【数据采集】半小时快速上手python爬虫（纯干货）

在进行大数据的项目时，涉及到数据的采集工作，爬虫就是获取数据集的一个工具，本文记录了笔者学习爬虫的过程和总结，案例建议从第一个开始看。

看完这篇文章，想进一步了解的请移步

• python爬虫进阶——聚焦爬虫

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以下是本篇文章正文内容，建议使用PyCharm等工具进行实践

文章目录

• 1 准备工作
• 2 requests模块

1 准备工作

1.1 python的编码规范

1、python程序第一行加入

# coding = utf-8

2、在python中函数代码块以def关键词开头，后接空格、函数标识符、名称、圆括号、冒号，return用来结束函数，可以返回一个值，也可以不返回。

3、python文件中，加入main函数用于测试程序，表示程序的入口

（所有的调用都写在这里）

def main():
	print("hello")

if __name__ == "__main__" :
	main()

1.2 引入爬虫所需要的模块

模块：第三方库

爬虫可能需要使用到模块如下：

import sys 
from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析，获取数据
import re  # 正则表达式，进行文字匹配的
import urllib.request,urllib.error # 制定URL，获取数据
import requests
import xlwt # 进行excel操作，存储到excel
import sqlite3 # 进行SQLite操作，存储到数据库

注：有些是python3自带的，有的需要自己使用pip安装

2 requests模块

2.1 介绍

是python中原生的一款基于网络请求的模块，功能强大、简单便捷、效率极高

作用：用来模拟浏览器发请求

2.2 编码的四个流程

共四个步骤，如下：

1. 指定URL
2. 发起请求
3. 获取响应对象中的数据值
4. 持久化存储

2.3 第一战：html页面爬取

1、 需求

爬取搜狗首页的页面数据

2、 编码

if __name__ == "__main__" :
	# 指定URL
	url = 'https://www.sogou.com/'
	# 发起请求
	requests.get(url = url)
	# 获取响应对象
	response = requests.get(url = url)
	# 获取响应数据,text返回的是字符串形式的响应数据
	page_text = response.text
	# 持久化存储
	with open('./sougou.html','w',encoding='utf-8') as fp:
		fp.write(page_text)

2.4 第二战：简易的网页采集器

1、 需求
爬取搜狗指定词条对应的搜索结果界面（简易的网页采集器）

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UA伪装：User-Agent

User-Agent：请求载体的身份

UA伪装：门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，如果检测到请求的载体为某一款浏览器，但是不是浏览器的话则表示为不正常的请求（爬虫），则服务器会拒绝该次请求

因此，需要进行UA伪装

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2、编码

if __name__ == "__main__" :
    # UA伪装
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.0.1 Safari/605.1.15'
    }
	# 指定URL
	url = 'https://www.sogou.com/web'
    # 处理url携带的参数，封装到字典中
    kw = input('enter a word')
    param={
        'query':kw
    }
	# 发起请求，携带参数
	requests.get(url = url,params=param)
	# 获取响应对象
	response = requests.get(url = url,params=param,headers=headers)
	# 获取响应数据,text返回的是字符串形式的响应数据
	page_text = response.text
    filename = kw+'.html'
	# 持久化存储
	with open(filename,'w',encoding='utf-8') as fp:
		fp.write(page_text)

2.5 第三战：破解百度翻译

1、 需求

破解百度翻译

2、分析

• post请求（携带了参数）
• 响应数据是一组json数据

2、编码

import requests
import json
if __name__ == "__main__" :
    # 1、UA伪装
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.0.1 Safari/605.1.15'
    }
	# 2、指定URL
    post_url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'
    # 3、post请求参数处理（同get请求）
    data = {
        'kw':'dog'
    }
	# 4、发起请求，携带参数
    requests.post(url=post_url,data=data,headers=headers)
	# 5、获取响应对象
    response = requests.post(url = post_url,data=data,headers=headers)
	# 6、获取响应数据,json()返回的是一个对象
    dic_obj = response.json()
	# 持久化存储
    fp=open('./dog.json','w',encoding='utf-8')
    json.dump(dic_obj,fp=fp,ensure_ascii=False)

2.6 第四战：爬取豆瓣电影分类排行榜中电影详细数据

1、 需求
爬取豆瓣电影分类排行榜中电影详细数据，https://movie.douban.com/

2、分析

1. 滚轮拖动的时候会刷新新的一批电影
2. get请求
3. json格式
4. url：https://movie.douban.com/j/chart/top_list

3、编码

import requests
import json
if __name__ == "__main__" :
    # 1、UA伪装
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.0.1 Safari/605.1.15'
    }
	# 2、指定URL
    url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list'
    # 3、get请求参数处理
    param = {
        'type':'24',
        'interval_id':'100:90',
        'action':'',
        'start':'0', # 表示从第1部电影开始
        'limit':'20'  # 一次取20部
    }
	# 4、发起请求，携带参数
    requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
	# 5、获取响应对象
    response = requests.get(url = url,params=param,headers=headers)
	# 6、获取响应数据,json()返回的是一个对象
    dic_obj = response.json()
	# 持久化存储
    fp=open('./movie.json','w',encoding='utf-8')
    json.dump(dic_obj,fp=fp,ensure_ascii=False)

2.7 第五战：爬取肯德基餐厅位置信息

1、 需求
爬取肯德基餐厅位置信息 ，http://www.kfc.com.cn/kfccda/index.aspx

2、编码

import requests
import json
if __name__ == "__main__" :
    # 1、UA伪装
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.0.1 Safari/605.1.15'
    }
	# 2、指定URL
    url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?opt:keyword'
    # 3、post请求参数处理
    param = {
        'cname': '',
        'pid': '',
        'keyword':'沈阳',
        'pageIndex':'1'
    }
	# 4、发起请求，携带参数
    requests.post(url=url,data=param,headers=headers)
	# 5、获取响应对象
    response = requests.post(url = url,data=param,headers=headers)
	# 6、获取响应数据
    page_text = response.text
	# 持久化存储
    filename = 'sy.html'
	# 持久化存储
	with open(filename,'w',encoding='utf-8') as fp:
		fp.write(page_text)

2.8 第六战：爬取国家药监局化妆品许可证相关数据

1、 需求

爬取国家药监局化妆品许可证相关数据

http://scxk.nmpa.gov.cn:81/xk/

我们所需要的是一家企业的详细信息，需要点进去，如下图所示：

2、分析

1. 首页中每个企业对应着一个超级链接，链接到详细信息界面
2. 经过测试，我们发现url设置为http://scxk.nmpa.gov.cn:81/xk/无法获取数据（可以自己试一下）
3. 我们可以发现，有ajax请求，响应了json，如下图；因此可以得出结论：首页中的企业信息数据是通过ajax动态请求到的
4. 因此，我们需要找到每一家企业详细信息所对应的链接地址，可以发现：
   http://scxk.nmpa.gov.cn:81/xk/itownet/portal/dzpz.jsp?id=39213f625bf8425a8e871fb5b15e1dfa
   id就是json中的ID
5. 观察每家企业的详细页的ajax请求后发现，所有的post的url是一样的，只有参数id不同，因此可以批量获取企业的id，将id和url形成一个完整的详情页对应

3、编码

import requests
import json
if __name__ == "__main__" :
    # UA伪装
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.0.1 Safari/605.1.15'
    }
    
    # 批量获取企业的id
	# 指定URL
    url = 'http://scxk.nmpa.gov.cn:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsList'
    
    all_data_list=[] # 存储企业的详细数据
    id_list = [] # 存储id
    # 参数的封装
    for page in range(1,362):
        page = str(page)
        data = {
        'on': 'true',
        'page': page,
        'pageSize': '15',
        'productName':'',
        'conditionType': '1',
        'applyname':'',
        'applysn':''
    }
        # 发起请求，携带参数
        requests.post(url=url,headers=headers,data=data)
        # 获取响应对象
        response = requests.post(url=url,headers=headers,data=data)
        # 获取响应数据
        json_ids = response.json()
        # 取出id
        for dic in json_ids['list']:
            id_list.append(dic['ID'])
    
    # 获取企业的详细信息
    post_url='http://scxk.nmpa.gov.cn:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsById'
    for id in id_list:
        data={
            'id': id
        }
        detail_json=requests.post(url=post_url,headers=headers,data=data).json()
        all_data_list.append(detail_json)
        
    # 持久化存储
    fp = open('./allData.json','w',encoding='utf-8')
    json.dump(all_data_list,fp=fp,ensure_ascii=False)

友情提示：可能是361页过多，PyCharm会报错；换成十几页就没有问题，很奇怪

本文地址：https://blog.csdn.net/qq_45650899/article/details/110448722