爬虫这个听起来很 hack 的名字,是我学习 python 的诱因.当 python 基础学习到一定程度(基本语法,数据类型掌握) 就可以开启自己的小爬虫了.毕竟实践才是提高的最快途径.废话说完了,下面直接开始:
做爬虫需要几步呢? 概况来说需要两步:
第一步是从网络上获取数据(大部分是html) 第二步就是解析数据
1. 从网站获取数据
这里我使用 requests 模块来代替内建模块 urllib
import requestsimport randomurl = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml' # 数据地址,从浏览器copyheader = { 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.104 Safari/537.36 Core/1.53.3226.400 QQBrowser/9.6.11681.400' } timeout = random.choice(range(80, 180)) # 超时时间 req = requests.get(url, headers=header, timeout=timeout) req.encoding = 'utf-8' # 防止中文乱码 code = req.status_code # 返回状态,200代表OK print(code) - 1
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header 的作用: requests模块可以非常方便地抓取URL内容，也就是发送一个GET请求到指定的服务器获取界面,而浏览器在发送请求的时候会携带一些基本的信息作为 header 传递给服务器.服务器会根据 header 里的信息来判断如何返回数据,或者返回什么类型的数据,例如返回的数据是否可以压缩,是否返回移动端展示的界面.因此为了避免不必要的错误,在发送GET请求时,最好带上header.至于header的内容,可以通过浏览器调试,或者fiddler获取.
这时我们获得了想要的数据,可以用 print(req.text)查看
2. 解析数据
我们用 bs4 模块来解析获得的数据
当我们利用print(req.text)打印数据后,会发现整整有1000多行.其实这些数据就是在浏览器中查看网页源码的数据.为了方便的找到对我们有用的数据,我们需要 bs4 的 BeautifulSoup 类来完成.
from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')# 分析得
- 标签下记录了我们想要的数据,因此只需要解析这个标签即可ul_tag = soup.find('ul', 't clearfix') # 利用 css 查找 print(ul_tag) # 取出七天数据 # 打印每一天数据 li_tag = ul_tag.findAll('li') for tag in li_tag: print(tag.find('h1').string) # 时间 print(tag.find('p', 'wea').string) # wea # 温度的tag格式不统一,做容错 try: print(tag.find('p', 'tem').find('span').string) # 高温 print(tag.find('p', 'tem').find('i').string) # 低温 except: print('没有高温或低温数据') pass print(tag.find('p', 'win').find('i').string) # win print("_______________ 分割线 ____________________")
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# 结果:4日（今天）晴间多云转晴转多云33℃20℃微风_______________ 分割线 ____________________ 25日（明天） 多云转晴 32℃ 19℃ 微风 _______________ 分割线 ____________________ 26日（后天） 多云转阵雨 29℃ 18℃ 微风
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# 部分网页源码
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24日（今天）
晴间多云转晴转多云
33℃/ 20℃
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25日（明天）
多云转晴
32℃/ 19℃
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3. 总结
1 此网站获取数据还是很方便的,甚至可以不传header.
2 数据解析前要自己查看网页源码,之后有一个大概的获取范围和思路 3 数据解析方法对应特定的数据格式,不通用. 4 有效代码只有30行,python 语音果真 是“优雅”.“明确”.“简单” 版权声明：本文为博主原创文章，可以转载。 https://blog.csdn.net/hepann44/article/details/77524782