【爬虫】百度FengXiangBiao（完全爬虫卡住了，是爬虫+文本提取方式）

学习使用。爬虫有风险。使用需谨慎。切记切记。
参考链接：学习python爬虫—爬虫实践：爬取B站排行榜
都是排行榜反正

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网页细节

按F12，打开控制台。前端就是这点好，非常直观。
找到排行的具体位置，如下图，这里是【top_rank_list-poi-card】
（所以百度方向标这里实际上是poi数据，刚刚在手机上操作了下，确实，点击某个具体的mall在地图显示的是一个点，不是aoi）

进一步细节找我需要的数据。一层一层拨开它的心。实际上我只需要名字。也就是绿色框框里的东西。
（问就是懒，一个rank少一二十个，多四五十个，不想一个个自己打）

综合分析可知，每一个mall都是在class为【top_rank_list-poi-card】的div标签中，
而需要的mall名字则是在【top_rank_list-poi-card-top】的div标签下，【top_rank_list-poi-card-top-right】的【top_rank_list-poi-card-top-right-name】的div标签

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request爬取【暂停版】

百度方向标的链接：手机打开百度地图，输入百度风向标，然后分享链接，在电脑端打开就行（直接搜索搜不出来的）
https://ugc.map.baidu.com/cube/feed/bangdancollect?stbar_height=48&city_id=131&loc=&tab1=%E8%B4%AD%E7%89%A9&tab2=%E8%B4%AD%E7%89%A9%E4%B8%AD%E5%BF%83&district_index=%E5%85%A8%E5%9F%8E&shangquan_index=&ncpshare=yymap

从链接其实可以看出，诸如city_id=131，这个131是北京，后面具体每个分类tab有不同。
没用过百度地图API，应该是一样的对应方式

import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

#返回服务器响应
def download_html(url, headers):
    # 发送请求，获取并返回响应
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.encoding = 'utf-8-sig'
    res = res.text.encode('utf-8-sig').decode('unicode_escape') #返回的res从ASCII转为unicode格式
    return res
    
#main function
def main():
    url = 'https://ugc.map.baidu.com/cube/feed/bangdancollect?'\
        'stbar_height=48&city_id=131&loc=&tab1=%E8%B4%AD%E7%89%A9&'\
        'tab2=%E8%B4%AD%E7%89%A9%E4%B8%AD%E5%BF%83'\
        '&district_index=%E5%85%A8%E5%9F%8E&shangquan_index=&ncpshare=yymap'

    headers = {
         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us)'
                       'AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko)'
                       'Version/5.1 Safari/534.50'}   
    
    html = download_html(url, headers)
    print(html)
    print('***********************************************************')

if __name__ == '__main__':
    main()

注意了，直接用跑上面代码，html获得的信息，需要仔细找我们需要的信息


从上面的图可以知道，我们需要的信息实际上，是在“select_field”里面。
所以下面做的是完善代码，提取我们需要的信息。

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好的那么问题又来了。
现在根据参考链接，定义一个新的函数parse_html用来解析html，在rank_list，我们是不会得到返回值的！！！

import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

#返回服务器响应
def download_html(url, headers):
    # 发送请求，获取并返回响应
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.encoding = 'utf-8-sig'
    res = res.text.encode('utf-8-sig').decode('unicode_escape') #返回的res从ASCII转为unicode格式
    return res
    
#解析html，返回排行榜信息
def parse_html(html):
    soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')
    rank_list = soup.find_all('.detail_info')  # 获取排行榜列表
    print(rank_list)
    
#main function
def main():
    url = 'https://ugc.map.baidu.com/cube/feed/bangdancollect?'\
        'stbar_height=48&city_id=131&loc=&tab1=%E8%B4%AD%E7%89%A9&'\
        'tab2=%E8%B4%AD%E7%89%A9%E4%B8%AD%E5%BF%83'\
        '&district_index=%E5%85%A8%E5%9F%8E&shangquan_index=&ncpshare=yymap'

    headers = {
         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us)'
                       'AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko)'
                       'Version/5.1 Safari/534.50'}   
    
    html = download_html(url, headers)
    data_list = parse_html(html)
    print(html)
    print('***********************************************************')

if __name__ == '__main__':
    main()

为什么呢，因为

这里有个beautifulsoup的基础文档还可以：

CSDN博主MilkLeong：Beautiful Soup库入门(标签树、基本元素、遍历、输出)
https://blog.csdn.net/MilkLeong/article/details/106156193

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转文档提取版

由前面的卡壳处可知，需要转JavaScript。这个我还没研究。山重水复疑无路，咱换种思路。
首先，把前面的内容转为文本。就是整个【window._smarty_page_data = {“filter_info”:{"cXXXXXX】。然后跑下面的代码

import re
import pandas as pd
import json

def extract_key_value_pairs(data):
    data = data.strip('{}')
    pairs = data.split(',')
    
    result = {}
    for pair in pairs:
        pattern = r'"([^"]+)":"([^"]+)"' #"key":"value"
        match = re.search(pattern, pair)
        if match:
            key = match.group(1)
            value = match.group(2)
#             print(key, value)
        else:
            continue
            print("Invalid key-value pair")
        result[key] = value
    return result

filepath=r"XXXXX.txt"
with open(filepath, "r") as file:
    contents=file.read()
    
    #regular expression
    pattern=re.compile('rank_list.+本市商业街榜')
    specific_content=pattern.findall(contents)
    
    #delete certain contents
    specific_content=str(specific_content)
    cleaned_text = specific_content.replace("['rank_list\":[", '')
    cleaned_text = cleaned_text.replace('],"title":"本市商业街榜\']', '')

#split individual mall infomation
single_mall = cleaned_text.split('},{')

#change the infomation to dataframe format
result_list = []
for mall in single_mall:
    key_value_pairs = extract_key_value_pairs(mall)
    result_list.append(key_value_pairs)
    print(result_list)

# 将结果列表转换为 JSON 格式
df=pd.DataFrame(result_list)
df
#     result_list.append(key_value_pairs)

最后获得我们想要的df格式