好家伙,爬虫来了

爬虫,这玩意,不会怎么办,

诶,先抄一份作业回来

1.别人的爬虫

 Python爬虫史上超详细讲解(零基础入门,老年人都看的懂)_ChenBinBini的博客-CSDN博客

# -*- codeing = utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析,获取数据
import re # 正则表达式,进行文字匹配`
import urllib.request, urllib.error # 制定URL,获取网页数据
import xlwt # 进行excel操作
#import sqlite3 # 进行SQLite数据库操作
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 创建正则表达式对象,标售规则 影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)
def main():
baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" #要爬取的网页链接
# 1.爬取网页
datalist = getData(baseurl)
savepath = "豆瓣电影Top250.xls" #当前目录新建XLS,存储进去
# dbpath = "movie.db" #当前目录新建数据库,存储进去
# 3.保存数据
saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种
# saveData2DB(datalist,dbpath)
# 爬取网页
def getData(baseurl):
datalist = [] #用来存储爬取的网页信息
for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数,10次
url = baseurl + str(i * 25)
html = askURL(url) # 保存获取到的网页源码
# 2.逐一解析数据
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
for item in soup.find_all('div', class_="item"): # 查找符合要求的字符串
data = [] # 保存一部电影所有信息
item = str(item)
link = re.findall(findLink, item)[0] # 通过正则表达式查找
data.append(link)
imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]
data.append(imgSrc)
titles = re.findall(findTitle, item)
if (len(titles) == 2):
ctitle = titles[0]
data.append(ctitle)
otitle = titles[1].replace("/", "") #消除转义字符
data.append(otitle)
else:
data.append(titles[0])
data.append(' ')
rating = re.findall(findRating, item)[0]
data.append(rating)
judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]
data.append(judgeNum)
inq = re.findall(findInq, item)
if len(inq) != 0:
inq = inq[0].replace("。", "")
data.append(inq)
else:
data.append(" ")
bd = re.findall(findBd, item)[0]
bd = re.sub('<br(\s+)?/>(\s+)?', "", bd)
bd = re.sub('/', "", bd)
data.append(bd.strip())
datalist.append(data)
return datalist
# 得到指定一个URL的网页内容
def askURL(url):
head = { # 模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息
"User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36"
}
# 用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容) request = urllib.request.Request(url, headers=head)
html = ""
try:
response = urllib.request.urlopen(request)
html = response.read().decode("utf-8")
except urllib.error.URLError as e:
if hasattr(e, "code"):
print(e.code)
if hasattr(e, "reason"):
print(e.reason)
return html
# 保存数据到表格
def saveData(datalist,savepath):
print("save.......")
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
for i in range(0,8):
sheet.write(0,i,col[i]) #列名
for i in range(0,250):
# print("第%d条" %(i+1)) #输出语句,用来测试
data = datalist[i]
for j in range(0,8):
sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据
book.save(savepath) #保存 if __name__ == "__main__": # 当程序执行时
# 调用函数
main()
# init_db("movietest.db")
print("爬取完毕!")

 

 卧槽,有点东西

这东西看上去挺nb啊,

也很方便,把我想要的一些数据直接总结到一个excel表格中了 

 我们来看看这些字段是如何匹配的

.xls

代码:

findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')  # 创建正则表达式对象,标售规则   影片详情链接的规则
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"', re.S)
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*)</span>')
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*)</span>')
findJudge = re.compile(r'<span>(\d*)人评价</span>')
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*)</span>')
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)

<img>?<span>? 这不就专业对口了吗

网站的html:

 将三个"表"都打开,再来看看对比

 (诶都对上了)

此处,使用正则表达式去匹配对应标签

正则表达式 – 简介 | 菜鸟教程 (runoob.com)

于是看了这个案例之后,我们就可以大概去分析以下爬虫到底干了什么:

1.发请求,随后拿到服务器发过来的.html文件

2.用正则表达式去套对应的,我们需要的数据

3.处理数据,最后把他们以某种方式呈现

具体来说,爬虫通常会执行以下步骤:

  1. 发送HTTP请求:爬虫通过发送HTTP请求来获取目标网页的内容。

  2. 解析HTML页面:网页内容一般是HTML格式的,爬虫需要使用HTML解析器来将页面内容解析成Python对象。

  3. 提取数据:通过Python编程语言对解析出来的对象进行遍历和操作,找到需要的数据并保存下来。

  4. 存储数据:将提取的数据保存到文件中、数据库中或者内存中,以备后续的处理和分析。

  5. 处理异常:爬虫需要处理异常,例如:请求超时、解析错误等,以确保爬虫的稳定性和可靠性。

开干

2.我的爬虫

好了,我们自己写一个爬虫试试

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import xlwt
import re # 创建Excel文件
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
worksheet = workbook.add_sheet('kugou_rank')
# pattern = re.compile(r'(?<=- ).*') # 构造请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
} # 定义排行榜页面的URL
url = 'https://www.kugou.com/yy/rank/home/1-6666.html?from=rank' # 发送请求并获取响应
r = requests.get(url, headers=headers) # 解析HTML
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 定位歌曲排行榜列表
song_list = soup.find('div', {'class': 'pc_temp_songlist'}).find_all('li') # 将数据写入Excel文件
worksheet.write(0, 0, '排名') #写入对应的字段
worksheet.write(0, 1, '歌名')
worksheet.write(0, 2, '歌手')
worksheet.write(0, 3, '专辑')
worksheet.write(0, 4, '播放时长')
worksheet.write(0, 5, '链接地址') row = 1
for song in song_list:
song_name = song.find('a', {'class': 'pc_temp_songname'}).text.strip() #筛选出歌名
song_title = song.get('title')
singer_pattern = re.compile(r'.*(?= - )')
song_singer = singer_pattern.findall(song_title) song_title = song.get('title')
print(song_title)
album_pattern = re.compile(r'(?<=- ).*')
song_album = album_pattern.findall(song_title)
# song_album = pattern.findall(song)
song_time = song.find('span', {'class': 'pc_temp_time'}).text.strip() link_pattern = re.compile(r'href="(.*?)"') worksheet.write(row, 0, song['data-index']) #将排行写入excel表格
worksheet.write(row, 1, song_name) #将歌名写入excel表格
worksheet.write(row, 2, song_singer) #将歌手写入excel表格
worksheet.write(row, 3, song_album) #将歌曲专辑写入excel表格
worksheet.write(row, 4, song_time) #将歌曲时长写入excel表格
song =str(song)
song = song.split("javascript:")[0]
song_link = link_pattern.findall(song)
worksheet.write(row, 5, song_link) #将歌曲时长写入excel表格
row += 1 # 保存Excel文件 workbook.save('C:/Users/10722/Desktop/python答辩/kugou_rank.xls')

说明:

# 构造请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}

带着请求头去请求,一个简单的"反爬"机制,模仿浏览器去发请求,非常实用

(其实没什么乱用,你能想到的,网站的开发者大概也能想到,所以你要是乱来还是会封你IP的)

没什么难度

这爬了酷狗的一个音乐榜单

然后记录了一些音乐数据,还有歌曲的地址。

 

还行,

 

通过模仿学会Python爬虫(一):零基础上手的更多相关文章

  1. Python学习课程零基础学Python

    python学习课程,零基础Python初学者应该怎么去学习Python语言编程?python学习路线这里了解一下吧.想python学习课程?学习路线网免费下载海量python教程,上班族也能在家自学 ...

  2. python爬虫实战:基础爬虫(使用BeautifulSoup4等)

    以前学习写爬虫程序时候,我没有系统地学习爬虫最基本的模块框架,只是实现自己的目标而写出来的,最近学习基础的爬虫,但含有完整的结构,大型爬虫含有的基础模块,此项目也有,“麻雀虽小,五脏俱全”,只是没有考 ...

  3. 【Python爬虫】HTTP基础和urllib库、requests库的使用

    引言: 一个网络爬虫的编写主要可以分为三个部分: 1.获取网页 2.提取信息 3.分析信息 本文主要介绍第一部分,如何用Python内置的库urllib和第三方库requests库来完成网页的获取.阅 ...

  4. python爬虫——web前端基础(1)

    1.HTML的基本结构 <html>内容</html>:HTML文档是由<html></html>包裹,这是HTML文档的文档标记,也称为HTML开始标 ...

  5. 【Python爬虫】selenium基础用法

    selenium 基础用法 阅读目录 初识selenium 基本使用 查找元素 元素互交操作 执行JavaScript 获取元素信息 等待 前进后退 Cookies 选项卡管理 异常处理 初识sele ...

  6. Python爬虫 requests库基础

    requests库简介 requests是使用Apache2 licensed 许可证的HTTP库. 用python编写. 比urllib2模块更简洁. Request支持HTTP连接保持和连接池,支 ...

  7. Python爬虫----Beautiful Soup4 基础

    1. Beautiful Soup简介 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据.官方解释如下: Beautiful Soup提供一些简单的.pyth ...

  8. 函数:Python的乐高积木 - 零基础入门学习Python017

    函数:Python的乐高积木 让编程改变世界 Change the world by program 相信大家小时候应该都玩过神奇的乐高积木,只要通过想象和创意,我们可以用它拼凑出很多神奇的东西. 随 ...

  9. 闲聊之Python的数据类型 - 零基础入门学习Python005

    闲聊之Python的数据类型 让编程改变世界 Change the world by program Python的数据类型 闲聊之Python的数据类型所谓闲聊,goosip,就是屁大点事可以咱聊上 ...

  10. python爬虫——web前端基础(4)

    CSS,指层叠样式表,用来定义如何显示HTML元素,一般和HTML配合使用. 在HTML中使用CSS样式的方法: 内联样式表:CSS代码直接写在现有的HTML标记中,直接使用style属性改变样式.例 ...

随机推荐

  1. 手动实现一个call bind

    一.call的实现(apply类似) //完成版 Function.prototype.setCall = function (obj){ var object = obj || window let ...

  2. ML - Regression

    Regression Machine Learning 机器学习的意义就在于让机器具备找一个函数(function)的能力 Different types of Functions Regressio ...

  3. ICMP隐蔽隧道攻击分析与检测(三)

    • ICMP隧道攻击工具特征分析 一.原理 由于ICMP报文自身可以携带数据,而且ICMP报文是由系统内核处理的,不占用任何端口,因此具有很高的隐蔽性. 通过改变操作系统默认填充的Data,替换成自己 ...

  4. python之wypy入门

    wxPython入门 第一个应用程序:"Hello, World!" 按惯例,我们先来写一个 "Hello, World!" 小程序.这是代码: # -*- c ...

  5. tkinter的标签和按钮以及输入和文本

    一.标签和文本 import tkinter as tk #1.定义tk的实例对象,也就是窗口对象 window = tk.TK() #2.设置窗口大小无法缩小和放大 window.resiable( ...

  6. 【SpringBoot2】 SpringBoot2核心技术 基础

    写在前面 1 SpringBoot2核心技术 基础 1.1 Spring与SpringBoot SpringBoot是一个高层框架 1.2 项目创建 1.2.1 创建POM ①导入spring-boo ...

  7. 【Vue】Vuex

    Vuex简介 概念: 专门在Vue中实现集中式状态(数据)管理的一个Vue插件,对vue应用中多个组件的共享状态进行集中管理(读.写),也是一种适用于任意组件间的通信方式. 什么时候用Vuex ①多个 ...

  8. .NET快速开发框架-RDIFramework.NET 全新EasyUI版发布

    RDIFramework.NET,基于.NET的快速信息化系统快速开发框架.10年专注.易上手.多组件.全源码.可灵活构建各类型系统. 1.RDIFramework.NET快速开发框架简介 RDIFr ...

  9. 关于聚合根,领域事件的那点事---深入浅出理解DDD

    作者:京东物流 赵勇萍 前言 最近有空会跟同事讨论DDD架构的实践落地的情况,但真实情况是,实际中对于领域驱动设计中的实体,值对象,聚合根,领域事件这些战术类的实践落地,每个人理解依然因人而异,大概率 ...

  10. 当 SQL Server(mssql-jdbc) 遇上 BigDecimal → 精度丢失,真坑!

    开心一刻 中午和哥们一起喝茶 哥们说道:晚上喝酒去啊 我:不去,我女朋友过生日 哥们瞪大眼睛看着我:你有病吧,充气的过什么生日 我生气到:有特么生产日期的好吧 需求背景 系统对接了外部系统,调用外部系 ...