单身福利专场, Python采集某相亲网站美女数据

前言

嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~!

现在，广大年轻人到了一定年纪，一定会引来父母的念叨

不是让相亲就是让结婚的，与其父母念叨，不如自己找一个

到时候问起来，就说再接触呢~~

今天我们就来用python看看相亲网都有哪些优质妹子吧~

---

环境开发:

• Python 3.8

• Pycharm

---

模块使用:

• import parsel --> pip install parsel

• import requests --> pip install requests

• import csv

• import re

---

如果安装python第三方模块:

1. win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车

2. 在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

---

如何配置pycharm里面的python解释器?

1. 选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Project(项目) >>> python interpreter(python解释器)

2. 点击齿轮, 选择add

3. 添加python安装路径

---

pycharm如何安装插件?

1. 选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Plugins(插件)

2. 点击 Marketplace 输入想要安装的插件名字 比如:翻译插件 输入 translation / 汉化插件 输入 Chinese

3. 选择相应的插件点击 install(安装) 即可

4. 安装成功之后 是会弹出 重启pycharm的选项 点击确定, 重启即可生效

---

基本思路流程:

一. 数据来源分析:

1. 明确需求:

   采集数据是什么 —> 资料数据 <静态网页>

   都是在网页源代码里面

   只要获取到所有 ID 就可以 采集所有数据信息

   就有所有 小姐姐 详情页url ID

二. 代码实现步骤:

发送请求 获取数据 解析数据 保存数据

获取所有详情页ID:

1. 发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

2. 获取数据, 获取服务器返回响应数据

   开发者工具 —> response

3. 解析数据, 提取我们想要数据内容

   详情页ID —> UID

获取详情页资料信息

4. 发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

   资料详情页url地址

5. 获取数据, 获取服务器返回响应数据

   网页源代码

6. 解析数据, 提取我们想要数据内容

   基本资料信息

7. 保存数据, 把数据内容保存本地

   • 基本资料信息保存csv表格

   • 照片数据, 保存本地文件夹

代码展示

导入模块

# 导入数据请求模块
import requests
# 导入数据解析模块
import parsel
# 导入csv
import csv
# 导入正则
import re

f = open('data.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['昵称',
                                           '性别',
                                           '年龄',
                                           '身高',
                                           '体重',
                                           '出生日期',
                                           '生肖',
                                           '星座',
                                           '籍贯',
                                           '所在地',
                                           '学历',
                                           '婚姻状况',
                                           '职业',
                                           '年收入',
                                           '住房',
                                           '车辆',
                                           '照片',
                                           '详情页',
                                           ])
csv_writer.writeheader()

“”"
1. 发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

• 模拟浏览器 headers 请求头

  可以在开发者工具里面复制粘贴的

  防止被反爬

• 响应对象

  200状态码 表示请求成功

“”"

for page in range(1, 11):

请求链接

    # 伪装模拟
    headers = {
        # User-Agent 用户代理, 表示浏览器基本信息
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'
    }

发送请求

    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    print(response)

“”"
2. 获取数据, 获取服务器返回响应数据

开发者工具 —> response

response.json() 获取响应json数据, 字典数据类型

3. 解析数据, 提取我们想要数据内容

详情页ID —> UID

因为得到数据: 字典数据类型

所以解析数据: 键值对取值 —> 根据冒号左边的内容[键], 提取冒号右边的内容[值]

“”"

    # for循环遍历, 把列表里面元素一个一个提取出来
    for index in response.json()['data']['items']:
        #  https://love.19lou.com/detail/51593564  format 字符串格式化方法
        link = f'https://love.19lou.com/detail/{index["uid"]}'

“”"
4. 发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

资料详情页url地址

5. 获取数据, 获取服务器返回响应数据

网页源代码

response.text 获取响应文本数据, 返回字符串数据类型

response.json() 获取响应json数据, 字典数据类型

“”"

        html_data = requests.get(url=link, headers=headers).text

“”"
6. 解析数据, 提取我们想要数据内容

基本资料信息

css选择器: 根据标签属性内容提取数据

xpath: 根据标签节点提取数据

re正则

1. 会找数据所对应标签是那个
2. 选择复制就可以了

“”"

        # 把获取下来 html字符串数据, 转成可解析对象
        selector = parsel.Selector(html_data)
        name = selector.css('.username::text').get()
        info_list = selector.css('.info-tag::text').getall()
        # . 表示调用方法属性
        gender = info_list[0].split('：')[-1]
        age = info_list[1].split('：')[-1]
        height = info_list[2].split('：')[-1]
        date = info_list[-1].split('：')[-1]
        # 判断info_list元素个数  当元素个数4个 说明没有体重一栏
        if len(info_list) == 4:
            weight = '0kg'
        else:
            weight = info_list[3].split('：')[-1]
        info_list_1 = selector.css('.basic-item span::text').getall()[2:]
        zodiac = info_list_1[0].split('：')[-1]
        constellation = info_list_1[1].split('：')[-1]
        nativePlace = info_list_1[2].split('：')[-1]
        location = info_list_1[3].split('：')[-1]
        edu = info_list_1[4].split('：')[-1]
        maritalStatus = info_list_1[5].split('：')[-1]
        job = info_list_1[6].split('：')[-1]
        money = info_list_1[7].split('：')[-1]
        house = info_list_1[8].split('：')[-1]
        car = info_list_1[9].split('：')[-1]
        img_url = selector.css('.page .left-detail .abstract .avatar img::attr(src)').get()
        # 把获取下来的数据 保存字典里面  字典数据容器
        dit = {
            '昵称': name,
            '性别': gender,
            '年龄': age,
            '身高': height,
            '体重': weight,
            '出生日期': date,
            '生肖': zodiac,
            '星座': constellation,
            '籍贯': nativePlace,
            '所在地': location,
            '学历': edu,
            '婚姻状况': maritalStatus,
            '职业': job,
            '年收入': money,
            '住房': house,
            '车辆': car,
            '照片': img_url,
            '详情页': link,
        }
        csv_writer.writerow(dit)
        new_name = re.sub(r'[\/"*?<>|]', '', name)

保存图片, 获取图片二进制数据

        img_content = requests.get(url=img_url, headers=headers).content
        with open('data\\' + new_name + '.jpg', mode='wb') as img:
            img.write(img_content)
        print(dit)

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尾语

要成功，先发疯，下定决心往前冲！

学习是需要长期坚持的，一步一个脚印地走向未来！

未来的你一定会感谢今天学习的你。

—— 心灵鸡汤

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