python实训day8

女爷i 2021-10-26 14:32 373阅读 0赞

今天是实训的第八天，主要还是围绕爬虫来讲的。

今日笔记：

1.解析库之bs4

''''''
 
 '''
 
 pip3 install beautifulsoup4 # 安装bs4
 
 pip3 install lxml # 下载lxml解析器
 
 '''
 
 html_doc = """
 
 <html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
 
 <body>
 
 $37
 
 Once upon a time there were three little sisters; and their names were
 
 <a href="http://example.com/elsie" class="sister" >Elsie</a>,
 
 <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
 
 <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
 
 and they lived at the bottom of a well.
 
 
 
 ...
 
 """
 
 
 
 # 从bs4中导入BeautifulSoup
 
 from bs4 import BeautifulSoup
 
 
 
 # 调用BeautifulSoup实例化得到一个soup对象
 
 # 参数一: 解析文本
 
 # 参数二:
 
 # 参数二: 解析器（html.parser、lxml...）
 
 soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
 
 
 
 print(soup)
 
 print('*' * 100)
 
 print(type(soup))
 
 print('*' * 100)
 
 # 文档美化
 
 html = soup.prettify()
 
 print(html)

2.bs之遍历文档树：

html_doc = """<html><head><title>The Dormouse's story</title></head><body>$37Once upon a time there were three little sisters; and their names weretank<a href="http://example.com/elsie" class="sister" >Elsie</a>,<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;and they lived at the bottom of a well.<hr></hr>..."""
 
 
 
 from bs4 import BeautifulSoup
 
 soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
 
 
 
 '''
 
 遍历文档树：
 
 1、直接使用
 
 2、获取标签的名称
 
 3、获取标签的属性
 
 4、获取标签的内容
 
 5、嵌套选择
 
 6、子节点、子孙节点
 
 7、父节点、祖先节点
 
 8、兄弟节点
 
 '''
 
 
 
 # 1、直接使用
 
 print(soup.p) # 查找第一个p标签
 
 print(soup.a) # 查找第一个a标签
 
 
 
 # 2、获取标签的名称
 
 print(soup.head.name) # 获取head标签的名称
 
 
 
 # 3、获取标签的属性
 
 print(soup.a.attrs) # 获取a标签中的所有属性
 
 print(soup.a.attrs['href']) # 获取a标签中的href属性
 
 
 
 # 4、获取标签的内容
 
 print(soup.p.text) # $37
 
 
 
 # 5、嵌套选择
 
 print(soup.html.head)
 
 
 
 # 6、子节点、子孙节点
 
 print(soup.body.children) # body所有子节点，返回的是迭代器对象
 
 print(list(soup.body.children)) # 强转成列表类型
 
 
 
 print(soup.body.descendants) # 子孙节点
 
 print(list(soup.body.descendants)) # 子孙节点
 
 
 
 # 7、父节点、祖先节点
 
 print(soup.p.parent) # 获取p标签的父亲节点
 
 # 返回的是生成器对象
 
 print(soup.p.parents) # 获取p标签所有的祖先节点
 
 print(list(soup.p.parents))
 
 
 
 # 8、兄弟节点
 
 # 找下一个兄弟
 
 print(soup.p.next_sibling)
 
 # 找下面所有的兄弟，返回的是生成器
 
 print(soup.p.next_siblings)
 
 print(list(soup.p.next_siblings))
 
 
 
 # 找上一个兄弟
 
 print(soup.a.previous_sibling) # 找到第一个a标签的上一个兄弟节点
 
 # 找到a标签上面的所有兄弟节点
 
 print(soup.a.previous_siblings) # 返回的是生成器
 
 print(list(soup.a.previous_siblings))

3.bs之搜索文档树：

''''''
 
 html_doc = """<html><head><title>The Dormouse's story</title></head><body>$37Once upon a time there were three little sisters; and their names weretank<a href="http://example.com/elsie" class="sister" >Elsie</a>,<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;and they lived at the bottom of a well.<hr></hr>..."""
 
 '''
 
 搜索文档树:
 
 find() 找一个 
 
 find_all() 找多个
 
 
 
 标签查找与属性查找:
 
 标签:
 
 name 属性匹配
 
 attrs 属性查找匹配
 
 text 文本匹配
 
 
 
 - 字符串过滤器 
 
 字符串全局匹配
 
 
 
 - 正则过滤器
 
 re模块匹配
 
 
 
 - 列表过滤器
 
 列表内的数据匹配
 
 
 
 - bool过滤器
 
 True匹配
 
 
 
 - 方法过滤器
 
 用于一些要的属性以及不需要的属性查找。
 
 
 
 属性:
 
 - class_
 
 - id
 
 '''
 
 
 
 from bs4 import BeautifulSoup
 
 soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
 
 
 
 # # 字符串过滤器
 
 # # name
 
 p_tag = soup.find(name='p')
 
 print(p_tag) # 根据文本p查找某个标签
 
 # 找到所有标签名为p的节点
 
 tag_s1 = soup.find_all(name='p')
 
 print(tag_s1)
 
 #
 
 #
 
 # # attrs
 
 # # 查找第一个class为sister的节点
 
 p = soup.find(attrs={"class": "sister"})
 
 print(p)
 
 # # 查找所有class为sister的节点
 
 tag_s2 = soup.find_all(attrs={"class": "sister"})
 
 print(tag_s2)
 
 #
 
 #
 
 # # text
 
 text = soup.find(text="$37")
 
 print(text)
 
 #
 
 #
 
 # # 配合使用:
 
 # # 找到一个id为link2、文本为Lacie的a标签
 
 a_tag = soup.find(name="a", attrs={"id": "link2"}, text="Lacie")
 
 print(a_tag)
 
 
 
 
 
 
 
 # # 正则过滤器
 
 import re
 
 # name
 
 p_tag = soup.find(name=re.compile('p'))
 
 print(p_tag)
 
 
 
 # 列表过滤器
 
 import re
 
 # name
 
 tags = soup.find_all(name=['p', 'a', re.compile('html')])
 
 print(tags)
 
 
 
 # - bool过滤器
 
 # True匹配
 
 # 找到有id的p标签
 
 p = soup.find(name='p', attrs={"id": True})
 
 print(p)
 
 
 
 # 方法过滤器
 
 # 匹配标签名为a、属性有id没有class的标签
 
 def have_id_class(tag):
 
 if tag.name == 'a' and tag.has_attr('id') and tag.has_attr('class'):
 
 return tag
 
 
 
 tag = soup.find(name=have_id_class)
 
 print(tag)

4.爬取豌豆荚

主页:
    
        图标地址、下载次数、大小、详情页地址
    
     
    
    详情页:
    
        游戏名、图标名、好评率、评论数、小编点评、简介、网友评论、1-5张截图链接地址、下载地址
    
    https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=1&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B
    
     
    
    https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=2&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B
    
     
    
    https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=3&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B
    
     
    
    32
    
    '''
    
    import requests
    
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 1、发送请求
    
    def get_page(url):
    
        response = requests.get(url)
    
        return response
    
     
    
    # 2、开始解析
    
    # 解析主页
    
    def parse_index(data):
    
        soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')
    
     
    
        # 获取所有app的li标签
    
        app_list = soup.find_all(name='li', attrs={"class": "card"})
    
        for app in app_list:
    
            # print('tank *' * 1000)
    
            # print(app)
    
            # 图标地址
    
            img = app.find(name='img').attrs['data-original']
    
            print(img)
    
     
    
            # 下载次数
    
            down_num = app.find(name='span', attrs={"class": "install-count"}).text
    
            print(down_num)
    
     
    
            import re
    
            # 大小
    
            size = soup.find(name='span', text=re.compile("\d+MB")).text
    
            print(size)
    
     
    
            # 详情页地址
    
            detail_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "detail-check-btn"}).attrs['href']
    
            print(detail_url)
    
     
    
     
    
    def main():
    
        for line in range(1, 33):
    
            url = f"https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page={line}&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B"
    
     
    
            # 1、往app接口发送请求
    
            response = get_page(url)
    
            # print(response.text)
    
            print('*' * 1000)
    
            # 反序列化为字典
    
            data = response.json()
    
            # 获取接口中app标签数据
    
            app_li = data['data']['content']
    
            # print(app_li)
    
            # 2、解析app标签数据
    
            parse_index(app_li)
    
     
    
     
    
    if __name__ == '__main__':
    
        main() 
    主页:
    
        图标地址、下载次数、大小、详情页地址
    
     
    
    详情页:
    
        游戏名、好评率、评论数、小编点评、下载地址、简介、网友评论、1-5张截图链接地址、
    
    https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=1&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B
    
     
    
    https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=2&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B
    
     
    
    https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=3&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B
    
     
    
    32
    
    '''
    
    import requests
    
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 1、发送请求
    
    def get_page(url):
    
        response = requests.get(url)
    
        return response
    
     
    
    # 2、开始解析
    
    # 解析详情页
    
    def parse_detail(text):
    
        soup = BeautifulSoup(text, 'lxml')
    
        # print(soup)
    
     
    
        # app名称
    
        name = soup.find(name="span", attrs={"class": "title"}).text
    
        # print(name)
    
     
    
        # 好评率
    
        love = soup.find(name='span', attrs={"class": "love"}).text
    
        # print(love)
    
     
    
        # 评论数
    
        commit_num = soup.find(name='a', attrs={"class": "comment-open"}).text
    
        # print(commit_num)
    
     
    
        # 小编点评
    
        commit_content = soup.find(name='div', attrs={"class": "con"}).text
    
        # print(commit_content)
    
     
    
        # app下载链接
    
        download_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "normal-dl-btn"}).attrs['href']
    
        # print(download_url)
    
     
    
        print(
    
            f'''
    
            ============= tank ==============
    
            app名称:{name}
    
            好评率: {love}
    
            评论数: {commit_num}
    
            小编点评: {commit_content}
    
            app下载链接: {download_url}
    
            ============= end ==============
    
            '''
    
        )
    
     
    
     
    
     
    
    # 解析主页
    
    def parse_index(data):
    
        soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')
    
     
    
        # 获取所有app的li标签
    
        app_list = soup.find_all(name='li', attrs={"class": "card"})
    
        for app in app_list:
    
            # print(app)
    
            # print('tank' * 1000)
    
            # print('tank *' * 1000)
    
            # print(app)
    
            # 图标地址
    
            # 获取第一个img标签中的data-original属性
    
            img = app.find(name='img').attrs['data-original']
    
            print(img)
    
     
    
            # 下载次数
    
            # 获取class为install-count的span标签中的文本
    
            down_num = app.find(name='span', attrs={"class": "install-count"}).text
    
            print(down_num)
    
     
    
            import re
    
            # 大小
    
            # 根据文本正则获取到文本中包含 数字 + MB（\d+代表数字）的span标签中的文本
    
            size = soup.find(name='span', text=re.compile("\d+MB")).text
    
            print(size)
    
     
    
            # 详情页地址
    
            # 获取class为detail-check-btn的a标签中的href属性
    
            # detail_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "name"}).attrs['href']
    
            # print(detail_url)
    
     
    
            # 详情页地址
    
            detail_url = app.find(name='a').attrs['href']
    
            print(detail_url)
    
     
    
            # 3、往app详情页发送请求
    
            response = get_page(detail_url)
    
     
    
            # 4、解析app详情页
    
            parse_detail(response.text)
    
     
    
     
    
    def main():
    
        for line in range(1, 33):
    
            url = f"https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page={line}&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B"
    
     
    
            # 1、往app接口发送请求
    
            response = get_page(url)
    
            # print(response.text)
    
            print('*' * 1000)
    
            # 反序列化为字典
    
            data = response.json()
    
     
    
            # 获取接口中app标签数据
    
            app_li = data['data']['content']
    
            # print(app_li)
    
            # 2、解析app标签数据
    
            parse_index(app_li)
    
     
    
     
    
    if __name__ == '__main__':
    
        main()

5.mongoDB的简单使用：

MongoDB 非关系型数据库  
一 安装与使用  
1、下载安装  
https://www.mongodb.com/download-center/community

2、在C盘创建一个data/db文件夹  
\- 数据的存放路径

3、mongod启动服务  
进入终端，输入mongod启动mongoDB服务。

4、mongo进入mongoDB客户端  
打开一个新的终端，输入mongo进入客户端

二 数据库操作

数据库操作:  
切换库:  
SQL：  
use admin; 有则切换，无则报错。

MongoDB:  
use tank; 有则切换，无则创建，并切换tank库中。

查数据库:  
SQL:  
show databases;

MongoDB:  
show dbs;  
显示的数据库若无数据，则不显示。

删除库:  
SQL:  
drop database

MongoDB:  
db.dropDatabase()

集合操作: MySQL中叫做表。  
创建集合:  
SQL:  
create table f1, f2...

MongoDB:  
\# 在当前库中通过.来创建集合  
db.student

插入数据:  
\# 插入多条数据  
db.student.insert(\[\{"name1": "tank1"\}, \{"name2": "tank2"\}\])

\# 插入一条  
db.student.insert(\{"name": "tank"\})

查数据:  
\# 查找student集合中所有数据  
db.student.find(\{\})

\# 查一条 查找name为tank的记录  
db.student.find(\{"name":"tank"\})

三 python链接MongoDB  
1、下载第三方模块pymongo  
pip3 install pymongo

2、链接mongoDB客户端  
client = MongoClient('localhost', 27017)

6.pymongo简单使用:

from pymongo import MongoClient
 
 
 
 # 1、链接mongoDB客户端
 
 # 参数1: mongoDB的ip地址
 
 # 参数2: mongoDB的端口号 默认:27017
 
 client = MongoClient('localhost', 27017)
 
 # print(client)
 
 
 
 # 2、进入tank_db库,没有则创建
 
 # print(client['tank_db'])
 
 
 
 # 3、创建集合
 
 # print(client['tank_db']['people'])
 
 
 
 # 4、给tank_db库插入数据
 
 
 
 # 1.插入一条
 
 data1 = {
 
 'name': 'tank',
 
 'age': 18,
 
 'sex': 'male'
 
 }
 
 client['tank_db']['people'].insert(data1)
 
 
 
 # 2.插入多条
 
 data1 = {
 
 'name': 'tank',
 
 'age': 18,
 
 'sex': 'male'
 
 }
 
 data2 = {
 
 'name': '李子恒',
 
 'age': 84,
 
 'sex': 'female'
 
 }
 
 data3 = {
 
 'name': '张庭宇',
 
 'age': 73,
 
 'sex': 'male'
 
 }
 
 client['tank_db']['people'].insert([data1, data2, data3])
 
 #
 
 # # 5、查数据
 
 # # 查看所有数据
 
 data_s = client['tank_db']['people'].find()
 
 print(data_s) # <pymongo.cursor.Cursor object at 0x000002EEA6720128>
 
 # # 需要循环打印所有数据
 
 for data in data_s:
 
 print(data)
 
 
 
 # # 查看一条数据
 
 data = client['tank_db']['people'].find_one()
 
 print(data)
 
 
 
 # 官方推荐使用
 
 # 插入一条insert_one
 
 client['tank_db']['people'].insert_one()
 
 # 插入多条insert_many
 
 client['tank_db']['people'].insert_many()

二.作业

把豌豆荚爬取的数据插入mongoDB中  
\- 创建一个wandoujia库  
\- 把主页的数据存放一个名为index集合中  
\- 把详情页的数据存放一个名为detail集合中

'''
    主页:
        图标地址、下载次数、大小、详情页地址
     
    详情页:
        游戏名、好评率、评论数、小编点评、下载地址、简介、网友评论、1-5张截图链接地址、
    https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=1&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B
     
    https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=2&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B
     
    https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page=3&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B
     
    32
    '''
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    from pymongo import MongoClient
    '''
    3、把豌豆荚爬取的数据插入mongoDB中
        - 创建一个wandoujia库
            - 把主页的数据存放一个名为index集合中
            - 把详情页的数据存放一个名为detail集合中
    '''
    # 连接MongoDB客户端
    client = MongoClient('localhost', 27017)
    # 创建或选择wandoujia库，index集合
    index_col = client['wandoujia']['index']
    # 创建或选择wandoujia库，detail集合
    detail_col = client['wandoujia']['detail']
     
    # 1、发送请求
    def get_page(url):
        response = requests.get(url)
        return response
     
     
    # 2、开始解析
    # 解析详情页
    def parse_detail(text):
     
        soup = BeautifulSoup(text, 'lxml')
        # print(soup)
     
        # app名称
        try:
            name = soup.find(name="span", attrs={"class": "title"}).text
        except Exception:
            # 若有异常，设置为None
            name = None
        # print(name)
     
        # 好评率
        try:
            love = soup.find(name='span', attrs={"class": "love"}).text
     
        except Exception:
            love = None
        # print(love)
     
        # 评论数
        try:
            commit_num = soup.find(name='a', attrs={"class": "comment-open"}).text
        except Exception:
            commit_num = None
        # print(commit_num)
     
        # 小编点评
        try:
            commit_content = soup.find(name='div', attrs={"class": "con"}).text
        except Exception:
            commit_content = None
        # print(commit_content)
     
        # app下载链接
     
        try:
            download_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "normal-dl-btn"}).attrs['href']
        except Exception:
            # 若有异常，设置为None
            download_url = None
     
        # print(download_url)
     
        # print(
        #     f'''
        #     ============= tank ==============
        #     app名称:{name}
        #     好评率: {love}
        #     评论数: {commit_num}
        #     小编点评: {commit_content}
        #     app下载链接: {download_url}
        #     ============= end ==============
        #     '''
        # )
     
        # 判断所有数据都存在，正常赋值
        if name and love and commit_num and commit_content and download_url :
            detail_data = {
                'name': name,
                'love': love,
                'commit_num': commit_num,
                'commit_content': commit_content,
                'download_url': download_url
            }
     
        # 若love没有值，则设置为 没人点赞，很惨
        if not love:
            detail_data = {
                'name': name,
                'love': "没人点赞，很惨",
                'commit_num': commit_num,
                'commit_content': commit_content,
                'download_url': download_url
            }
        # 若download_url没有值，则设置为 没有安装包
        if not download_url:
            detail_data = {
                'name': name,
                'love': love,
                'commit_num': commit_num,
                'commit_content': commit_content,
                'download_url': '没有安装包'
            }
     
     
     
        # 插入详情页数据
        detail_col.insert(detail_data)
        print(f'{name}app数据插入成功!')
     
    # 解析主页
    def parse_index(data):
        soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')
     
        # 获取所有app的li标签
        app_list = soup.find_all(name='li', attrs={"class": "card"})
        for app in app_list:
            # print(app)
            # print('tank' * 1000)
            # print('tank *' * 1000)
            # print(app)
            # 图标地址
            # 获取第一个img标签中的data-original属性
            img = app.find(name='img').attrs['data-original']
            # print(img)
     
            # 下载次数
            # 获取class为install-count的span标签中的文本
            down_num = app.find(name='span', attrs={"class": "install-count"}).text
            # print(down_num)
     
            import re
            # 大小
            # 根据文本正则获取到文本中包含 数字 + MB（\d+代表数字）的span标签中的文本
            size = soup.find(name='span', text=re.compile("\d+MB")).text
            # print(size)
     
            # 详情页地址
            # 获取class为detail-check-btn的a标签中的href属性
            # detail_url = soup.find(name='a', attrs={"class": "name"}).attrs['href']
            # print(detail_url)
     
            # 详情页地址
            detail_url = app.find(name='a').attrs['href']
            # print(detail_url)
     
            # 拼接数据
            index_data = {
                'img': img,
                'down_num': down_num,
                'size': size,
                'detail_url': detail_url
            }
     
            # 插入数据
            index_col.insert(index_data)
            print('主页数据插入成功!')
     
            # 3、往app详情页发送请求
            response = get_page(detail_url)
     
            # 4、解析app详情页
            parse_detail(response.text)
     
     
    def main():
        for line in range(1, 33):
            url = f"https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?catId=6001&subCatId=0&page={line}&ctoken=FRsWKgWBqMBZLdxLaK4iem9B"
     
            # 1、往app接口发送请求
            response = get_page(url)
            # print(response.text)
            print('*' * 1000)
            # 反序列化为字典
            data = response.json()
     
            # 获取接口中app标签数据
            app_li = data['data']['content']
            # print(app_li)
     
            # 2、解析app标签数据
            parse_index(app_li)
     
            # 执行完所有函数关闭mongoDB客户端
            client.close()
     
    if __name__ == '__main__':
        main()

转载于:https://www.cnblogs.com/jacob1998/p/11062762.html