import requests from lxml import etree import csv import pandas 对酷狗新歌榜爬取

时间: 2024-11-15 20:22:07 浏览: 36
使用上述Python库进行酷狗新歌榜的爬取,你可以结合`requests`获取网页源代码,`lxml`解析HTML树结构,`csv`或`pandas`将数据存储或转换为CSV或Excel文件。以下是基本的步骤: 1. **导入库**: ```python import requests from lxml import etree import csv import pandas as pd # 如果你不习惯使用csv,也可以选择直接读写Excel,这里用pandas方便些 ``` 2. **发送请求并获取HTML**: ```python url = 'http://music.kugou.com/new/songlist.htm' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 设置合适的用户代理头,避免被识别为机器人 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text ``` 3. **解析HTML**: ```python parser = etree.HTMLParser() tree = etree.fromstring(html, parser) # 找到包含歌曲信息的部分,这里同样假设歌曲信息在特定class的元素内 song_list = tree.xpath('//div[@class="song-item"]') ``` 4. **提取数据**: ```python songs = [] for song_item in song_list: title = song_item.xpath('.//a[@class="title"]/text()')[0] # 提取歌曲名 artist = song_item.xpath('.//span[@class="artist"]/text()')[0] # 提取歌手名 # 将数据添加到列表中,如果需要更多字段,继续类似提取 songs.append([title, artist]) ``` 5. **保存数据**: ```python # 用csv写入文件 with open('kugou_new_songs.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['歌曲名称', '歌手']) writer.writerows(songs) # 或者用pandas DataFrame存储 df = pd.DataFrame(songs, columns=['歌曲名称', '歌手']) df.to_csv('kugou_new_songs.csv', index=False) # 转换为CSV ``` 6. **注意事项**: - 遵循网站的robots.txt规则,不要过于频繁地访问以免引起服务器压力。 - 如果遇到动态加载的内容(如AJAX),可能需要分析实际请求的API或者使用第三方库如Selenium。
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import requests from lxml import etree import csv import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class MovieDataCollector: def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } self.urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(str(i * 25)) for i in range(10)] self.movies_data = [] def get_first_text(self, element_list): try: return element_list[0].strip() except IndexError: return "" def download_image(self, url, title): response = requests.get(url) image_name = f'{title.replace("/", "_")}.jpg' image_path = os.path.join('films_pic', image_name) with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) def scrape_movie_data(self): count = 1 for url in self.urls: res = requests.get(url=url, headers=self.headers) print(res.status_code) html = etree.HTML(res.text) lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') print('当前是第{}页'.format(count)) for li in lis: rank = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/em/text()')) title = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')) director = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')) score = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')) comment = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')) # #下载电影图片 # image_url = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/a/img/@src')) # self.download_image(image_url, title) self.movies_data.append({ '排名': rank,解释这段代码

import requests from lxml import etree import pandas as pd username_list=[] film_critic_list=[] useful_num_list=[] useless_num_list=[] assess_list=[] ttt_all_urls = [] for i in range(191): ttt_page_urls = f'https://movie.douban.com/subject/26430107/reviews?sort=hotest&start={i * 20}' headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.41'} rq=requests.get(url=ttt_page_urls,headers=headers) dom1 = etree.HTML(rq.text) ttt_data = dom1.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div[1]/div/@data-cid') for i in ttt_data: a=dom1.xpath(f'//*[@id={i}]/div/h2/a/@href') ttt_all_urls.extend(a) for url1 in ttt_all_urls: for i in ttt_data: rq2 = requests.get(url=url1,headers=headers) dom2=etree.HTML(rq2.text) username= dom2.xpath(f'//*[@id={i}]/header/a[1]/span/text()') print(username) film_critic = dom2.xpath(f'//*[@id="link-report-{i}"]/div[1]/p/text()') useful_num = dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[1]/text()') useless_num= dom2.xpath(f'*[@id="review-{i}-content"]/div[3]/button[2]/text()') assess = (dom2.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/h1/span/text()')) username_list.extend(username) film_critic_list.extend(film_critic) useful_num_list.extend(useful_num) useless_num_list.extend(useless_num) assess_list.extend(assess) data={'username':username_list,'film_critic':film_critic_list,'useful_num':useful_num_list,'useless_num':useless_num_list,'assess':assess_list} df=pd.DataFrame(data) df.to_csv('fimldata.csv',encoding='utf-8',index=None)

帮我将以下代码写注释# coding=gbk # -- coding:uft-8 -- # 贝壳网小区 import requests from lxml import etree from time import sleep import hashlib from urllib import parse import pandas as pd def getPosi(tar): try: ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' dic = requests.get(url).json() lat = dic['result']['location']['lat'] lng = dic['result']['location']['lng'] return lat, lng except: return None, None def collect(): items = { 'ganjingzi': 22, 'zhongshan': 19, 'shahekou': 14, 'xigang': 12 } resLs = [] for key in items: for page in range(items[key]): page += 1 url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' headers = { 'User-Agent': ua, 'Referer': url } while True: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): href = li.xpath('./a/@href')[0] while True: try: res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) dic = { 'href': href, 'key': key, 'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], 'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], 'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), 'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), 'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() } dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) print(dic) resLs.append(dic) sleep(3) df = pd.DataFrame(resLs) df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) if name == 'main': ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' collect()

优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

优化代码import json import requests from lxml import etree import pandas as pd import time #url='https://www.ptpress.com.cn/masterpiece/getMasterpieceListForPortal' #https://www.ptpress.com.cn/recommendBook/getRecommendTupeListForPortal #http://www.ptpress.com.cn/masterpiece/getMasterpieceListForPortal url='https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public/es?pageSize=10&pageNumber=1'#目标数据文件的url #url = ' https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public/es?pageSize=10&pageNumber=2&willNature=&function=&wageList=%255B%255D&workplace=&keyword=' for i in range (1,20): response=requests.get(url) aa=response.text print(type(aa)) json_text=json.loads(aa) print(type(json_text)) json_text.keys() bb=json_text['data'] print(type(bb)) print(bb.keys()) cc= bb['content'] print(type(cc)) ee0=cc[0] #是第一条信息 ee1=cc[1] len(cc)#是cc的第一个招聘的第一页招聘信息,是列表类型 print(type(ee0)) ee0.keys() ee1.keys()#0和1的的字典的键都是一样的 data=pd.DataFrame(cc) data.columns ff=data['enterpriseAddress'] print(type(ff)) gg0=ff[0] gg1=ff[1] hh0=gg0['detailedAddress'] hh1 = gg1['detailedAddress'] hh3= ff[2]['detailedAddress'] hh4= ff[3]['detailedAddress'] hh5=data['enterpriseAddress'] [4]['detailedAddress'] data['工作地址']=ff.apply(lambda x:x['detailedAddress']) data['工作地址']=data['enterpriseAddress'].apply(lambda x:x['detailedAddress']) data['工作城市']=data['enterpriseAddress'].apply(lambda x:x['cityCode']) kk=data['enterpriseExtInfo'] print(type(kk)) ll0=kk[0] data['公司名称']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['shortName']) data['行业']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['industry']) data['人员规模']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['personScope']) data['企业性质']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['econKind']) data.keys() colNames=['positionName','minimumWage','maximumWage','exp','educationalRequirements','工作地址','工作城市','公司名称','行业','人员规模','企业性质'] data_drop=data[colNames] #https: // www.5iai.com / api / enterprise / job / public?id = 1657941238357299201 #https: // www.5iai.com / api / enterprise / job / public?id = 1657941238353104896 data['id'] #print(type(data['id'])) #suburl='https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public?id=1657941238353104896' jobDes = [] for idd in data['id']: suburl = 'https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public?id={}'.format(idd) sub_response=requests.get(suburl) subb=sub_response.text #print(type(subb)) sub_text=json.loads(subb) #print(type(sub_text)) sub_text.keys subaa=sub_text['data'] #print(type(subaa)) subaa.keys jobms=subaa['jobRequiredments'] #print(type(jobDes)) jobDes.append(jobms) time.sleep(2) data_drop['职位描述']=jobDes

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