数据采集与融合技术作业1

数据采集与融合作业一

作业1-大学排名

*实验内容
对大学排名进行爬取，完整代码如下：
`
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020"
def getHTMLText(url):
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
return response.text
except requests.exceptions.RequestException as err:
print(err)
return None

def fillUnivList(ulist, html):
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
tbody = soup.find('tbody')
for tr in tbody.find_all('tr'):
if tr.name == 'tr':
a = tr.find('a')
tds = tr.find_all('td')
ulist.append([tds[0].text.strip(), a.text.strip() if a else '', tds[2].text.strip(),tds[3].text.strip(), tds[4].text.strip()])

def printUnivList(ulist, num):
tplt = "{0:10}\t{1:10}\t{2:12}\t{3:12}\t{4:^10}"
print(tplt.format("排名", "学校名称", "省份", "学校类型", "总分"))
for i in range(num):
u = ulist[i]
print(tplt.format(u[0], u[1], u[2], u[3], u[4]))

def main():
uinfo = []
html = getHTMLText(url)
if html:
fillUnivList(uinfo, html)
printUnivList(uinfo, 44)

if name == 'main':
main()
`

这段代码主要实现了从一个网页抓取大学排名信息并打印的功能。

  1. 导入所需的库：
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup`库用于解析HTML。

  2. 定义获取HTML文本的函数：
    getHTMLText(url)函数，该函数发送一个HTTP请求到指定的URL，如果请求成功，返回响应的文本内容；如果请求失败，打印错误信息并返回None。

  3. 定义填充大学列表的函数：
    fillUnivList(ulist, html):该函数解析HTML文本，找到包含大学排名信息的表格，遍历表格的每一行，将大学排名、名称、省份、类型和总分等信息提取出来，添加到ulist列表中。

  4. 定义打印大学列表的函数：
    printUnivList(ulist, num)，该函数定义了一个打印大学信息的格式，然后遍历ulist列表，按照格式打印每个大学的信息，一共44条
    如下图：

*心得
实验一考验了用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取给定网址，在熟悉方法的同时还让我熟悉查找网页信息标签的方法，由于没有翻页能力只能爬取30个，有待提高

作业2-爬取商品书包信息

*实验内容：
用requests和re库方法设计某个商城（自已选择）商品比价定向爬虫，爬取该商城，以关键词“书包”搜索页面的数据，爬取商品名称和价格
这里由于淘宝等网页反爬机制，选择当当网进行爬取，代码如下：
`
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://search.dangdang.com/?key=����&act=input'

response = requests.get(url)
data = response.text
soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')

tags = soup.find_all('p', attrs={'name': 'title'})

count = 1
for tag in tags:
if tag.a and count <= 44:
print(str(count) + '. ' + tag.a.attrs['title'])
print("\t" + tag.previous_sibling.span.text if tag.previous_sibling else '')
count += 1
`

这段代码主要是用于从网页中提取并打印书包商品的价格名称信息

  1. 导入所需的库：
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup`库用于解析HTML
    这里由于我个人技术力不足，不会使用re库

  2. 发送HTTP请求并获取HTML文本：
    response = requests.get(url)
    data = response.text
    这段代码发送一个HTTP请求到指定的URL，并将响应的文本内容存储在data变量中。

  3. 使用BeautifulSoup解析HTML：
    soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')
    这段代码将HTML文本解析为BeautifulSoup对象，以便于提取其中的信息。

  4. 查找并提取所需的标签：
    tags = soup.find_all('p', attrs={'name': 'title'})
    这段代码查找所有<p>标签，只要它们的name属性为'title'。结果存储在tags变量中。

  5. 遍历找到的标签并打印信息：
    count = 1 for tag in tags: if tag.a and count <= 44: print(str(count) + '. ' + tag.a.attrs['title']) print("\t" + tag.previous_sibling.span.text if tag.previous_sibling else '') count += 1
    这段代码遍历找到的所有<p>标签。对于每个标签，如果它有一个<a>子标签，并且计数器小于等于44，就打印出标签的标题（<a>的title属性）以及可能在其之前的一个<span>标签的文本内容。最后，计数器增加1。
    其运行结果如下：

*心得
这里由于我个人技术力不足，不会使用re库，也不善于使用正则表达式，所以用别的方法代替了，以后一定多加学习，以及对商品信息标签的查找熟悉

作业3-下载图片文件

*实验内容
爬取一个给定网页的所有JPEG和JPG格式文件，将自选网页内的所有JPEG和JPG文件保存在一个文件夹中，完整代码如下：
`
import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://xcb.fzu.edu.cn/info/1071/4481.htm'
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
img_list = soup.select("p[class='vsbcontent_img'] img")

for img in img_list:
img_url = img.attrs['src']
img_url = 'https://xcb.fzu.edu.cn{}'.format(img_url)

response = requests.get(img_url, headers=headers)
img_content = response.content

filename = os.path.basename(img_url).split('?')[0]
imgPath = './' + filename

with open(imgPath, 'wb') as fp:
    fp.write(img_content)
    print(filename, '下载成功！！！')

`

这段代码的主要功能是下载一个网页上的所有图片。以下是详细的分析：

  1. 导入所需的库：
    import os
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    os库用于与文件系统进行交互，requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup库用于解析HTML。

  2. 定义URL和 headers：
    url变量存储了要下载图片的网页的URL。headers字典定义了一个User-Agent头，用于伪装成浏览器发送HTTP请求。

  3. 获取HTML文本并解析：
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    这段代码发送一个HTTP请求到指定的URL，获取响应的文本内容，并将其解析为BeautifulSoup对象。

  4. 找到所有图片标签：
    img_list on= soup.select("p[class='vsbcontent_img'] img")
    这段代码使用BeautifulSoup的select方法找到所有具有vsbcontent_img类的<p>标签内的<img>标签。结果存储在img_list变量中。

  5. 下载并保存图片：
    `
    for img in img_list:
    img_url = img.attrs['src']
    img_url = '***{}'.format(img_url)

    response = requests.get(img_url, headers=headers)
    img_content = response.content

    filename = os.path.basename(img_url).split('?')[0]
    imgPath = './' + filename

    with open(imgPath, 'wb') as fp:
    fp.write(img_content)
    print(filename, '下载成功！！！')
    这段代码遍历找到的所有标签，获取它们的src属性（图片的URL），然后下载图片并保存到本地文件。注意，图片URL可能相对，所以代码中将其转换为绝对URL。下载完成后，使用print`函数输出下载成功的消息，结果保存在当前文件夹下，结果如下：

*心得
对图片类文件的下载处理有了基本方法

总结

经过了第一次作业后，对爬虫已经有了一个初步的认识，对网页的html信息有一定的了解，尝试去使用爬虫以及相关的库，但是需要学习的东西还有很多，本次作业有很多做不出来的地方需要加深学习

posted on 2023-09-27 19:56  北辙  阅读(53)  评论(0)  编辑  收藏  举报