【python爬虫】爬虫编程技术的解密与实战

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 系列专栏： 爬虫】网络爬虫探秘
⏰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

实验目的

实验要求 

️实验代码

1. 爬取并下载当当网某一本书的网页内容

2. 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

3. 从长沙房产网爬取长沙某小区的二手房信息

实验结果

1. 爬取并下载当当网某一本书的网页内容

2. 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

3. 从长沙房产网爬取长沙某小区的二手房信息

实验体会

总结

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实验目的

• Jupyter Notebook编程工具基本用法：

  • 学习掌握Jupyter Notebook编程工具的基本用法。

• Python读取CSV文件：

  • 理解并熟悉使用Python编程语言读取CSV文件的方法。

• 学习使用爬虫：

  • 通过学习，熟悉爬虫技术的使用，掌握在Python环境下进行网络爬取的基本知识和技能。

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实验要求 

1. 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。

2. 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。

3. 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

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️实验代码

1. 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

2. 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('=50):
                break
        i+=1
        #下一页
        time.sleep(5) 
        # 停顿5秒
    print("评分表  :  ",score_list)
    
    #计算平均分
    length=len(score_list)
    print("一共%d条信息"%length)
    sum_score=0
    #计算总和，然后求平均分
    for i in score_list:
        sum_score+=i
    avg=sum_score/length
    print("豆瓣前50评价 总分为：",sum_score,"平均分：",avg)
#调用函数
douBan()

3. 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

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实验结果

1. 爬取并下载当当网某一本书的网页内容

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2. 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

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3. 从长沙房产网爬取长沙某小区的二手房信息

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实验体会

1. 实验学习和爬虫指令使用

   • 通过实验首次接触了使用Python进行爬虫，学到了相关爬虫指令，并成功爬取了当当网和长沙二手房的信息。
   • 发现在Linux系统下使用cat语法访问.csv文件，而在Windows系统下要使用type，需要注意斜线的差异。

2. 对Python库的认识和意识拓展

   • 在此实验中，通过社区查阅了相关资源，附上了详细注释，深化了对爬虫的理解。
   • 意识到Python语言的强大之处，不论是机器学习的scikit-learn库还是爬虫的requests库，都涉及到Python，并体会到其调用封装在不同的库中。

3. 爬虫问题解决和环境疑惑

   • 遇到在Jupyter Notebook中出现‘int’ object is not callable的问题，通过重新创建文件解决，但对问题原因产生疑惑。
   • 怀疑问题可能与装了PyTorch导致与Python两个虚拟环境冲突，但并未做实质修改，问题自行解决，留下疑惑。

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总结

Python领域就像一片未被勘探的信息大海，引领你勇敢踏入Python数据科学的神秘领域。这是一场独特的学习冒险，从基本概念到算法实现，逐步揭示更深层次的模式分析、匹配算法和智能模式识别的奥秘。

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