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系列专栏:《Python | 编程解码》
⏰诗赋清音:云生高巅梦远游, 星光点缀碧海愁。 山川深邃情难晤, 剑气凌云志自修。
目录
1. 初识Python
2. 实验报告三
实验目的
实验要求
实验代码
实验结果
实验体会
总结
Python是一种高级、通用、解释型的编程语言,具有简洁而清晰的语法,被广泛应用于软件开发、数据科学、人工智能等领域。以下是Python技术的一些主要特点和应用领域:
易学易用: Python的语法设计简单,容易学习和理解。这使得它成为初学者和专业开发人员的首选语言之一。
开源: Python是开源的,任何人都可以查看、修改和分发其源代码。这为开发者提供了自由和灵活性。
跨平台: Python可在多个操作系统上运行,包括Windows、Linux和macOS,使其成为跨平台开发的理想选择。
强大的社区支持: Python拥有庞大的全球开发者社区,用户可以获得丰富的文档、库和工具,方便解决各类问题。
广泛应用领域: Python在多个领域都有应用,包括Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试、网络编程等。
丰富的第三方库: Python拥有丰富的第三方库和框架,如NumPy、Pandas、Django、Flask等,提供了强大的工具来简化开发流程。
动态类型: Python是一种动态类型语言,允许开发者更加灵活地进行变量和对象的操作。
面向对象编程: Python支持面向对象编程,使得代码结构更加模块化、可维护性更强。
总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。
Jupyter Notebook编程工具基本用法:
Python读取CSV文件:
学习使用爬虫:
操作书上第六章的内容: 在实际操作中,重点涉及书本的第六章内容,这可能包括特定主题或技术领域,需要深入学习和理解。
爬取并下载当当网某一本书的网页内容: 通过编写Python代码,实现对当当网上某一本书的网页内容进行爬取,并将其保存为HTML格式,这涉及到网络爬虫技术的应用。
在豆瓣网上爬取某本书的前50条短评内容并计算评分的平均值: 运用自学的正则表达式技能,爬取豆瓣网上某本书的前50条短评内容,并计算这些评分的平均值,为数据分析提供基础。
从长沙房产网爬取长沙某小区的二手房信息: 以名都花园为例,通过网络爬虫技术从长沙房产网(长沙链家网)上获取该小区的二手房信息,并将这些信息保存到EXCEL文件中,为房产数据的整理和分析提供便利。
1. 操作书上第六章的内容
import pandas as pd
df=pd.read_csv("wowo.csv")
df
pd.read_table("wowo.csv",sep=",")
df=pd.read_csv("wowo.csv",header=None)
df
df=pd.read_csv("wowo.csv",names=['a','b','c','d','message'])
df
#cat用/而type用\
!type .\wowo.csv
names=['a','b','c','d','message']
df=pd.read_csv("wowo.csv",names=names,index_col='message')
df
df=pd.read_csv("wowo.csv",names=names,skiprows=[0,2,3]) #跳过第一、三、四行
df
2. 爬取并下载当当网某一本书的网页内容
import urllib.request
#做爬虫时要用到的库
#定义百度函数
def dangdang_shuji(url,begin_page,end_page):
#三个参数: 链接+开始页数+结束页数
for i in range(begin_page, end_page+1):
#从开始页数到结束页数,因为range性质所以要想到达end_page得到达end_page+1
sName = str(i).zfill(5) + '.html'
#填充为.html文件名
#zfill(5)表示数字前自动补0,加上字符转化的整型i一共占五位
print ('正在下载第' + str(i) + '个网页,并将其存储为' + sName + '......')
#显示爬虫细节
f = open(sName,'wb+')
#w+以纯文本方式读写,而wb+是以二进制方式进行读写
m = urllib.request.urlopen(url+str(i)) .read()
#urllib.request请求模块
#urlopen实现对目标url的访问
#可用参数
#url: 需要打开的网址
#data:Post提交的数据
#timeout:设置网站的访问超时时间
f.write(m)
f.close()
#调用部分
bdurl = str(input('请输入您在当当网上搜索的关于某本书的网页地址:'))
# 注意输入网址 https://book.dangdang.com/
begin_page = int(input(u'请输入开始的页数:\n'))
#将输入的字符串类型转化为整型
end_page = int(input(u'请输入终点的页数:\n'))
#同上
dangdang_shuji(bdurl,begin_page,end_page)
#调用函数
3. 在豆瓣网上爬取某本书的前50条短评内容并计算评分的平均值
import requests, re, time
#获取响应时间与超时
count = 0
i = 0
sum, count_s = 0, 0
while(count < 50):
#访问前50条记录
if(i==0):
#首页内容
try:
proxies = {'http': '120.236.128.201:8060','https': '120.236.128.201:8060'}
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}
url = 'https://book.douban.com/subject/3674537/comments/?limit=20&status=P&sort=score'
r = requests.get(url=url,headers=headers)
except Exception as err:
print(err)
#打印输出错误信息
break
#其他页的内容
else:
start = i*20
#url中start的值
try:
proxies = {'http': '120.236.128.201:8060','https': '120.236.128.201:8060'}
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}
url='https://book.douban.com/subject/3674537/comments/?start='+str(start)+'&limit=20&status=P&sort=score'
r = requests.get(url=url,headers=headers)
# print('第'+str(i)+'页内容')
except Exception as err:
print(err)
break
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
# comments = soup.find_all('p', 'comment-content')
#查找所有tag值为p,class标签为comment-content的内容
comments = soup.find_all('span', class_='short')
for item in comments:
count = count + 1
# print(count, item.string)
print(count,item.get_text())
#打印用户评论
if count == 50:
break
pattern = re.compile('
4. 从长沙房产网爬取长沙某小区的二手房信息
import requests as requ
import requests
#获取响应时间与超时
from bs4 import BeautifulSoup
#html的解析器,主要功能是解析和提取数据
import xlwt
#xlwt将数据和样式信息写入excel表格的库
def getHouseList(url):
"获取房源信息:标题、链接地址、户型、面积、朝向、总价、所属区域、套内面积"
house =[]
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}
#解析内容
res = requests.get(url,headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.content,'html.parser')
housename_divs = soup.find_all('div',class_='title')
#查找该html网页中tag值为div、class值为title的部分
#指定属性查找标签
for housename_div in housename_divs:
housename_as=housename_div.find_all('a')
#参数解释:在原网页中,div标志下有一个叫"a"的超链接。所以次数找tag值为a的元素
#返回值:对象数组,对象内容为a超链接中的属性)
for housename_a in housename_as:
housename=[]
housename.append(housename_a.get_text())
#得到超链接中的文字内容,放在housename列表中
housename.append(housename_a.get('href'))
house.append(housename)
#获取超链接中的链接,放在house列表中
huseinfo_divs = soup.find_all('div',class_='houseInfo')
#参数解释:获取该网页中tag值为div,class值为houseInfo
for i in range(len(huseinfo_divs)):
info = huseinfo_divs[i].get_text()#获取houseInfo中的标题
infos = info.split('|')
#原网页以|符号分割的,这里以此做分割
#小区名称
house[i].append(infos[0])
#户型
house[i].append(infos[1])
#平米
house[i].append(infos[2])
house_prices = soup.find_all('div',class_='totalPrice')
#函数作用:获取网页中tag值为div,且class值为totalPrice的内容
for i in range(len(house_prices)):
price = house_prices[i].get_text()
#获取文字内容
house[i].append(price)
return house
#爬取房屋详细信息:所在区域、套内面积
def houseinfo(url):
#为什么要分为两个函数?因为这个网页中,输入一个url只是得到一些基本信息
#而详细信息需要到从基本信息中的链接再去提取
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}
res = requests.get(url,headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.content,'html.parser')
#headers、res、soup与getHouseList()函数中一致。基本上可以作为固定不变的部分
msg =[]
#获取房源的所在区域
areainfos = soup.find_all('span',class_='info')
#获取网页中tag值为span,class为info的内容(以具体网页内容为准)
for areainfo in areainfos:
#只需要获取第一个a标签的内容即可
area = areainfo.find('a')
#找到tag值为a(超链接)的内容。返回一个对象数组
#具体内容为:herf、target、text
if(not area):#如果area为null
continue#如果没有这部分信息就跳过
hrefStr = area['href']#提取该房源的链接
if(hrefStr.startswith('javascript')):
continue
msg.append(area.get_text())#获取房源所在的地区名称
break#由于只需要获取第一个a标签的内容,所以此时就可以跳出循环
#根据房屋户型计算套内面积
infolist = soup.find_all('div',id='infoList')
#获取tag值为div,id为infolist的内容
#注意网站标注的总面积与实际的套内面积是不一样的,所以需要重新计算
num = []
for info in infolist:
cols = info.find_all('div',class_='col')
#网站中包含col列的有很多,包括面积、方位、名称等等
#老师的方法是遍历所有的col,
#我觉得更好的方法是将包含平米的col单独提取出来,这样就无需使用try
for i in cols:
pingmi = i.get_text()#获取标题(面积,即xxx平米)
try:
#尝试从string中提取数字
a = float(pingmi[:-2])#从开头到距离尾部2个字符,即把"平米"汉字去掉了
num.append(a)
except ValueError:
#如果出错就跳出
continue
msg.append(sum(num))#计算各户型的总面积
return msg
def writeExcel(excelPath,houses):
"#将爬取数据写入excel文件"
#excelPath:excel文件存储的路径,houses:包含房源基本信息的列表
workbook = xlwt.Workbook()
#函数作用:新建一个工作簿
sheet = workbook.add_sheet('git')
#添加一行
row0=['标题','链接地址','户型','面积','朝向','总价','所属区域','套内面积']
for i in range(0,len(row0)):
sheet.write(0,i,row0[i])
#作为excel表列索引
for i in range(0,len(houses)):
house = houses[i]
print(house)
for j in range(0,len(house)):
sheet.write(i+1,j,house[j])
#数据写完一行接上一行
workbook.save(excelPath)
#将excel工作簿保存到指定位置
#主函数
def main():
data = []
for i in range(1,5):
print('-----分隔符',i,'-------')
#i从1到4
if i==1:
url ='https://cs.lianjia.com/ershoufang/c3511059937033rs%E5%90%8D%E9%83%BD%E8%8A%B1%E5%9B%AD/'
#此时i=1时url指向该地址
else:
url='https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg'+str(i)+'c3511059937033rs%E5%90%8D%E9%83%BD%E8%8A%B1%E5%9B%AD/'
#i不等于1时url执行不同位置
houses =getHouseList(url)
for house in houses:
link = house[1]
if(not link or not link.startswith('http')):
#无法连接或连接协议不是http,使用continue跳出循环
continue
mianji = houseinfo(link)
house.extend(mianji)
data.extend(houses)
#将数据整合到daya里统一写入excel表
writeExcel('d:/cs.xls',data)
if __name__ == '__main__':
main()
#如果模块是被直接运行的,则代码块被运行,
#如果模块是被导入的,则代码块不被运行
1.问题一
2.问题二
3.问题三
4.问题四
实验学习和爬虫指令使用
对Python库的认识和意识拓展
爬虫问题解决和环境疑惑
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