帮我写一个python爬取百度地图全国迁出迁入数据
时间: 2023-10-10 13:09:25 浏览: 95
当然,我可以帮您解决这个问题。您可以使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来爬取百度地图的迁徙数据。这里有一个示例代码,可以供您参考:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://huiyan.baidu.com/migration/cityrank.jsonp?dt=city&id=1&type=move_out&date=20210101&callback=jsonp_1610058490762_32804"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
data = soup.text.strip()[19:-1]
print(data)
```
这段代码可以获取2021年1月1日的全国迁出数据。您可以根据需要修改日期和数据类型。希望能对您有所帮助!
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帮我用python写一个爬取百度迁徙全国热门城市迁入迁出数据的代码
好的,以下是Python爬取百度迁徙全国热门城市迁入迁出数据的代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://huiyan.baidu.com/migration/cityrank.jsonp?dt=city&id=420100&type=move_out&date=20210101&callback=jsonp_1627648939140_83894'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
print(soup.prettify())
```
其中,我们通过requests库向目标URL发送GET请求,获取到返回的HTML代码,然后使用BeautifulSoup库解析HTML代码,最后打印出来。这里的URL是获取武汉市(id=420100)迁出数据的URL,你可以根据需要修改URL中的参数来获取其他城市的数据。
请注意,以上代码仅供学习参考,如需商用请遵守相关法律法规。
用python爬取百度迁徙各个城市的数据
首先,我们需要分析一下百度迁徙的网页结构,确定我们需要爬取哪些数据。在百度迁徙的网页中,每个城市都有一个独特的URL,例如:https://qianxi.baidu.com/city/beijing,表示北京市的迁徙数据。我们可以打开这个页面,查看一下源代码,找到我们需要爬取的数据。
在这个页面中,我们需要爬取的数据主要包括:
1. 迁入城市排名
2. 迁出城市排名
3. 迁入人数和比例
4. 迁出人数和比例
接下来,我们就可以开始编写爬虫程序了。我们可以使用Python的requests库来请求网页,使用BeautifulSoup库来解析网页源代码。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 构造URL
city = 'beijing'
url = f'https://qianxi.baidu.com/city/{city}'
# 请求网页
response = requests.get(url)
# 解析网页源代码
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取迁入城市排名
incoming_rank = soup.select('.inRank .rankList li')
for rank in incoming_rank:
print(rank.select('.cityName')[0].text, rank.select('.proportion')[0].text)
# 获取迁出城市排名
outgoing_rank = soup.select('.outRank .rankList li')
for rank in outgoing_rank:
print(rank.select('.cityName')[0].text, rank.select('.proportion')[0].text)
# 获取迁入人数和比例
incoming_num = soup.select('.inNum .numList li')
for num in incoming_num:
print(num.select('.cityName')[0].text, num.select('.proportion')[0].text)
# 获取迁出人数和比例
outgoing_num = soup.select('.outNum .numList li')
for num in outgoing_num:
print(num.select('.cityName')[0].text, num.select('.proportion')[0].text)
```
在上面的代码中,我们首先构造了一个URL,这里以北京市为例。然后使用requests库发送请求,获取网页的源代码。接着使用BeautifulSoup库解析源代码,通过CSS选择器获取我们需要的数据。最后,我们将数据打印出来。
需要注意的是,如果我们要爬取多个城市的数据,可以将城市名称存储在一个列表中,然后遍历列表,对每个城市都发送一次请求,获取数据。另外,我们还可以使用pandas库将数据保存到CSV文件中,方便后续的数据分析。