python爬虫广州景点
时间: 2024-05-23 13:08:00 浏览: 12
Python是一种十分强大的编程语言,广泛应用于各种领域,包括网络爬虫。如果你想了解广州的景点信息,你可以使用Python编写爬虫程序来获取相关数据。以下是一个简单的爬虫程序示例:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://you.ctrip.com/sight/guangzhou14/s0-p1.html'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
spots = soup.select('.list_mod2 .rdetailbox')
for spot in spots:
name = spot.select_one('.rdetailbox_top h2 a').text
score = spot.select_one('.total_comment span').text
address = spot.select_one('.ellipsis').text
print(name, score, address)
```
这个程序使用requests模块向目标网站发送请求,然后使用BeautifulSoup模块解析响应内容,最后提取出需要的景点名称、评分和地址信息。你可以根据需要修改程序中的URL和解析规则。
相关问题
python爬虫58同城可视化
Python爬虫可以通过使用requests库来实现网页的抓取,并通过BeautifulSoup库来解析网页内容。在参考的CSDN博客文章《python爬虫租房信息在地图上显示》中,作者详细介绍了如何使用Python爬虫从58同城网站上获取租房信息,并将这些信息在地图上进行可视化展示。
在另一个项目中,作者使用了多线程爬取58同城二手商品信息,并使用了Jupyter来将数据进行可视化展示。在主函数中,作者首先获取了58同城各个频道的链接,然后使用线程池来并发地抓取数据并存储到MongoDB数据库中。
另外,作者还在CSDN阅读了关于Python爬虫的文章,并学习了秦璐老师《七周成为数据分析师》系列的Python内容,主要是关于pandas库的使用。在可视化方面,作者使用了Power BI进行绘制,后续还有改进和完善的计划。
综上所述,Python爬虫可以通过抓取58同城网站的数据,并通过可视化工具进行数据展示,例如在地图上显示租房信息或使用Power BI进行数据可视化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python爬取58同城广州房源+可视化分析](https://blog.csdn.net/R3eE9y2OeFcU40/article/details/80423922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python:爬取58同城全部二手商品信息(转转网)](https://blog.csdn.net/DR_eamMer/article/details/79428382)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python爬虫到表格
您可以使用Python中的不同库来将爬取到的数据保存到表格中,例如openpyxl和pandas库。使用openpyxl库可以通过创建工作簿对象和子表,并使用append方法将数据逐行写入表格中。而使用pandas库可以通过创建一个字典来设置DataFrame所需的数据,并将DataFrame保存为Excel文件。
以下是使用openpyxl库将数据保存到表格的代码示例:
```
import openpyxl as op
id = [1, 2, 3]
name = ['张三', '李四', '王五']
age = [21, 20, 122]
address = ['北京', '上海', '广州']
infos = [id, name, age, address]
def op_toexcel(data):
wb = op.Workbook() # 创建工作簿对象
ws = wb['Sheet'] # 创建子表
ws.append(['序号', '姓名', '年龄', '住址']) # 添加表头
for i in range(len(data[0])):
d = data[0][i], data[1][i], data[2][i], data[3][i]
ws.append(d) # 每次写入一行
wb.save('测试.xlsx')
op_toexcel(infos)
```
以下是使用pandas库将数据保存到表格的代码示例:
```
import pandas as pd
id = [1, 2, 3]
name = ['张三', '李四', '王五']
age = [21, 20, 122]
address = ['北京', '上海', '广州']
infos = [id, name, age, address]
def pd_toexcel(data):
dfData = {
'序号': data[0],
'姓名': data[1],
'年龄': data[2],
'住址': data[3]
}
df = pd.DataFrame(dfData)
df.to_excel('测试.xlsx', index=False)
pd_toexcel(infos)
```
在以上示例中,我们分别定义了两个函数op_toexcel和pd_toexcel来将数据保存到表格中。您可以根据自己的需求选择使用openpyxl库还是pandas库来实现爬虫到表格的功能。
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