本文主要介绍了如何使用Python进行网络爬虫,特别针对携程航班信息的爬取。作者分享了两个关键的API接口,分别是用于获取航班信息的接口和用于获取城市英文缩写的接口,并展示了如何处理返回的数据。
在航班信息爬取过程中,首先要使用API "https://flights.ctrip.com/itinerary/api/12808/products" 来获取航班详情。这个接口提供的数据包含了查询结果中的航班信息,具体在routeList字段中。这些信息对于分析航班价格、时间等非常有用。
为了正确发送POST请求,需要提供城市英文缩写。这可以通过调用另一个API "https://flights.ctrip.com/itinerary/api/poi/get" 来获取。该接口返回的数据中包含了城市的英文简写,例如"PEK"代表北京。在处理返回的JSON数据时,可以使用正则表达式提取所需的城市缩写,然后将它们存储在一个字典中,便于后续查询。
示例代码展示了如何实现这一过程。首先定义了一个名为`request`的函数,通过GET请求获取城市缩写接口的数据。然后,`get_city_and_index`函数用于解析返回的JSON内容,分别提取'ABCDEF', 'GHIJ', 'KLMN', 'PQRSTUVW'等部分的数据,这些可能是按照首字母排序的城市列表。
值得注意的是,可能存在部分城市在API返回的列表中缺失,因此需要手动添加。这可能是因为某些城市的编码未在返回的JSON中列出,需要额外处理。
通过这种方式,我们可以构建一个完整的城市缩写库,以便在查询航班信息时使用。结合这两个API,就可以实现对携程航班数据的自动化爬取和分析,为机票价格监控、出行规划等提供数据支持。
总结来说,这篇博客主要涵盖了以下知识点:
1. Python网络爬虫基础:使用requests库进行HTTP请求。
2. JSON数据处理:解析返回的JSON数据并提取所需信息。
3. 正则表达式:利用正则表达式匹配和提取城市英文缩写。
4. API接口使用:理解并使用携程提供的航班信息和城市信息接口。
5. 字典操作:存储和检索城市缩写信息。
6. 数据处理:如何处理缺失或不完整的数据。
以上是针对携程航班信息爬取的关键技术和步骤,对于学习Python爬虫和数据分析的初学者来说,这是一个很好的实践案例。