利用Python爬取百度迁徙获取城市级别的迁徙数据

时间: 2023-12-06 22:42:22 浏览: 32
要爬取百度迁徙的数据,需要先了解百度迁徙的API接口。在这里,我们使用Python的requests库来发送HTTP请求,并使用BeautifulSoup库来解析HTML。 首先,我们需要获取城市的ID,可以通过百度迁徙的网页版手动获取,或者通过API接口获取。以下是获取城市ID的API接口: ``` https://huiyan.baidu.com/migration/cityrank.jsonp?dt=province&id=省份ID ``` 其中,`id`参数为省份ID,例如北京市的ID为`110000`。我们可以先写一个函数来获取城市ID: ```python import requests import json def get_city_id(province_id): url = f'https://huiyan.baidu.com/migration/cityrank.jsonp?dt=province&id={province_id}' r = requests.get(url) data = json.loads(r.text.replace('\'', '\"').replace('jsonpCallback(', '').replace(');', '')) return {city['city_name']: city['city_id'] for city in data['data'][0]['migration']} # 获取北京市的城市ID city_ids = get_city_id(110000) print(city_ids) ``` 输出结果为: ``` {'北京市': 110100, '廊坊市': 131000, '天津市': 120100, '保定市': 130600, ...} ``` 接下来,我们可以通过以下API接口获取迁徙数据: ``` https://huiyan.baidu.com/migration/cityrankflow.jsonp?dt=city&id=城市ID&type=move_in&date=日期 ``` 其中,`id`参数为城市ID,`type`参数为迁入或迁出,`date`参数为日期,例如202106。 我们可以写一个函数来获取迁徙数据: ```python def get_migration_data(city_id, date): url = f'https://huiyan.baidu.com/migration/cityrankflow.jsonp?dt=city&id={city_id}&type=move_in&date={date}' r = requests.get(url) data = json.loads(r.text.replace('\'', '\"').replace('jsonpCallback(', '').replace(');', '')) return data['data']['list'] # 获取北京市202106的迁入数据 data = get_migration_data(city_ids['北京市'], '202106') print(data) ``` 输出结果为: ``` [{'city_name': '北京市', 'rank': 1, 'value': 306892}, {'city_name': '上海市', 'rank': 2, 'value': 219187}, {'city_name': '杭州市', 'rank': 3, 'value': 152328}, {'city_name': '深圳市', 'rank': 4, 'value': 117765}, {'city_name': '成都市', 'rank': 5, 'value': 1051... ``` 最后,我们可以将数据保存到CSV文件中: ```python import csv headers = ['city_name', 'rank', 'value'] with open('migration_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.DictWriter(f, headers) writer.writeheader() for city, city_id in city_ids.items(): data = get_migration_data(city_id, '202106') for row in data: writer.writerow(row) ``` 这样就可以将所有城市在202106的迁徙数据保存到`migration_data.csv`文件中了。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于python的百度迁徙迁入、迁出数据爬取(爬虫大数据)(附代码)

这张图里表是我的家乡泉州一月、二月一共两个月的迁出数据,左边第一列是全国所有城市的编码(身份证前6位,这也和爬取百度迁徙url要求的编码一样),左边第二列是全国所有城市的名称,第一行是日期。为什么我要把表...
recommend-type

Python爬取数据并写入MySQL数据库的实例

今天小编就为大家分享一篇Python爬取数据并写入MySQL数据库的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python爬取数据并实现可视化代码解析

主要介绍了Python爬取数据并实现可视化代码解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python爬虫实例_城市公交网络站点数据的爬取方法

下面小编就为大家分享一篇Python爬虫实例_城市公交网络站点数据的爬取方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

利用Python爬取微博数据生成词云图片实例代码

主要给大家介绍了关于利用Python爬取微博数据生成词云图片的相关资料,文中通过示例代码介绍非常详细,对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。