爬虫爬取学习通知信息

文章目录

  • 一、爬虫简介
    • 1 .介绍
    • 2.爬虫工作过程
  • 二、爬取南阳理工学院ACM题目网站
  • 三、爬取学校官网的信息通知
  • 四、总结
  • 五、参考链接

一、爬虫简介

1 .介绍

(1)网络爬虫英文名叫Web Crawler或Web Spider。它是一种自动浏览网页并采集所需要信息的程序。
(2)爬虫从初始网页的URL开始, 获取初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面抽取新的url放入队列。直到满足系统给定的停止条件才停止。
(3)可以为搜素引擎从互联网中下载网页数据,是搜素引擎的重要组成部分。

2.爬虫工作过程

(1)URL管理模块:发起请求。一般是通过HTTP库,对目标站点进行请求。等同于自己打开浏览器,输入网址。
(2)下载模块:获取响应内容(response)。如果请求的内容存在于服务器上,那么服务器会返回请求的内容,一般为:HTML,二进制文件(视频,音频),文档,Json字符串等。
(3)解析模块:解析内容。对于用户而言,就是寻找自己需要的信息。对于Python爬虫而言,就是利用正则表达式或者其他库提取目标信息。
(4)存储模块:保存数据。解析得到的数据可以多种形式,如文本,音频,视频保存在本地。

二、爬取南阳理工学院ACM题目网站

1.打开网页http://www.51mxd.cn/problemset.php-page=1.htm,查看页面源代码,可以要看到我们要爬取的信息都在TD这个标签内
2.新建文件,写入代码

import requests# 导入网页请求库
from bs4 import BeautifulSoup# 导入网页解析库
import csv
from tqdm import tqdm

# 模拟浏览器访问
Headers = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3741.400 QQBrowser/10.5.3863.400'

# 表头
csvHeaders = ['题号', '难度', '标题', '通过率', '通过数/总提交数']

# 题目数据
subjects = []

# 爬取题目
print('题目信息爬取中:\n')
for pages in tqdm(range(1, 11 + 1)):
    # 传入URL
    r = requests.get(f'http://www.51mxd.cn/problemset.php-page={pages}.htm', Headers)
 
    r.raise_for_status()

    r.encoding = 'utf-8'
      # 解析URL
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'html5lib')
     #查找爬取与td相关所有内容
    td = soup.find_all('td')

    subject = []

    for t in td:
        if t.string is not None:
            subject.append(t.string)
            if len(subject) == 5:
                subjects.append(subject)
                subject = []

# 存放题目
with open('D:\zhangyun1.csv', 'w', newline='') as file:
    fileWriter = csv.writer(file)
    fileWriter.writerow(csvHeaders)
    fileWriter.writerows(subjects)

print('\n题目信息爬取完成!!!')

爬虫爬取学习通知信息_第1张图片
文件里的内容
爬虫爬取学习通知信息_第2张图片

三、爬取学校官网的信息通知

1.还是分析网页源代码,先打开网页http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm,这次要看的信息是全部通知通知发出的时间和通知的标题
爬虫爬取学习通知信息_第3张图片

2.按键盘F12,可以看到需要爬取的内容
爬虫爬取学习通知信息_第4张图片
3.代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 17 14:39:03 2021

@author: 86199
"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
from tqdm import tqdm
import urllib.request, urllib.error  # 制定URL 获取网页数据

# 所有新闻
subjects = []

# 模拟浏览器访问
Headers = {  # 模拟浏览器头部信息
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36 Edg/95.0.1020.53"
}

# 表头
csvHeaders = ['时间', '标题']


print('信息爬取中:\n')
for pages in tqdm(range(1, 65 + 1)):
    # 发出请求
    request = urllib.request.Request(f'http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz/{pages}.htm', headers=Headers)
    html = ""
    # 如果请求成功则获取网页内容
    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)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')

    # 存放一条新闻
    subject = []
    # 查找所有li标签
    li = soup.find_all('li')
    for l in li:
        # 查找满足条件的div标签
        if l.find_all('div',class_="time") is not None and l.find_all('div',class_="right-title") is not None:
            # 时间
            for time in l.find_all('div',class_="time"):
                subject.append(time.string)
            # 标题
            for title in l.find_all('div',class_="right-title"):
                for t in title.find_all('a',target="_blank"):
                    subject.append(t.string)
            if subject:
                print(subject)
                subjects.append(subject)
        subject = []

# 保存数据
with open('D:\cqjtu.csv', 'w', newline='',encoding='utf-8') as file:
    fileWriter = csv.writer(file)
    fileWriter.writerow(csvHeaders)
    fileWriter.writerows(subjects)

print('\n信息爬取完成!!!')

打开生成的cqjtu.csv文件
爬虫爬取学习通知信息_第5张图片

四、总结

本实验主要是学习示例代码,对关键代码语句写出详细注释,编程完成对南阳理工学院ACM题目网站 http://www.51mxd.cn/ 练习题目数据的抓取和保存;改写爬虫示例代码,将重庆交通大学新闻网站中近几年所有的信(http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm) 的发布日期和标题全部爬取下来,并写到CSV电子表格中。

五、参考链接

https://blog.csdn.net/weixin_56102526/article/details/121366806?spm=1001.2014.3001.5501

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