python爬虫爬取赶集网数据,爬虫 抓取数据

本文目录一览：

• 1、python可以爬取什么数据
• 2、python大数据-爬取赶集转转商品信息10万大数据
• 3、如何一个月入门Python爬虫，轻松爬取大规模数据

python可以爬取什么数据

一、爬取我们所需要的一线链接

channel_extract.py

这里的一线链接也就是我们所说的大类链接：

from bs4 import BeautifulSoupimport requests

start_url = ”host_url = ”def get_channel_urls(url):

wb_data = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text, ‘lxml’)

links = soup.select(‘.fenlei dt a’) #print(links)

for link in links:

page_url = host_url + link.get(‘href’)

print(page_url)#get_channel_urls(start_url)channel_urls = ”’

”’123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

那么拿我爬取的58同城为例就是爬取了二手市场所有品类的链接，也就是我说的大类链接；

找到这些链接的共同特征，用函数将其输出，并作为多行文本储存起来。

二、获取我们所需要的详情页面的链接和详情信息

page_parsing.py

1、说说我们的数据库：

先看代码：

#引入库文件from bs4 import BeautifulSoupimport requestsimport pymongo #python操作MongoDB的库import reimport time#链接和建立数据库client = pymongo.MongoClient(‘localhost’, 27017)

ceshi = client[‘ceshi’] #建ceshi数据库ganji_url_list = ceshi[‘ganji_url_list’] #建立表文件ganji_url_info = ceshi[‘ganji_url_info’]123456789101112

2、判断页面结构是否和我们想要的页面结构相匹配，比如有时候会有404页面；

3、从页面中提取我们想要的链接，也就是每个详情页面的链接；

这里我们要说的是一个方法就是:

item_link = link.get(‘href’).split(‘?’)[0]12

这里的这个link什么类型的，这个get方法又是什么鬼？

后来我发现了这个类型是

class ‘bs4.element.Tab1

如果我们想要单独获取某个属性，可以这样，例如我们获取它的 class 叫什么

print soup.p[‘class’]

#[‘title’]12

还可以这样，利用get方法，传入属性的名称，二者是等价的

print soup.p.get(‘class’)#[‘title’]12

下面我来贴上代码：

#爬取所有商品的详情页面链接：def get_type_links(channel, num):

list_view = ‘{0}o{1}/’.format(channel, str(num)) #print(list_view)

wb_data = requests.get(list_view)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text, ‘lxml’)

linkOn = soup.select(‘.pageBox’) #判断是否为我们所需页面的标志；

#如果爬下来的select链接为这样：div.pageBox ul li:nth-child(1) a span 这里的:nth-child(1)要删掉

#print(linkOn)

if linkOn:

link = soup.select(‘.zz .zz-til a’)

link_2 = soup.select(‘.js-item a’)

link = link + link_2 #print(len(link))

for linkc in link:

linkc = linkc.get(‘href’)

ganji_url_list.insert_one({‘url’: linkc})

print(linkc) else: pass1234567891011121314151617181920

4、爬取详情页中我们所需要的信息

我来贴一段代码：

#爬取赶集网详情页链接：def get_url_info_ganji(url):

time.sleep(1)

wb_data = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(wb_data.text, ‘lxml’) try:

title = soup.select(‘head title’)[0].text

timec = soup.select(‘.pr-5’)[0].text.strip()

type = soup.select(‘.det-infor li span a’)[0].text

price = soup.select(‘.det-infor li i’)[0].text

place = soup.select(‘.det-infor li a’)[1:]

placeb = [] for placec in place:

placeb.append(placec.text)

tag = soup.select(‘.second-dt-bewrite ul li’)[0].text

tag = ”.join(tag.split()) #print(time.split())

data = { ‘url’ : url, ‘title’ : title, ‘time’ : timec.split(), ‘type’ : type, ‘price’ : price, ‘place’ : placeb, ‘new’ : tag

}

ganji_url_info.insert_one(data) #向数据库中插入一条数据；

print(data) except IndexError: pass123456789101112131415161718192021222324252627282930

四、我们的主函数怎么写？

main.py

看代码：

#先从别的文件中引入函数和数据：from multiprocessing import Poolfrom page_parsing import get_type_links,get_url_info_ganji,ganji_url_listfrom channel_extract import channel_urls#爬取所有链接的函数：def get_all_links_from(channel):

for i in range(1,100):

get_type_links(channel,i)#后执行这个函数用来爬取所有详情页的文件：if __name__ == ‘__main__’:# pool = Pool()# # pool = Pool()# pool.map(get_url_info_ganji, [url[‘url’] for url in ganji_url_list.find()])# pool.close()# pool.join()#先执行下面的这个函数，用来爬取所有的链接：if __name__ == ‘__main__’:

pool = Pool()

pool = Pool()

pool.map(get_all_links_from,channel_urls.split())

pool.close()

pool.join()1234567891011121314151617181920212223242526

五、计数程序

count.py

用来显示爬取数据的数目；

import timefrom page_parsing import ganji_url_list,ganji_url_infowhile True: # print(ganji_url_list.find().count())

# time.sleep(5)

print(ganji_url_info.find().count())

time.sleep(5)

python大数据-爬取赶集转转商品信息10万大数据

爬取转转二手商品数据

新增文件 channel_extract.py

新建文件 page_parsing.py

打开终端，开启3个窗口，切换到程序文件夹中，第一个窗口输入 mongod , mongo ，好了， mongo 已开启

第二个窗口输入 python3 counts.py

第三个窗口输入 python3 main.py

好了，开始抓取数据了，成功

如何一个月入门Python爬虫，轻松爬取大规模数据

链接：

提取码：2b6c

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课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

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第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

……