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Python中怎么实现一个网络爬虫

发表于:2024-11-12 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月12日,这篇文章给大家介绍Python中怎么实现一个网络爬虫,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。第一部分:获取网页信息:import requestsurl = "https:
千家信息网最后更新 2024年11月12日Python中怎么实现一个网络爬虫

这篇文章给大家介绍Python中怎么实现一个网络爬虫,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

第一部分:

获取网页信息:

import requestsurl = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia"response = requests.get(url)

第二部分:

可以观察数据的特点: 数据包含在script标签里,使用xpath来获取数据。 导入一个模块 from lxml import etree 生成一个html对象并且进行解析 可以得到一个类型为list的内容,使用第一项就可以得到全部内容 接下来首先获取component的内容,这时使用json模块,将字符串类型转变为字典(Python的数据结构) 为了获取国内的数据,需要在component中找到caseList

接下来上代码:

from lxml import etreeimport json# 生成HTML对象html = etree.HTML(response.text)result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()')result = result[0]# json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型result = json.loads(result)result_in = result['component'][0]['caseList'] 

第三部分:

将国内的数据存储到excel表格中: 使用openyxl模块,import openpyxl 首先创建一个工作簿,在工作簿下创建一个工作表 接下来给工作表命名和给工作表赋予属性

代码如下:

import openpyxl#创建工作簿wb = openpyxl.Workbook()#创建工作表ws = wb.activews.title = "国内疫情"ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量'])'''area --> 大多为省份city --> 城市confirmed --> 累计crued --> 值域relativeTime -->confirmedRelative --> 累计的增量curedRelative --> 值域的增量curConfirm --> 现有确镇curConfirmRelative --> 现有确镇的增量'''for each in result_in:    temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'],                 each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'],                 each['curConfirmRelative']]    for i in range(len(temp_list)):        if temp_list[i] == '':            temp_list[i] = '0'    ws.append(temp_list)wb.save('./data.xlsx')

第四部分:

将国外数据存储到excel中: 在componentglobalList中得到国外的数据 然后创建excel表格中的sheet即可,分别表示不同的大洲

代码如下:

data_out = result['component'][0]['globalList']for each in data_out:    sheet_title = each['area']    # 创建一个新的工作表    ws_out = wb.create_sheet(sheet_title)    ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量'])    for country in each['subList']:        list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'],                     country['curConfirm'], country['confirmedRelative']]        for i in range(len(list_temp)):            if list_temp[i] == '':                list_temp[i] = '0'        ws_out.append(list_temp)wb.save('./data.xlsx')

整体代码如下:

import requestsfrom lxml import etreeimport jsonimport openpyxl url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia"response = requests.get(url)#print(response.text)# 生成HTML对象html = etree.HTML(response.text)result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()')result = result[0]# json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型result = json.loads(result)#创建工作簿wb = openpyxl.Workbook()#创建工作表ws = wb.activews.title = "国内疫情"ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量'])result_in = result['component'][0]['caseList']data_out = result['component'][0]['globalList']'''area --> 大多为省份city --> 城市confirmed --> 累计crued --> 值域relativeTime -->confirmedRelative --> 累计的增量curedRelative --> 值域的增量curConfirm --> 现有确镇curConfirmRelative --> 现有确镇的增量'''for each in result_in:    temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'],                 each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'],                 each['curConfirmRelative']]    for i in range(len(temp_list)):        if temp_list[i] == '':            temp_list[i] = '0'    ws.append(temp_list)# 获取国外疫情数据for each in data_out:    sheet_title = each['area']    # 创建一个新的工作表    ws_out = wb.create_sheet(sheet_title)    ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量'])    for country in each['subList']:        list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'],                     country['curConfirm'], country['confirmedRelative']]        for i in range(len(list_temp)):            if list_temp[i] == '':                list_temp[i] = '0'        ws_out.append(list_temp)wb.save('./data.xlsx')

结果如下:

国内:

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