第六次作业

作业①:
 要求：

• 用requests和BeautifulSoup库方法爬取豆瓣电影Top250数据。
• 每部电影的图片，采用多线程的方法爬取，图片名字为电影名
• 了解正则的使用方法

 输出信息：

排名	电影名称	导演	主演	上映时间	国家	电影类型	评分	评价人数	引用	文件路径
1	肖申克的救赎	弗兰克·德拉邦特	蒂姆·罗宾斯	1994	美国	犯罪 剧情	9.7	2192734	希望让人自由。	肖申克的救赎.jpg
2	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...

 1)代码:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import threading
import os

def saveImg(url, path):
    r = requests.get(url)
    with open(path, 'wb') as f:
        f.write(r.content)
        f.close()

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36"
}
# 所要爬取的10页url
urls = ["https://movie.douban.com/top250?start="+str(i*25) for i in range(10)]
if not os.path.exists("../film"):
    os.mkdir("../film")

print("排名 电影名称 导演 主演 上映时间 国家 电影类型 评分 评价人数 引用文件路径")
for url in urls:
    r = requests.get(url, headers=headers)
    r.encoding = "UTF-8"
    soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
    # 每一个电影信息都在一个div里，得到25个div
    divs = soup.select("div[class='item']")
    for div in divs:
        rank = div.select("div[class='pic']")[0].text.strip()
        name = div.select("span[class='title']")[0].text
        # 导演，主演，上映时间，国家，类型的信息都在data里面,其它的可以直接得到
        # 下面我打一个连五鞭
        data = div.select("div[class='bd'] p")[0].text.strip()
        """ data的信息类似于
        导演: 弗兰克·德拉邦特 Frank Darabont 主演: 蒂姆·罗宾斯 Tim Robbins /...
        1994 / 美国 / 犯罪 剧情 """
        # 导演取data的第一个空格的后一位，到第二个空格之间的数据
        director = data[4:data.index(" ", 4)]
        score = div.select("span[class='rating_num']")[0].text
        # people得到的数据是20000人评价,过滤掉多余的信息
        people = div.select("div[class='star'] span")[-1].text
        people = people[:people.index('人')]
        # quote不一定有，如果没有就令其等于无
        try:
            quote = div.select("span[class='inq']")[0].text
        except:
            quote = "无"
        # 通过data[data.index("\n"):].strip()得到第二行数据,有的电影有多个年份
        # 国家和类型都是空格隔开,可以先得到它们,剩下的就都是年份信息了
        kkk = [info.strip()
               for info in data[data.index("\n"):].strip().split("/")]
        country = kkk[-2]
        filmType = kkk[-1]
        year = ""
        for k in kkk[:-2]:
            year += k
        # 获取主演和导演一样的道理,不过主演不一定有,没有就令其等于无
        index1 = data.find("主演")
        mainRole = data[index1+4:data.index(" ", index1+4)].strip() if index1 >= 0 else "无"
        # 获取电影图片,使用多线程下载
        imgurl = div.find("img")["src"]
        savePath = "../film/"+name+".jpg"
        print(rank, "/", name, "/", director, "/", mainRole, "/", year, "/",
              country, "/", filmType, "/", score, "/", people, "/", quote, "/", savePath)
        T = threading.Thread(target=saveImg, args=(imgurl, savePath))
        T.start()

 2)图片

2.心得体会
复习了requests和bs4库的使用,以及多线程的使用,soup.find和soup.select方法已经快忘了,这也算是本门课的helloworld的了,可不能娶了媳妇忘了娘啊。还有就是数据不是很规则，有的电影没主演,有的没引用,怎么去处理这些问题也是很关键的

作业②:
 要求：

• 熟练掌握 scrapy 中 Item、Pipeline 数据的序列化输出方法；Scrapy+Xpath+MySQL数据库存储技术路线爬取科软排名信息
• 爬取科软学校排名，并获取学校的详细链接，进入下载学校Logo存储、获取官网Url、院校信息等内容。

 输出信息：MYSQL的输出信息如下

 1)代码:

创建表

CREATE TABLE college(
	sNo VARCHAR(5),
	schoolName VARCHAR(15),
	city VARCHAR(5),
	officalUrl VARCHAR(30),
	info VARCHAR(300),
	mFile VARCHAR(20)
)DEFAULT CHARACTER SET = utf8;

items.py

import scrapy

class CollegerankItem(scrapy.Item):
    sNo = scrapy.Field()
    schoolName = scrapy.Field()
    city = scrapy.Field()
    officalUrl = scrapy.Field()
    info = scrapy.Field()
    mFile = scrapy.Field()

mySpiders.py

import scrapy
import requests
from collegeRank.items import CollegerankItem
from bs4 import BeautifulSoup

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "mySpider"
    # 第一个是排行榜网站,第二个作为拼接url访问每所学校的信息
    url = "https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020"
    website = "https://www.shanghairanking.cn"

    def start_requests(self):
        yield scrapy.Request(self.url,self.parse)

    def parse(self,response):
        data = response.body.decode()
        selector = scrapy.Selector(text=data)
        # 一学校对应一tr,第一个是多余的
        trList = selector.xpath("//table[@class='rk-table']//tr")
        for tr in trList[1:]:
            rank = tr.xpath("./td[1]/text()").extract_first().strip()
            name = tr.xpath("./td[2]/a/text()").extract_first().strip()
            city = tr.xpath("./td[3]/text()").extract_first().strip()
            href = tr.xpath("./td[2]/a/@href").extract_first().strip()
            # 访问每所学校相应的页面
            r = requests.get(self.website+href)
            r.encoding = "UTF-8"
            soup = BeautifulSoup(r.text,"html.parser")
            officialUrl = soup.find("div",{"class":"univ-website"}).a.text
            # 100名之后的学校都没有简介了
            try:
                info = soup.find("div",{"class":"univ-introduce"}).text
            except:
                info = ""
            # logo的网址
            logo = soup.find("td",{"class":"univ-logo"}).img["src"]
            mFile = "../logo/"+str(rank)+".jpg"
            self.saveImg(logo,mFile)
            item = CollegerankItem()
            item["sNo"] = rank
            item["schoolName"] = name
            item["city"] = city
            item["officalUrl"] = officialUrl
            item["info"] = info
            item["mFile"] = mFile
            print(rank)
            yield item

    def saveImg(self,url,path):
        r = requests.get(url)
        with open(path, 'wb') as f:
            f.write(r.content)
            f.close()

pipelines.py

from itemadapter import ItemAdapter
import pymysql

class CollegerankPipeline:
    # 爬虫开始连接数据库
    def open_spider(self, spider):
        print("opened")
        try:
            self.db = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",passwd="root",db="crawler",charset="utf8")
            self.cursor = self.db.cursor()
            self.opened = True
            self.count = 0
        except Exception as e:
            print(e)
            self.opened = False

    # 爬虫结束提交事务,释放资源
    def close_spider(self, spider):
        if self.opened:
            self.db.commit()
            self.db.close()
            self.opened = False
            print("closed")

    def process_item(self, item, spider):
        try:
            if self.opened:# 插入数据
                self.cursor.execute("insert into college values (%s,%s,%s,%s,%s,%s)", (item["sNo"],item["schoolName"],item["city"],item["officalUrl"],item["info"],item["mFile"]))
        except Exception as e:
            print(e)
        return item

 2)图片:

2.心得体会
重温scrapy框架的流程,温故而知新,可以为师矣,过程是挺顺利的,就是获取学校更详细的信息,需要访问其它url,我使用的是requests库,虽然获取单所学校的信息速度是挺快的,但总共有500多所学校,还是要等一会儿的,不知道有什么加速的方法吗

作业③:
 要求：

• 熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素加载、网页跳转等内容。
• 使用Selenium框架+ MySQL数据库存储技术模拟登录慕课网，并获取学生自己账户中已学课程的信息并保存在MYSQL中。
• 其中模拟登录账号环节需要录制gif图。

 输出信息：MYSQL数据库存储和输出格式如下

 1)代码:
创建表

CREATE TABLE myCourse(
	Id INT PRIMARY KEY,
	cCourse VARCHAR(20),
	cCollege VARCHAR(20),
	cTeam VARCHAR(50),
	cCount VARCHAR(10),
	cProcess VARCHAR(30),
	cBrief VARCHAR(200)
)DEFAULT CHARACTER SET = utf8;

main.py

from selenium import webdriver
from time import sleep
import pymysql,re

url = "https://www.icourse163.org"
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
sleep(1)
# 一步步 点击,输入,点击
driver.find_element_by_xpath("//*[@id=\"app\"]/div/div/div[1]/div[3]/div[3]/div").click()
sleep(1)
driver.find_element_by_xpath("//div[starts-with(@id,'auto-id')]/div/div/div/div[2]/span").click()
sleep(1)
driver.find_element_by_xpath("//div[starts-with(@id,'auto-id')]/div/div/div/div/div[1]/div/div[1]/div[1]/ul/li[2]").click()
sleep(1)
# 登录的frame和主frame不是同一个,得先切换
driver.switch_to.frame(driver.find_elements_by_tag_name("iframe")[1]) 
sleep(1)
driver.find_element_by_xpath("//input[@id='phoneipt']").send_keys("13395068352")
sleep(1)
driver.find_element_by_xpath("//input[@placeholder=\"请输入密码\"]").send_keys("981110bl")
sleep(1)
driver.find_element_by_xpath("//a[@id=\"submitBtn\"]").click()
sleep(3) 
# 点击头像,进入个人中心
driver.find_element_by_xpath("//*[@id='my-img']").click()
sleep(2)

id = 0
# 连接数据库,获取游标对象
db = pymysql.Connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='root', db='crawler', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
# 获取已参加课程集合,只有3条,所以没翻页
divs=driver.find_elements_by_xpath('//div[@class="course-panel-body-wrapper"]/div')

for div in divs:
    div.click()
    sleep(1)
    # 点击课程,进入学习课程的页面
    driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1])
    sleep(1)
    # 在此页面获取教师团队比较方便
    team = driver.find_element_by_xpath('//*[@class="f-fc6 padding-top-5"]').text
    sleep(1)
    # 点击教师团队上方的课程名,进入熟悉的页面
    driver.find_element_by_xpath('//h4[@class="f-fc3 courseTxt"]').click()
    sleep(1)
    # 切换到最新页面
    driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1])
    sleep(1)
    id += 1
    # 获取相应的信息
    course = driver.find_element_by_xpath('//span[@class="course-title f-ib f-vam"]').text
    process = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="course-enroll-info_course-info_term-info_term-time"]/span[2]').text
    college = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="j-teacher"]/div/a/img').get_attribute("alt")
    # 一开始的count是 已有 21301 人参加 这样的,使用正则表达式提取数字
    count = driver.find_element_by_xpath('//span[@class="course-enroll-info_course-enroll_price-enroll_enroll-count"]').text
    count = re.search("\d+",count).group(0)
    brief = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="j-rectxt2"]').text

    print(id,course, college, team, process, brief)
    cursor.execute('insert into myCourse values("%s","%s","%s","%s","%s","%s","%s")' %
                    (id, course, college, team, count, process, brief))
    db.commit()
    sleep(1)
    # 关闭新打开的两个页面
    driver.close()
    driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1])
    sleep(1)
    driver.close()
    sleep(1)
    driver.switch_to.window(driver.window_handles[0])
driver.quit()
cursor.close()
db.close()

 2)图片:

模拟登录

2.心得体会
本实验和上次作业很像,稍微改一改就可以了。实验2,3,以及之前的实验,说明了爬虫的技术不是独立的,是可以混合使用的,之前的scrapy和selenium,本次scrapy和requests,selenium和re,所以得学会融会贯通。还有就是自己写的程序不喜欢添加异常处理,除非忍不住,希望能够改正