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零基础入门python爬虫之《青春有你2》选手信息爬取

2020-05-08 04:18 1956 查看

零基础入门python爬虫之《青春有你2》选手信息爬取

完成《青春有你2》选手图片爬取,生成选手图片的绝对路径并输出,统计爬取的图片总数量。使用工具:requests模块、BeautifulSoup库。文末附课程总体代码,操作平台为AI Studio
爬虫步骤分解:
1)了解网页:青春有你2(《青春有你2》网址);
2)requests库抓取网站数据;
3)BeautifulSoup解析网页;
4)清洗和组织数据;

1. 了解网页

进入《青春有你2》网站首页,使用快捷键【Ctrl+U】方式或者【右键】->【检查】打开源码页面。
【Ctrl+F】可调用搜索框实现快速定位。

网页结构

网页结构具体讲解

网页一般由三部分组成,分别是 HTML(超文本标记语言)、CSS(层叠样式表)和 JScript(活动脚本语言)。

HTML

HTML 是整个网页的结构,相当于整个网站的框架。带“<”、“>”符号的都是属于 HTML 的标签,并且标签都是成对出现的。
常见的标签如下:

<html>..</html> 表示标记中间的元素是网页
<body>..</body> 表示用户可见的内容
<div>..</div> 表示框架
<p>..</p> 表示段落
<li>..</li>表示列表
<img>..</img>表示图片
<h1>..</h1>表示标题
<a href="">..</a>表示超链接
<table>..<table>表示表格
<tr>..<tr>表示行
<td>..<td>表示单元格
CSS

CSS 表示样式,定义了外观。

JScript

JScript表示功能。交互的内容和各种特效都在 JScript 中,JScript 描述了网站中的各种功能。

如果用人体来比喻,HTML 是人的骨架,并且定义了人的嘴巴、眼睛、耳朵等要长在哪里。CSS 是人的外观细节,如嘴巴长什么样子,眼睛是双眼皮还是单眼皮,是大眼睛还是小眼睛,皮肤是黑色的还是白色的等。JScript 表示人的技能,例如跳舞、唱歌或者演奏乐器等。

2、requests库

requests是python实现的简单易用的HTTP库,官网地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

网页请求的过程分为两个环节:requests(请求)、response(相应)。
网页请求的方式也分为两种:
(1)GET:最常见的方式,一般用于获取或者查询资源信息,也是大多数网站使用的方式,响应速度快。
(2)POST:相比 GET 方式,多了以表单形式上传参数的功能,因此除查询信息外,还可以修改信息。

代码解析

headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}#解决requests请求反爬方式之一,伪装成网页的服务器本身来爬取数据
url='https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季'

requests.get(url)
发送http get请求,返回内容response为URL对象,表示整个网页。

response = requests.get(url,headers=headers)
print(response.status_code) #响应状态码,200表示成功

提取网页中的源码:

response.text

BeautifulSoup解析网页

BeautifulSoup具体讲解

Beautiful Soup 是解析HTML和XML的工具,并提取的数据。包含

html.parser
lxml
等多种解析器

#将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串
soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')#把html变量采用‘lxml’解析器进行解析

#返回的是class为table-view log-set-param的<table>所有标签
tables = soup.find_all('table',{'class':'table-view log-set-param'})#搜索对应内容为下图所示

find_all()
用于搜索当前节点下所有的符合条件的节点
没有指点节点则是全文

find_all(name, attrs, recursive, text, **kwargs)

name:节点的标签名,查找所有名为name的节点(tag对象)
attrs:查询含有属性值的标签
text:查询接收的文本标签,是字符串形式
**kwargs:接收常用的属性通过赋值的形式表达

find()
返回查询到的第一个元素节点,与
find_all()
略有不同

整体代码

#如果需要进行持久化安装, 需要使用持久化路径, 如下方代码示例:
# !mkdir /home/aistudio/external-libraries
# !pip install beautifulsoup4 -t /home/aistudio/external-libraries
# !pip install lxml -t /home/aistudio/external-libraries

# 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可:
import sys
sys.path.append('/home/aistudio/external-libraries')

#一、爬取百度百科中《青春有你2》中所有参赛选手信息,返回页面数据
import json
import re
import requests
import datetime
from bs4 import BeautifulSoup
import os

#获取当天的日期,并进行格式化,用于后面文件命名,格式:20200420
today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')

def crawl_wiki_data():
"""
爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息,返回html
"""
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}
url='https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季'

try:
response = requests.get(url,headers=headers)
print(response.status_code) #响应状态码,200表示成功# print(response.text)

#将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串
soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')

#返回的是class为table-view log-set-param的<table>所有标签
tables = soup.find_all('table',{'class':'table-view log-set-param'})
# print(tables)

crawl_table_title = "参赛学员"

for table in  tables:
#对当前节点前面的标签和字符串进行查找
table_titles = table.find_previous('div').find_all('h3')
for title in table_titles:
if(crawl_table_title in title):
# print(table)
return table

except Exception as e:
print(e)

#二、对爬取的页面数据进行解析,并保存为JSON文件
def parse_wiki_data(table_html):
'''
从百度百科返回的html中解析得到选手信息,以当前日期作为文件名,存JSON文件,保存到work目录下
'''
bs = BeautifulSoup(str(table_html),'lxml')
all_trs = bs.find_all('tr')
# print(all_trs)

error_list = ['\'','\"']

stars = []

for tr in all_trs[1:]:
all_tds = tr.find_all('td')
#  print(all_tds)

star = {}

#姓名
star["name"]=all_tds[0].t ext
#个人百度百科链接
star["link"]= 'https://baike.baidu.com' + all_tds[0].find('a').get('href')
#籍贯
star["zone"]=all_tds[1].text
#星座
star["constellation"]=all_tds[2].text
#身高
star["height"]=all_tds[3].text
#体重
star["weight"]= all_tds[4].text

#花语,去除掉花语中的单引号或双引号
flower_word = all_tds[5].text
for c in flower_word:
if  c in error_list:
flower_word=flower_word.replace(c,'')
star["flower_word"]=flower_word

#公司
if not all_tds[6].find('a') is  None:
star["company"]= all_tds[6].find('a').text
else:
star["company"]= all_tds[6].text

stars.append(star)

json_data = json.loads(str(stars).replace("\'","\""))
with open('work/' + today + '.json', 'w', encoding='UTF-8') as f:
json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False)

#三、爬取每个选手的百度百科图片,并进行保存
def crawl_pic_urls():
'''
爬取每个选手的百度百科图片,并保存
'''
with open('work/'+ today + '.json', 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_array = json.loads(file.read())

headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}

for star in json_array:

name = star['name']
link = star['link']

#将所有图片url存储在一个列表pic_urls中!!!

response=requests.get(link,headers=headers)

bs=BeautifulSoup(response.text,'lxml')

pic_list_url=bs.select('.summary-pic a')[0].get('href')
pic_list_url='https://baike.baidu.com'+pic_list_url

pic_list_response=requests.get(pic_list_url,headers=headers)

bs=BeautifulSoup(pic_list_response.text,'lxml')
pic_list_html=bs.select('.pic-list img')

pic_urls=[]
for pic_html in pic_list_html:
pic_url=pic_html.get('src')
pic_urls.append(pic_url)

#!!!根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片,保存在以name命名的文件夹中!!!
down_pic(name,pic_urls)

def down_pic(name,pic_urls):
'''
根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片,保存在以name命名的文件夹中,
'''
path = 'work/'+'pics/'+name+'/'

if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)

for i, pic_url in enumerate(pic_urls):
try:
pic = requests.get(pic_url, timeout=15)
string = str(i + 1) + '.jpg'
with open(path+string, 'wb') as f:
f.write(pic.content)
print('成功下载第%s张图片: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
except Exception as e:
print('下载第%s张图片时失败: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
print(e)
continue

#四、打印爬取的所有图片的路径
def show_pic_path(path):
'''
遍历所爬取的每张图片,并打印所有图片的绝对路径
'''
pic_num = 0
for (dirpath,dirnames,filenames) in os.walk(path):
for filename in filenames:
pic_num += 1
print("第%d张照片:%s" % (pic_num,os.path.join(dirpath,filename)))
print("共爬取《青春有你2》选手的%d照片" % pic_num)

if __name__ == '__main__':

#爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息,返回html
html = crawl_wiki_data()

#解析html,得到选手信息,保存为json文件
parse_wiki_data(html)

#从每个选手的百度百科页面上爬取图片,并保存
crawl_pic_urls()

#打印所爬取的选手图片路径
show_pic_path('/home/aistudio/work/pics/')

print("所有信息爬取完成!")

非常感谢百度飞桨,在短短七天的时间里让我的python基础有了很大的提高,在课程中边学习边运用,而且循序渐进,逐步提高,课程安排也非常适合小白入门,从前四次作业的基础累计,到最后大作业的完成,每一步的学习都为最后的应用打下了基础,全程都有助教答疑,在交流群里可以与随时提问,学习氛围浓厚,特别喜欢人美心善的文老师,授课内容非常详细,简直太爱了,真的收获很多,当完成大作业时满满的成就感,非常期待下一期的论文复现营。

调试平台为:AI Studio,
代码来源为:七日打卡营之作业二https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1224
参考内容:
https://blog.csdn.net/weixin_45623093/article/details/105628483
http://c.biancheng.net/view/2011.html

酱紫, 原创文章 3获赞 1访问量 309 关注 私信
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