 在可视化显示数据详细信息

项目代码:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import time
from pymysql import * def mes():
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; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.87 Safari/537.36 SLBrowser/6.0.1.6181'}#创建头部信息
resp = requests.get(url,headers = headers) #发送网络请求
content=resp.content.decode('utf-8')
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
listA = soup.find_all(name='script',attrs={"id":"getAreaStat"})
account =str(listA)
mes = account.replace('[<script id="getAreaStat">try { window.getAreaStat = ', '')
mes=mes.replace('}catch(e){}</script>]','')
#mes=account[52:-21]
messages_json = json.loads(mes)
print(messages_json)
times=time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
print(times)
provinceList=[]
cityList=[]
lenth=total()
con=len(messages_json)+lenth#算出数据库已有的条数+今天省份的条数,才是城市的开始id
for item in messages_json:
lenth+=1
provinceName=item['provinceName']
confirmedCount=item['confirmedCount']
suspectedCount=item['suspectedCount']
curedCount=item['curedCount']
deadCount=item['deadCount']
cities=item['cities']
provinceList.append((lenth,times,provinceName,None,confirmedCount,suspectedCount,curedCount,deadCount))
for i in cities:
con+=1
provinceName = item['provinceName']
cityName=i['cityName']
confirmedCount = i['confirmedCount']
suspectedCount = item['suspectedCount']
curedCount = i['curedCount']
deadCount = i['deadCount']
cityList.append((con,times,provinceName,cityName,confirmedCount,suspectedCount,curedCount,deadCount))
insert(provinceList,cityList) def insert(provinceList, cityList):
provinceTuple=tuple(provinceList)
cityTuple=tuple(cityList)
cursor = db.cursor()
sql = "insert into info values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s) "
try:
cursor.executemany(sql,provinceTuple)
print("插入成功")
db.commit()
except Exception as e:
print(e)
db.rollback()
try:
cursor.executemany(sql,cityTuple)
print("插入成功")
db.commit()
except Exception as e:
print(e)
db.rollback()
cursor.close()
def total():
sql= "select * from info"
cursor = db.cursor()
try:
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
lenth = len(results)
db.commit()
return lenth
except:
print('执行失败,进入回调1')
db.rollback() # 连接数据库的方法
def connectDB():
try:
db = connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='156132', db='world',charset='utf8')
print("数据库连接成功")
return db
except Exception as e:
print(e)
return NULL
if __name__ == '__main__':
db=connectDB()
mes()

效果展示:

代码询问的同学,博客园地址:https://www.cnblogs.com/Arisf/

两位学长有详细讲解:https://www.cnblogs.com/studya/p/13062641.html    https://www.cnblogs.com/dazhi151/p/12461830.html

3.15学习总结(Python爬取网站数据并存入数据库)的更多相关文章

  1. python爬取网站数据

    开学前接了一个任务,内容是从网上爬取特定属性的数据.正好之前学了python,练练手. 编码问题 因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这个机会算是彻底搞清楚了. 问题要从文字的编码讲 ...

  2. python爬取网站数据保存使用的方法

    这篇文章主要介绍了使用Python从网上爬取特定属性数据保存的方法,其中解决了编码问题和如何使用正则匹配数据的方法,详情看下文     编码问题因为涉及到中文,所以必然地涉及到了编码的问题,这一次借这 ...

  3. Python 爬取网站数据

    一.使用request库实现批量下载HTML 二.使用BeautifulSoup库实现html解析 官网:https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4 ...

  4. 毕设之Python爬取天气数据及可视化分析

    写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向. ...

  5. Python爬取房产数据,在地图上展现!

    小伙伴,我又来了,这次我们写的是用python爬虫爬取乌鲁木齐的房产数据并展示在地图上,地图工具我用的是 BDP个人版-免费在线数据分析软件,数据可视化软件 ,这个可以导入csv或者excel数据. ...

  6. 利用linux curl爬取网站数据

    看到一个看球网站的以下截图红色框数据,想爬取下来,通常爬取网站数据一般都会从java或者python爬取,但本人这两个都不会,只会shell脚本,于是硬着头皮试一下用shell爬取,方法很笨重,但旨在 ...

  7. 如何使用Python爬取基金数据,并可视化显示

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 以下文章来源于Will的大食堂,作者打饭大叔 前言 美国疫情越来越严峻,大选也进入 ...

  8. Python学习-使用Python爬取陈奕迅新歌《我们》网易云热门评论

    <后来的我们>上映也有好几天了,一直没有去看,前几天还爆出退票的事件,电影的主题曲由陈奕迅所唱,特地找了主题曲<我们>的MV看了一遍,还是那个感觉.那天偶然间看到Python中 ...

  9. python入门学习之Python爬取最新笔趣阁小说

    Python爬取新笔趣阁小说,并保存到TXT文件中      我写的这篇文章,是利用Python爬取小说编写的程序,这是我学习Python爬虫当中自己独立写的第一个程序,中途也遇到了一些困难,但是最后 ...

随机推荐

  1. OpenResty Lua钩子调用完整流程

    前面一篇文章介绍了Openresty Lua协程调度机制,主要关心的是核心调度函数run_thread()内部发生的事情,而对于外部的事情我们并没有涉及.本篇作为其姊妹篇,准备补上剩余的部分.本篇将通 ...

  2. Python - pydantic 入门介绍与 Models 的简单使用

    前言 为啥要学这个,因为 FastAPI 是基于它进行开发的,而且是个不错的框架,所以有必要深入学习 前置学习 Python 类型提示:https://www.cnblogs.com/poloyy/p ...

  3. Kali 2.0 安装教程

    本文适合KALI初学者,将详细介绍Kali Linux 2.0的安装过程. 首先我们到KALI的官网下载镜像,大家可以自己选择下载32或64位的KALI 2.0系统. KALI 官网:https:// ...

  4. Sqli-Labs less29-31

    Less-29 可以从介绍上看出,第29关被称为世界上最好的WAF,网上许多讲解的办法就是和第一关差不多,其实是不对的. sqli-labs文件夹下面还有tomcat文件,这才是真正的less,里面的 ...

  5. NOIP 模拟 $17\; \rm 世界线$

    题解 \(by\;zj\varphi\) 此题经简单观察可发现,一个点的贡献就是这个点所能到的点减去它的出度 那么我们就可以暴力搜索,但是显然会超时,所以我们可以使用一个黑科技 \(\rm bitse ...

  6. NOIP 模拟 6 宝藏

    题目 题解 这道题是 \(NOIP\;\;2017\) 的原题 ,让我见识到了什么是真正的 \(dfs\) 考场上想出来要状压了,\(n\) 那么小,肯定是压 \(n\) 那一位,然后层第转移,但是想 ...

  7. 在Activity和附贴的Fragment中同时使用多Surface错乱解决

    SurfaceView因为独特的双缓冲机制,在android应用中十分普遍,视频播放器.摄像机预览等都会用到,如果在两个Fragment或者一个Fragment和Activity同时使用都会造成无法正 ...

  8. wpf 获得exe的运行路径

    System.Reflection.Assembly.GetEntryAssembly().Location

  9. WPF学习笔记一 依赖属性及其数据绑定

    本文想通过由浅入深的讲解让读者比较深的理解依赖属性.  首先,我们回顾一下依赖属性的发展历史. 最初,人们提出面向对象编程时,并没有属性这个说法,当时叫做成员变量.一个对象由成员变量和成员函数组成,如 ...

  10. FLV简介

    FLV (Flash Video) 是由 Adobe 公司推出的一种封装格式,主要用于流媒体系统. FLV 封装的媒体文件具有体积轻巧.封装播放简单等特点,很适合网络应用. 目前各浏览器普遍使用 Fl ...