（2021-08-10）网络爬虫学习-中国大学排名定向爬虫

教程来源：慕课课程
记录下我的学习过程
学习时长：三天

1 Requests

1.1 Requests库的安装

在anaconda中安装requests库，因为我的python环境是anaconda搭建的虚拟环境。
只需要在anaconda Prompt中输入以下代码即可：

conda install requests

安装成功后可以在cmd中试验一下。在使用pycharm调用requests库时，我需要配置其解释器，前几次碰到过这样的问题，明明用anaconda安装了模块，但是在pycharm中无法调用，后来发现就是解释器没有配置好。
在setting>Project:pyfile>Project Interpreter中配置，如下图：

我的是选中anaconda中安装python的位置，确认即可。
开始愉快的爬虫之旅吧！

1.2 Requests库的7个主要方法

方法	说明
requests.request()	构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法
requests.get()	获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET
requests.head()	获取HTML网页头信息的方法，对应于HTTP的HEAD
requests.post()	向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP的POST
requests.put()	向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP的PUT
requests.patch()	向HTML网页提交局部修改请求，对应于HTTP的PATCH
requests.delete()	向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELETE

1.2.1 request()方法

request方法：requests.request(method, url, **kwargs)
method：请求方式，对应get/put/post等7种方法，即HTTP的那些功能。
url：拟获取页面的url链接
**kwargs:13个控制访问的参数，均为可选项
1）params：字典或字节序列，作为参数增加到url中；

import requests
kv = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.request('GET', 'http://python123.io/ws', params=kv)
print(r.url)

输出得到：https://python123.io/ws?key1=value1&key2=value2
通过这个方法，可以把一些键值对增加到url中，使得url再次访问时，不止访问的是这个资源，而同时带入了这些参数，而服务器根据这些参数，筛选部分资源返回回来。
2）data：字典、字节序列或文件对象，作为Request的内容；重点是作为向服务器提供或提交资源时使用。提交的资源并不放在url链接里，而是放在url链接对应位置的地方，作为数据来存储。

import requests
kv = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', data=kv)

3）json：JSON格式的数据，作为Request的内容
也是作为内容部分可以向服务器提交。
4）headers：字典，HTTP定制开头；它对应了向某一个url访问时所发起的HTTP头字段，也就是说我们可以用这个字段来定制访问某一个url的HTTP的协议头。
我们可以定义一个字典hd = {'user-agent': 'Chrome/10'}来修改HTTP协议中的user-agent字段，我们把user-agent变为Chrome/10，
r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', headers=hd)那么在访问某一个链接时，我们可以把这样的字段赋给headers，此时headers再去向服务器访问时，服务器看到的user-agent字段就是Chrome/10，也即Chrome浏览器的第十个版本；这种模拟浏览器的方法就是在header字段中实现。
4）cookies：指的是字典或CookieJar，Request中的cookie，从HTTP中解析cookie
auth：是元组类型，支持HTTP认证功能
5）files:字典类型，向服务器传输文件时使用的字段

import requests
fs = {'file': open('data.xls', 'rb')}
r = requests.request('POST', 'http://python123.io/ws', files=fs)

以file和对应文件为键值对，对应到相关的url上。
6）timeout：设定超时时间，秒为单位
可设置一个timeout时间，如果在timeout时间内，我们的请求内容没有返回回来，那么将产生一个timeout的异常。

r = requests.request('GET', 'http://www.baidu.com', timeout=10)

7）proxies字段：字典类型，设定访问代理服务器，可以增加登录认证。
如下，使用两个代理，一个是http访问时使用的代理，代理中可以增加用户名跟密码的设置，我们再增加一个https的代理服务器，我们再访问百度时所使用的IP地址就是代理服务器的IP地址，使用这个字段可以有效的隐藏用户爬取网页的源IP地址的信息，能够有效地防止对爬虫的逆追踪。

import requests
pxs = {'http': 'http://user:[email protected]:1234',
       'https': 'https:10.10.10.1:4321'}
r = requests.request('GET','http://www.baidu.com', proxies=pxs)

8）allow_redirects：True/False，默认为True，重定向开关；此开关表示允不允许对url重定向。
stream：True/False，默认为True，获取内容立即下载开关。
verify字段：True/False，默认为True，认证SSL证书开关。
sert：是保存本地SSL证书路径的字段

1.2.2 get()方法

最简单的应用方法即r=requests.get(url)，构造一个向服务器请求资源的Request对象，返回一个包含服务器资源的Response对象，用r来表示返回的所有相关资源。
完整使用方法包含三个参数：requests.get(url, params=None, **kwargs)
url：拟获取页面的url链接
params:url中的额外参数，字典或字节流格式，可选
**kwargs:12个控制访问的参数

理解Response的编码：有的header中有charset，即表示有编码要求，那就，但并不是所有的网址都能返回这个值，所以就会默认编码为ISO-8859-1，但这一编码不能解析中文。当我们用encoding不能正确返回内容时，就要用apparent_encoding来从内容中分析出编码方式。

属性	说明
r.encoding	从HTTP header中猜测的响应内容编码方式
r.apparent_encoding	从内容中分析出的响应内容编码方式 （备选编码方式）

可以通过以下代码试验：

import requests
r = requests.get('http://www.baidu.com')
# 查看状态码
print(r.status_code)
print(r.text)
print(r.encoding)
print(r.apparent_encoding)
# 改变编码方式，并输出
r.encoding = 'utf-8'
print(r.text)

1.2.3 通用代码框架

通常使用get()函数，最大的作用是使得用户访问网页变得更有效更稳定更可靠。
因为网络连接有风险，因此异常处理很重要，Requests库常用的六种连接异常，最后一种是触发生成：

异常	说明
requests.ConnectionError	网络连接错误异常，如DNS查询失败、拒绝连接等
requests.HTTPError	HTTP错误异常
requests.URLRequired	URL缺失异常
requests.ToolManyRedirects	超过最大重定向次数，产生重定向异常
requests.ConnectTimeout	连接远程服务器超时异常
requests.Timeout	请求URL超时，产生超时异常
r.raise_for_status()	如果不是200，产生异常requests.HTTPError

代码框架如下（如果状态不是200，引发HTTPError异常，判断网络连接的正常）：

def getHTMLText():
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return '产生异常'

if __name__ == '__main__':
    url = 'http://www.baidu.com'
    print(getHTMLText())

1.2.4 HTTP协议及Requests其他方法

HTTP，Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议，是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议。即用户发起请求，服务器做出响应，无状态指第一次请求和第二次请求之间没有相关的关联，应用层协议指的是该协议工作在TCP协议之上。
HTTP协议采用URL作为定位网络资源的标识。
URL格式如下：http://host[:port][path]
两个反斜杠之后有三个域，host表示合法的Internet主机域名或IP地址；port表示端口号，缺省端口为80；path是请求资源的路径。URL是通过HTTP协议存取资源的Internet路径，一个URL对应一个数据资源。
HTTP协议对资源的操作

方法	说明
GET	请求获取URL位置的资源
HEAD	请求获取URL位置资源的响应消息报告，即获得该资源的头部信息
POST	请求向URL位置的资源后附加新的数据
PUT	请求向URL位置寸尺一个资源，覆盖原URL位置的资源
PATCH	请求局部更新URL位置的资源，即改变该处资源的部分内容
DELETE	请求删除URL位置存储的资源

用户通过GET或者HEAD获取全部信息或者头部信息，如果想将自己的资源放在URL对应的位置上就要用PUT、POST、PATCH方法。当面对庞大资源时，采用PATCH可以只修改需要的，可以节省带宽。
使用head()方法

requests.head(url,**kwargs)

**kwargs：13g个访问控制参数
使用post()及其他方法
向URL POST一个字典，自动编码为form(表单)，而字符串会默认归为到data下。
put()方法与post()方法类似。

requests.post(url, data=None, json=None,**kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)

1.3 Robots协议

Robots Exclusion Standard 网络爬虫排除标准
作用：网站告知网络爬虫哪些页面可以抓取，哪些不行。
形式：在网站根目录下的robots.txt文件。
在域名后，输入robots.txt，如https://www.taobao.com/robots.txt
Robots协议基本语法：
User-agent：*
Disallow：/
*代表所有，/代表根目录
如何遵守呢，网络爬虫应该可以自动或人工识别robots.txt，再进行内容爬取，爬虫爬的好，局子进的早，还是好好遵守规则。当然如果访问量小，不涉及商业利益，不违法还是可以不遵守的。

1.4 初试

1.4.1 尝试爬取淘宝京东等网站的商品信息

import requests
url1 = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=638296572648'
url2 = 'https://item.jd.com/100023800830.html'
try:
	kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
    r = requests.get(url2, headers=kv)
    # 查看状态码
    print(r.status_code)
    # 查看编码
    print(r.encoding)
    print(r.request.headers)
    r.raise_for_status()
    print(r.text[:10000])
except:
    print('爬取失败')

1.4.2 尝试向搜索引擎提交信息，并返回内容

百度的关键词接口：
https://www.baidu.com/s?wd=keyword
360关键词的接口：
https://so.com/s?q=keyword
好家伙，百度搜索会有安全验证，然后我试了试bing搜索

import requests
url = 'https://cn.bing.com/search'
kv1 = {'q': 'python'}
try:
    kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
    r = requests.get(url, headers=kv, params=kv1)
    r.encoding = r.apparent_encoding
    r.raise_for_status()
    print(r.text[:20000])
except:
    print('爬取失败')

然后干脆试了一下京东搜索物品，还可以，虽然不知道参数为什么两个才行，一个就不对，显示需要登陆。

import requests
url1 = 'https://search.jd.com/Search'
kv1 = {'wq': '男装', 'keyword': '男装'}
try:
    kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
    r = requests.get(url1, headers=kv, params=kv1)
    r.raise_for_status()
    print(r.text[:20000])
except:
    print('爬取失败')

1.4.3 IP地址归属地的自动查询

这个还好，就要弄清楚填什么关键字段，就比如其他的IP查询网址就就可能不是这么提交的。

import requests
url1 = 'https://m.ip138.com/iplookup.asp?ip='
try:
    kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
    r = requests.get(url1+'202.204.80.112', headers=kv)
    r.encoding = r.apparent_encoding
    r.raise_for_status()
    print(r.text[:20000])
except:
    print('爬取失败')

2 Beautiful Soup库

2.1 安装库及调用

安装还是用的conda install beautifulsoup4
但是需要注意的是调用的时候，from bs4 import BeautifulSoup
使用一个html网页来演示，获得HTML的源代码
获取源代码的方式：

1. 在网页上手动获取
2. requests.grt()来获取

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url1 = 'http://python123.io/ws/demo.html'
try:
    kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
    r = requests.get(url1, headers=kv)
    demo = r.text
    # 给出demo，同时给出解释器，此处为HTML的解释器
    soup = BeautifulSoup(demo, 'html.parser')
    print(soup.prettify())
    r.raise_for_status()
    print(r.text[:20000])
except:
    print('爬取失败')

因此使用bs4只需要两行

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup('
data
', 'html.parser')

第一个参数是我们需要解析的一个html格式的信息，第二个是解析器。

2.2 soup库的基本元素

Beautiful Soup类的基本元素

基本元素	说明
Tag	标签，最基本的信息组织单元，分别用<>和标明开头和结尾
Name	标签的名字， …的名字是’p’，格式：.name
Attributes	标签的属性，字典形式组织，格式：.attrs
NavigableString	标签内非属性字符串，<>…中字符串，格式：.string
Comment	标签内字符串的注释部分，一种特殊的Comment类型

获取标题标签内容soup.title
获取链接标签soup.a，这样只能获取第一个标签内容
获取标签名字的方法soup.a.name
还可以查看该标签的父亲是soup.a.parent.name
还可以继续往上查看，使用.name的方式获取名字，使用.parent.name查看父类，以字符串类型输出
查看标签的属性信息，标签的属性是在标签中标明标签特点的相关区域，以字典形式组织，给出了属性名和属性的键值对，可以使用字典的方式对每一个属性的提取，soup.a.attrs
查看标签类型，type(soup.a)，看标签类型是如何定义的：。
tag标签可以有0个或多个属性，当没有属性的时候使用.attrs获得的字典是空字典，但是无论有无属性都可以获得字典。
获取Tag标签的NavigableString属性，也就是两个尖括号之间的内容，使用soup.a.string，其类型为
再html中使用来表示注释，输出注释部分可以用.string来输出，查看其类型来确认。

2.3 基于bs4的HTML内容遍历方法

需要对HTML基本格式有了解。
了解了基本格式，就可以了解几种遍历方式：

• 从根节点到叶子节点的下行遍历方式
• 从叶子节点到根节点的上行遍历方式
• 在平级节点之间相互遍历
  如图：

2.3.1 下行遍历

标签数的下行遍历一共包含三个属性

属性	说明
.contents	子节点的列表，将所有儿子节点存入列表
.children	子节点的迭代类型，与.contents类似，用于循环遍历儿子节点
.descendants	子孙节点的迭代类型，包含所有子孙节点，用于循环遍历

对于标签的儿子节点不仅仅包括标签节点，也包括字符串节点，比如'\n'
遍历方式：

for child in soup.body.children:
	print(child)# 遍历儿子节点
for child in soup.body.descendants:
	print(child)# 遍历子孙节点

2.3.2 上行遍历

上行遍历的两个属性

属性	说明
.parent	节点的父亲标签
.parents	节点先辈标签的迭代类型，用于循环遍历先辈节点

标签树的上行遍历代码

soup = BeautifulSoup(demo, 'html.parser')
for parent in soup.a.parents:
    if parent is None:
        print(parent)
    else:
        print(parent.name)

在遍历一个标签的所有先辈标签时，会遍历到soup本身，而soup的先辈并不存在.name的信息，所以我们需要做出一个区分，如果先辈是none，我们就不能打印这方面的信息。

2.3.3 平行遍历

beautifulsoup4库一共提供了4个平行遍历属性：

属性	说明
.next_sibling	返回按照HTML文本顺序的下一个平行节点标签
.previous_sibling	返回按照HTML文本顺序的上一个平行节点标签
.next_siblings	迭代类型，返回按照HTML文本顺序的后续所有平行节点标签
.previous_siblings	迭代类型，返回按照HTML文本顺序的前续所有平行节点标签

标签数的平行遍历是有条件的，所有的平行遍历必须发生在同一个父亲节点下，如果不是同一个父亲节点下的标签之间不构成平行遍历关系。在我们的数据结构中，title和p标签就不是，而body下的两个p标签就是平行标签。
因为存在NavigableString元素中字符串也算为节点，依次标签对应的平行节点不一定是标签。
平行遍历方式：

for sibling in soup.a.next_siblings:
	print(sibling)# 遍历后续节点
for sibling in soup.a.previous_siblings:
	print(sibling)# 遍历前续节点

2.4 基于bs4库的HTML格式化和编码

1. 也就是让html内容更加友好地显示
   bs4库提供了prettify方法，能使每一个标签及内容分行显示。能对soup处理，也能对每个标签处理。soup.prettify()或者soup.a.prettify()。
2. 编码问题：bs4库将如何读入的html文件或字符串都转换成了UTF8编码，对python3.x系列默认的编码一致。

2.5 信息组织与提取方法

2.5.1 信息标记的三种形式

信息标记的一般种类：
XML、JSON和YAML

1. XML是扩展标记语言，与HTML接近；采用以标签为主来构建信息表达信息的方式，...或者内容为空时可采用一对尖括号即可，也可插入注释内容
2. JSON （JavaScript Objext Notation）即它是JavaScript中对面向对象信息的一种表达形式；是有类型的键值对来构建的信息表达方式，有类型表示字符串用双引号引用，而数字则不用 等。键: 值，多值时采用键: [值1, 值2]，键值对可以嵌套使用，此时用{，}的形式来体现。一般用在程序对接口处理的地方，能作为程序代码的一部分，并被程序直接运行，缺陷就是无法体现注释。
3. YAML (YAML Ain`t Markup Language)，其全称是一种递归的定义，采用的是无类型键值对来构建，也就是无论键还是值都没有双引号，以缩进的形式来描述其所属关系；用减号表达并列关系；一个键可能对应多个值，那么在每个值前就用减号来表示并列；用竖线|来表示整块数据，跨越多行或者信息量较多，用#表示注释，键值对之间可以嵌套。目前主要用于各系统的配置文件中，有注释易读。

2.5.2 信息提取的一般方法

1）完整解析信息的标记形式，再提取关键信息
需要标记解析器，如之前解析html的解析器，使用bs4的标签树来遍历。
2）无视标记形式，直接搜索关键信息（文本查找函数，如find_all()方法）
3）最好当然是结合，结合形式解析和搜索方法，提取关键信息。
例：提取html中所有URL链接
思路：第一步：搜索到所有的标签
第二步，用标签的解析格式，提取href属性，获得链接内容

from bs4 import BeautifulSoup
url1 = 'http://python123.io/ws/demo.html'
try:
    kv = {'user-agent': 'Mozilla/5.0'}
    r = requests.get(url1, headers=kv)
    demo = r.text
    soup = BeautifulSoup(demo, 'html.parser')
    for link in soup.find_all('a'):
        print(link.get('href'))
    r.raise_for_status()
except:
    print('爬取失败')

2.5.3 基于bs4库的HTML内容查找方法

1）
bs4库提供了一个方法来查找<>.find_all(name, attrs, recursive, string, **kwargs)，这个方法可以在soup的遍历中取查找里面的信息，返回一个列表类型，存储查找的结果。

• name：指对标签名称的检索字符串。比如soup.find_all('a')，输出一个包含所有a标签的列表；如果查找两个标签，那么可以使用soup.find_all(['a', 'b'])，以列表形式作为第一个参数传递。如果我们给的标签名称是true，将显示当前soup的所有标签信息。
• sttrs：是对标签属性值的检索字符串，可标注属性检索，可检索标签的属性中是否包含了某些字符信息，如soup.find_all('p', 'course')来检查p标签中是否包含course字符串，返回一个列表，里边给出了带有course属性值的p标签；也可以直接对属性做相关约定，例：查找ID属性等于link1的值作为查找元素，soup.find_all(id='link1')，如果没有此标签，那么会返回一个空列表。
• recursive：是一个布尔型的值，表示是否对子孙全部检索，默认为true，如果只想搜索儿子节点层面的东西，可以改为false。
• string：指对标签中间的字符串域进行检索的字符串参数；soup.find_all(string = re.compile('python'))

2）
由于find_all()函数很常见，所以在bs4库中有简写：(...)等价于.find_all(...)，对soup变量也如此，将标签改为soup即可。
3）还有find_all()方法的扩展方法

方法	说明
<>.find()	搜索且只返回一个结果，字符串类型，同.find_all()参数
<>.find_parents()	在先辈节点中搜索，返回列表类型，同.find_all()参数
<>.find_parent()	在先辈节点中返回一个结果，字符串类型，同.find()参数
<>.find_next_siblings()	在后续平行节点中搜索，返回列表类型，同.find_all()参数
<>.find_next_sibling()	在后续平行节点中返回一个结果，字符串类型，同.find()参数
<>.find_previous_siblings()	在前续平行节点中搜索，返回列表类型，同.find_all()参数
<>.find_previous_sibling()	在前续平行节点中返回一个结果，字符串类型，同.find()参数

3 bs4实例-中国大学排名定向爬虫

3.1 实例基本情况

使用上海交大的排名网站查询：https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021
输入：大学排名URL链接
输出：大学排名信息的屏幕输出（排名、大学名称和总分）
技术路线：requests-bs4
定向爬虫：仅对输入URL进行爬取，不扩展爬取。
程序设计：
步骤1：从网络上获取大学排名网页内容，定义函数get_html_text()
步骤2：提取网页内容中信息到合适的数据结构，定义函数text_to_list()
步骤3：利用数据结构展示并输出结果univ_list_print()
观察源代码我们发现，排名信息都存于这个表格标签中，在其中，每一个大学的所有信息又被封装在<\tr>中，每一个信息又被<\td>所包含。所以需要先找到tbody标签，然后再tbody标签中解析tr标签，再把tr标签中的td标签找到，把相关信息找到放入列表中。

3.2 代码编写

#!/usr/bin/python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import bs4


def get_html_text(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        print('爬取失败')
        return ''


def text_to_list(univ_info, html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

    # 查找tbody标签，并将它的孩子做一个遍历
    for tr in soup.find('tbody').children:

        # 排除掉其他的节点非标签类的其他信息，比如字符串
        if isinstance(tr, bs4.element.Tag):

            # 获取其中td标签内容
            tds = tr('td')
            univ_info.append([tds[0].text.strip(), tds[1].text.strip(), tds[4].text.strip()])


def univ_list_print(univ_info, num):
    print('{:^10}\t{:^16}\t{:^10}'.format('排名', '学校名称', '总分'))
    for i in range(num):
        u = univ_info[i]
        print('{:^10}\t{:^16}\t{:^14}'.format(u[0], u[1][:8], u[2]))


def main():
    univ_info = []
    url = 'https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021'
    html = get_html_text(url)
    text_to_list(univ_info, html)
    univ_list_print(univ_info, 20)  # 20所学校


if __name__ == '__main__':
    main()

1）因为教程内容是多年前的，所以有些东西需要改变，就比如将td标签内容传递入列表中需要改变方法，教程中是使用.string但是因为网址的改变，会将style="display:none"也传入列表，会有报错：TypeError: unsupported format string passed to NoneType.__format__
去网上找了解决方法：问题解决：TypeError: unsupported format string passed to NoneType.format
强哇！CSDN永远滴神！
2）刚开始发现报错是AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'children'，是的，好多错，一个一个来，我看了下网上说的，他们是在第一个函数的时候其实就是运行错误了，但是第一个函数用了try-except来解决异常问题，所以返回空列表，造成后续的问题，没有子孙节点。他们是timeout等关键词写错了，我看了看发现是在最开始自己瞎调试的一些代码没删掉，哈哈哈哈这个问题解决了，我也是看到说传递的是空列表才反应过来，所以我在except异常处理里面加了语句：print('爬取失败')。
3）输出大学名称的时候，我发现输出了很多字符串，有大学名称后边跟着大学英文名和大学标签，后来查看源代码，发现大学名称只是在<\a>标签中；所以有解决办法一：这个办法看起来正统一些，将a标签的内容单独导出来，传入列表。第二个方法就是，我在看输出的东西的时候，直接截取前边字符串。笑哭，我要为自己的机智折服。
4）输出的表格还是会有参差不齐，主要是因为有些大学名字太长 了，对于强迫症来说有点难受，解决办法：来源还是上边的老哥整出来的，这我是真不会。

    tplt = "{0:^10}\t{1:{3}^12}\t{2:^10}"
    # 0、1、2为槽,{3}表示若宽度不够,使用format的3号位置处的chr(12288)(中文空格)进行填充
    print(tplt.format("排名","学校名称","总分",chr(12288)))

3.3 优化实现

1）上边的解决大学名称的输出
def text_to_list(univ_info, html):该函数内容修改如下

afile = tr('a')
tds = tr('td')
univ_info.append([tds[0].text.strip(), afile[0].string, tds[4].text.strip()])

函数def univ_list_print(univ_info, num):修改

def univ_list_print(univ_info, num):
    print('{:^10}\t{:^16}\t{:^10}'.format('排名', '学校名称', '总分'))
    for i in range(num):
        u = univ_info[i]
        print('{:^10}\t{:^16}\t{:^14}'.format(u[0], u[1], u[2]))

2）对齐问题
format方法中相关的约定

：	<填充>	<对齐>	<宽度>	，	<.精度>	<类型>
引导符号	用于填充的单个字符	<左对齐>右对齐^居中对齐	槽的设定输出宽度	数字的千位分隔符适用于整数和浮点数	浮点数小鼠部分的精度或字符串的最大输出长度	整数类型b c d o x X浮点数类型e E f %

输出中文字符，中文字符宽度不够时，采用西文字符填充；中西文字符占用宽度不同。
优化1：
中文字符宽度不够，采用中文字符来填补
嗷！采用中文字符的空格填充chr(12288)(这个就是utf-8编码对应中文字符的空格)
排版下来就很舒服（用左对齐以及字符宽度来调就是下图这样了）