爬取雪球网上的房产信息

源码:

 import requests
import json
import pymysql # 建立数据库连接
db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='', port=3306, database='xueqiu')
# 创建游标对象
cursor = db.cursor() # 定义请求头信息
headers = {
"Accept": "*/*",
# "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
"Connection": "keep-alive",
"Cookie": "aliyungf_tc=AQAAAO+yOl0mxQEAUhVFeV0ZK5j5OLZs; xq_a_token=584d0cf8d5a5a9809761f2244d8d272bac729ed4; xq_a_token.sig=x0gT9jm6qnwd-ddLu66T3A8KiVA; xq_r_token=98f278457fc4e1e5eb0846e36a7296e642b8138a; xq_r_token.sig=2Uxv_DgYTcCjz7qx4j570JpNHIs; _ga=GA1.2.857846928.1534331621; _gid=GA1.2.1996927600.1534331621; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1534331622; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1534331622; u=831534331622164; device_id=6715ed8e4eba695ab8a41bd752dbd204",
"Host": "xueqiu.com",
"Referer": "https://xueqiu.com/",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36",
"X-Requested-With": "XMLHttpRequest",
} max_id = -1
# 循环三次,爬取3页信息
for i in range(3):
# 生成url
url = 'https://xueqiu.com/v4/statuses/public_timeline_by_category.json?since_id=-1&max_id={}&count=15&category=111'.format(max_id)
# 发送get请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# print(response.json())
# 响应字典格式数据
res = response.json()
# 重新赋值下一次的max_id
max_id = res['next_max_id']
# print(res['list'])
for dict_ in res['list']:
# print(dict_)
# 将json数据转成字典
dic = json.loads(dict_['data'])
# print(type(dic),dic)
id = str(dic['id'])
title = dic['title']
description = dic['description']
target = dic['target']
# print(id)
# print(title)
# print(description)
# print(target)
# 拼接sql语句
sql = "insert into news(id,title,description,target) values('"+id+"','"+title+"','"+description+"','"+target+"');"
print('正在插入数据:\n'+sql)
# 执行sql
cursor.execute(sql)
# 提交
db.commit()
# 关闭游标对象
cursor.close()
# 关闭数据库连接
db.close()

Python爬虫(四)的更多相关文章

  1. Python爬虫(四)——开封市58同城数据模型训练与检测

    前文参考: Python爬虫(一)——开封市58同城租房信息 Python爬虫(二)——对开封市58同城出租房数据进行分析 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 ...

  2. Python爬虫(四)——豆瓣数据模型训练与检测

    前文参考: Python爬虫(一)——豆瓣下图书信息 Python爬虫(二)——豆瓣图书决策树构建 Python爬虫(三)——对豆瓣图书各模块评论数与评分图形化分析 数据的构建 在这张表中我们可以发现 ...

  3. python爬虫(四)_urllib2库的基本使用

    本篇我们将开始学习如何进行网页抓取,更多内容请参考:python学习指南 urllib2库的基本使用 所谓网页抓取,就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来,保存到本地.在Python中有很 ...

  4. Python 爬虫四 基础案例-自动登陆github

    GET&POST请求一般格式 爬取Github数据 GET&POST请求一般格式 很久之前在讲web框架的时候,曾经提到过一句话,在网络编程中“万物皆socket”.任何的网络通信归根 ...

  5. Python 爬虫 (四)

    requests: 练手 雪qiu网 import requests import json import re import pymysql url = 'https://xueqiu.com/v4 ...

  6. Python爬虫学习:四、headers和data的获取

    之前在学习爬虫时,偶尔会遇到一些问题是有些网站需要登录后才能爬取内容,有的网站会识别是否是由浏览器发出的请求. 一.headers的获取 就以博客园的首页为例:http://www.cnblogs.c ...

  7. Python爬虫实战四之抓取淘宝MM照片

    原文:Python爬虫实战四之抓取淘宝MM照片其实还有好多,大家可以看 Python爬虫学习系列教程 福利啊福利,本次为大家带来的项目是抓取淘宝MM照片并保存起来,大家有没有很激动呢? 本篇目标 1. ...

  8. Python爬虫进阶四之PySpider的用法

    审时度势 PySpider 是一个我个人认为非常方便并且功能强大的爬虫框架,支持多线程爬取.JS动态解析,提供了可操作界面.出错重试.定时爬取等等的功能,使用非常人性化. 本篇内容通过跟我做一个好玩的 ...

  9. Python爬虫入门四之Urllib库的高级用法

    1.设置Headers 有些网站不会同意程序直接用上面的方式进行访问,如果识别有问题,那么站点根本不会响应,所以为了完全模拟浏览器的工作,我们需要设置一些Headers 的属性. 首先,打开我们的浏览 ...

  10. 转 Python爬虫入门四之Urllib库的高级用法

    静觅 » Python爬虫入门四之Urllib库的高级用法 1.设置Headers 有些网站不会同意程序直接用上面的方式进行访问,如果识别有问题,那么站点根本不会响应,所以为了完全模拟浏览器的工作,我 ...

随机推荐

  1. Android双向seekbar

    ※效果 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/disso ...

  2. STL源码剖析(heap)

    STL heap并不是容器,而是一系列的算法. 这些算法接受RandomAccessIterator[start, end),并将其表述成一棵完全二叉树. 关于heap算法可以参考之前算法导论的一篇博 ...

  3. 07-hibernate进阶

    1,hibernate.cfg.xml常用配置 2,session简介 3,transaction简介 4,session详解 5,对象关系映射常用配置 hibernate.cfg.xml常用配置 s ...

  4. TCP/IP协议族-----21、文件传送:FTP和TFTP

    watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaGVrZXdhbmd6aQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQk ...

  5. Leetcode Find Minimum in Rotated Sorted Array 题解

    Leetcode Find Minimum in Rotated Sorted Array 题目大意: 对一个有序数组翻转, 就是随机取前K个数,移动到数组的后面,然后让你找出最小的那个数.注意,K有 ...

  6. MySQL-sqlmap常用参数的中文解释

    #HiRoot's BlogOptions(选项):--version 显示程序的版本号并退出-h, --help 显示此帮助消息并退出-v VERBOSE 详细级别:0-6(默认为1) Target ...

  7. [机器学习实战] k邻近算法

    1. k邻近算法原理: 存在一个样本数据集,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对 ...

  8. 区分SQL Server关联查询之inner join,left join, right join, full outer join并图解

    1.from A inner join B on A.ID=B.ID :两表都有的记录才列出 A表:  ID   Name                           B表: ID  Clas ...

  9. spring in action第一章小结1

    1 spring基本理念是简化java开发. 使用以下4个策略简化java开发 1) 基于POJO的轻量级和最小侵入性编程 2)通过使用DI和AOP实现松耦合 3)基于切面和惯例进行声明式编程 4)通 ...

  10. yum安装Apache,Mysql,PHP

    用yum安装Apache,Mysql,PHP.  用yum安装Apache,Mysql,PHP. 2.1安装Apache yum install httpd httpd-devel 安装完成后,用/e ...