Python爬虫入门教程 24-100 微医挂号网医生数据抓取

1. 写在前面

今天要抓取的一个网站叫做

微医

网站，地址为

https://www.guahao.com

，我们将通过python3爬虫抓取这个网址，然后数据存储到CSV里面，为后面的一些分析类的教程做准备。本篇文章主要使用的库为

pyppeteer

和

pyquery

首先找到 医生列表页

https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p5

这个页面显示有 75952 条数据 ，实际测试中，翻页到第38页，数据就加载不出来了，目测后台程序猿没有把数据返回，不过为了学习，我们忍了。

2. 页面URL

https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p1
https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p2
...
https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p38

数据总过38页，量不是很大，咱只需要随便选择一个库抓取就行，这篇博客，我找了一个冷门的库

pyppeteer

在使用过程中，发现资料好少，很尴尬。而且官方的文档写的也不好，有兴趣的可以自行去看看。关于这个库的安装也在下面的网址中。

https://miyakogi.github.io/pyppeteer/index.html

最简单的使用方法，在官方文档中也简单的写了一下，如下，可以把一个网页直接保存为一张图片。

import asyncio
from pyppeteer import launch

async def main():
browser = await launch()  # 运行一个无头的浏览器
page = await browser.newPage()  # 打开一个选项卡
await page.goto('http://www.baidu.com')  # 加载一个页面
await page.screenshot({'path': 'baidu.png'})  # 把网页生成截图
await browser.close()

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())  # 异步

我整理了下面的一些参考代码，你可以 做一些参考。

browser = await launch(headless=False)  # 可以打开浏览器
await page.click('#login_user')  # 点击一个按钮
await page.type('#login_user', 'admin')  # 输入内容

await page.click('#password')
await page.type('#password', '123456')

await page.click('#login-submit')

await page.waitForNavigation()

# 设置浏览器窗口大小
await page.setViewport({
'width': 1350,
'height': 850
})

content = await page.content()  # 获取网页内容
cookies = await page.cookies()  # 获取网页cookies

3. 爬取页面

运行下面的代码，你就可以看到控制台不断的打印网页的源码，只要获取到源码，就可以进行后面的解析与保存数据了。如果出现控制不输出任何东西的情况，那么请把下面的

await launch(headless=True)  修改为  await launch(headless=False)

import asyncio
from pyppeteer import launch

class DoctorSpider(object):
async def main(self, num):
try:
browser = await launch(headless=True)
page = await browser.newPage()

print(f"正在爬取第 {num} 页面")
await page.goto("https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p{}".format(num))

content = await page.content()
print(content)

except Exception as e:
print(e.args)

finally:
num += 1
await browser.close()
await self.main(num)

def run(self):
loop = asyncio.get_event_loop()
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(self.main(1))

if __name__ == '__main__':
doctor = DoctorSpider()
doctor.run()

4. 解析数据

解析数据采用的是pyquery ，这个库在之前的博客中有过使用，直接应用到案例中即可。最终产生的数据通过

pandas

保存到CSV文件中。

import asyncio

from pyppeteer import launch
from pyquery import PyQuery as pq
import pandas as pd  # 保存csv文件

class DoctorSpider(object):

def __init__(self):
self._data = list()

async def main(self,num):

try:

browser = await launch(headless=True)
page = await browser.newPage()

print(f"正在爬取第 {num} 页面")
await page.goto("https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p{}".format(num))
content = await page.content()

self.parse_html(content)
print("正在存储数据....")

data = pd.DataFrame(self._data)
data.to_csv("微医数据.csv", encoding='utf_8_sig')
except Exception as e:
print(e.args)
finally:
num+=1

await browser.close()

await self.main(num)
def parse_html(self,content):

doc = pq(content)

items = doc(".g-doctor-item").items()
for item in items:
#doctor_name = item.find(".seo-anchor-text").text()
name_level = item.find(".g-doc-baseinfo>dl>dt").text() # 姓名和级别
department = item.find(".g-doc-baseinfo>dl>dd>p:eq(0)").text() # 科室
address = item.find(".g-doc-baseinfo>dl>dd>p:eq(1)").text()  # 医院地址
star = item.find(".star-count em").text()  # 评分
inquisition = item.find(".star-count i").text() # 问诊量
expert_team = item.find(".expert-team").text()  # 专家团队
service_price_img = item.find(".service-name:eq(0)>.fee").text()
service_price_video = item.find(".service-name:eq(1)>.fee").text()

one_data = {
"name": name_level.split(" ")[0],
"level": name_level.split(" ")[1],
"department": department,
"address": address,
"star": star,
"inquisition": inquisition,
"expert_team": expert_team,
"service_price_img": service_price_img,
"service_price_video": service_price_video
}

self._data.append(one_data)

def run(self):
loop = asyncio.get_event_loop()

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(self.main(1))

if __name__ == '__main__':

doctor = DoctorSpider()
doctor.run()

总结一下，这个库不怎么好用，可能之前没有细细的研究过，感觉一般，你可以在多尝试一下，看一下是否可以把整体的效率提高上去。

数据清单：