数据采集与融合技术实践作业二

作业①：7日天气预报爬取

1. 作业代码与实现步骤

我们将在中国气象网爬取北京、上海、广州的7日天气预报，并将数据保存到数据库中。以下是实现步骤。
Gitee文件夹链接：https://gitee.com/nongchenc/crawl_project/blob/master/作业2/2.1.py

步骤详解

打开中国天气网：在浏览器中访问中国天气网。
搜索城市：输入“北京”并打开其天气页面。
检查网页结构：使用浏览器的开发者工具（按F12）查看网页的HTML结构。
- 每天天气信息存放在一个ul元素的li元素中。
- 日期在li下的h1元素中。
- 天气状态在li下的class为'wea'的p元素文本中。
- 温度信息在class为'tem'下的p元素中的span和i元素中。
获取城市编码：北京的城市编码为101010100，据此我们再分别获得上海和广州的城市编码，我们将其存储在字典中，以便构造URL使用。
使用BeautifulSoup进行数据爬取：使用CSS选择器查找HTML元素并提取信息。

代码示例

# 给定城市集的城市ID列表（北京、上海、广州）
cities = {
    "北京": "101010100",
    "上海": "101020100",
    "广州": "101280101"
}

# 爬取每个城市的7日天气数据
for city_name, city_id in cities.items():
    url = f"http://www.weather.com.cn/weather/{city_id}.shtml"
    try:
        headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.0 x64; en-US; rv:1.9pre) Gecko/2008072421 Minefield/3.0.2pre"}
        req = urllib.request.Request(url, headers=headers)
        data = urllib.request.urlopen(req)
        data = data.read()
        dammit = UnicodeDammit(data, ["utf-8", "gbk"])
        data = dammit.unicode_markup
        soup = BeautifulSoup(data, "lxml")

        # 获取7天天气预报信息
        lis = soup.select("ul[class='t clearfix'] li")
        for li in lis:
            try:
                date = li.select('h1')[0].text  # 获取日期
                weather = li.select('p[class="wea"]')[0].text  # 获取天气情况
                temp_high = li.select('p[class="tem"] span')[0].text if li.select('p[class="tem"] span') else "N/A"
                temp_low = li.select('p[class="tem"] i')[0].text
                temperature = temp_high + "/" + temp_low  # 获取温度（高温/低温）

                # 打印天气信息
                print(f"{city_name} - {date}: {weather}, {temperature}")

                # 将数据插入数据库
                c.execute("INSERT INTO weather (city, date, weather, temperature) VALUES (%s, %s, %s, %s)",
                          (city_name, date, weather, temperature))
                conn.commit()

# 关闭数据库连接
conn.close()

print("所有城市的天气数据已保存到数据库！")

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打印结果

数据库结果

2. 作业心得

在这个作业中，我深入了解了如何从网页中提取结构化数据。通过分析HTML结构，我能够高效地使用CSS选择器定位所需信息，并将其存储在数据库中。此外，学习到城市编码的管理，使我能够灵活处理不同城市的天气数据。这些知识对我今后的学习与实践都大有裨益。

作业②：股票信息爬取

1. 作业代码与实现步骤

接下来，我们将使用requests和BeautifulSoup库爬取东方财富网的股票相关信息，并将其存储到数据库中。
Gitee文件夹链接：https://gitee.com/nongchenc/crawl_project/blob/master/作业2/2.2.py

步骤详解

选择股票信息网站：以东方财富网为例，访问东方财富网。
分析网页结构：打开开发者工具（F12），观察股票列表的加载情况。
查找数据API：通过网络请求（Network）标签，寻找股票数据的API地址，并分析请求返回的数据格式。
提取url，获取单页数据：直接通过requests库的get就可以直接加载数据，对应的文件数据如下。通过分析，我们可以得到单只股票的数据都以字符串的形式被存放在“data”下面，而且控制翻页的参数主要是p参数，所以只要用一个page变量来替代页码，构造新的URL，再通过for循环就能实现提取多页数据。

代码示例

def get_html(cmd, page):
    url = f"https://7.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112409467675731682619_1703939377395&pn={page}&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid={cmd}&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1703939377396"

    response = requests.get(url, headers=header)
    data = response.text
    left_data = re.search(r'^.*?(?=\()', data).group()  # Extracting the callback function name
    data = re.sub(left_data + '\(', '', data)  # Removing the callback function name
    data = re.sub('\);', '', data)  # Removing the ending
    data = eval(data)  # Evaluating the string as a Python expression
    return data


cmd = {
    "沪深京A股": "f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048",
}

null = "null"
for market, command in cmd.items():
    page = 0
    stocks = []
    while True:
        page += 1
        data = get_html(command, page)

        if data['data'] != null:
            print(f"正在爬取 {market} 第 {page} 页")
            df = data['data']['diff']
            for index in df:
                # 处理数据，确保插入时不出错
                #插入的数据会有“-”的出现
                latest_price = float(index['f2']) if index['f2'] != '-' else None 
                change_rate = float(index['f3']) if index['f3'] != '-' else None
                change_amount = float(index['f4']) if index['f4'] != '-' else None
                volume = float(index['f5']) if index['f5'] != '-' else None
                amount = float(index['f6']) if index['f6'] != '-' else None
                amplitude = float(index['f7']) if index['f7'] != '-' else None
                highest = float(index['f15']) if index['f15'] != '-' else None
                lowest = float(index['f16']) if index['f16'] != '-' else None
                open_price = float(index['f17']) if index['f17'] != '-' else None
                close_price = float(index['f18']) if index['f18'] != '-' else None
                volume_ratio = index['f10'] if index['f10'] != '-' else None
                turnover_rate = float(index['f8']) if index['f8'] != '-' else None
                pe_ratio = index['f9'] if index['f9'] != '-' else None
                pb_ratio = index['f23'] if index['f23'] != '-' else None

                stock_dict = {
                    "代码": index["f12"],
                    "名称": index['f14'],
                    "最新价": latest_price,
                    "涨跌幅": change_rate,
                    "涨跌额": change_amount,
                    "成交量（手）": volume,
                    "成交额": amount,
                    "振幅(%)": amplitude,
                    "最高": highest,
                    "最低": lowest,
                    "今开": open_price,
                    "昨收": close_price,
                    "量比": volume_ratio,
                    "换手率": turnover_rate,
                    "市盈率(动态)": pe_ratio,
                    "市净率": pb_ratio,
                }
                stocks.append(stock_dict)

                # 将数据插入数据库
                c.execute(
                    "INSERT INTO stocks (code, name, latest_price, change_rate, change_amount, volume, amount, amplitude, highest, lowest, open, close, volume_ratio, turnover_rate, pe_ratio, pb_ratio) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)",
                    (index["f12"], index['f14'], latest_price, change_rate, change_amount, volume, amount, amplitude,
                     highest, lowest, open_price, close_price, volume_ratio, turnover_rate, pe_ratio, pb_ratio))
                conn.commit()
        else:
            break

# 关闭数据库连接
conn.close()

print("所有股票数据已保存到数据库！")

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数据库结果

2. 作业心得

通过爬取股票信息，我更加熟悉了网络数据的获取和处理过程。在分析网页结构和API请求时，我掌握了如何有效提取和存储数据。这不仅增强了我的编程能力，还让我对金融数据的实时更新有了更深的理解。

作业③：中国大学2021主榜爬取

1. 作业代码与实现步骤

最后，我们将爬取中国大学2021主榜的所有院校信息，并将其存储到数据库中。
Gitee文件夹链接：https://gitee.com/nongchenc/crawl_project/blob/master/作业2/2.3.py

步骤详解

访问目标网站：前往中国大学2021主榜。
检查网页结构：使用F12打开开发者工具，分析表格结构。
循环遍历提取：使用BeautifulSoup提取排名、学校名称、所在城市、类型和总分。
存储数据：将提取的数据保存到MySQL数据库中。

代码示例

def printUnivList(ulist, html, num):
    data = json.loads(html)  # 对数据进行解码
    # 提取 数据 rankings 包含的内容
    content = data['data']['rankings']

    # 把学校的相关信息放到 ulist 里面
    for i in range(num):
        index = content[i]['rankOverall']  # 排名
        name = content[i]['univNameCn']  # 学校名称
        province = content[i]['province']  # 省市
        score = content[i]['score']  # 总分
        category = content[i]['univCategory']  # 类型
        ulist.append([index, name, province, score, category])

        # 将数据插入数据库
        c.execute("INSERT INTO university_ranking (`rank`, name, province, score, category) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)",
                  (index, name, province, score, category))
        conn.commit()

    # 打印前 num 名的大学
    tplt = "{0:^10}\t{1:{3}^10}\t{2:^10}\t{4:^10}\t{5:^10}"  # {1:{3}^10} 中的 {3} 代表取第三个参数
    print(tplt.format("排名", "学校名称", "省市", chr(12288), "总分", "类型"))  # chr(12288) 代表中文空格
    for i in range(num):
        u = ulist[i]
        print(tplt.format(u[0], u[1], u[2], chr(12288), u[3], u[4]))  # chr(12288) 代表中文空格

def main():
    uinfo = []
    url = 'https://www.shanghairanking.cn/api/pub/v1/bcur?bcur_type=11&year=2020'
    html = getHTMLText(url)  # 获取大学排名内容
    printUnivList(uinfo, html, 30)  # 输出排名前30的大学内容

main()

# 关闭数据库连接
conn.close()

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打印结果

数据库结果

2. 作业心得

通过爬取中国大学的排名信息，我对数据的结构化处理有了更深入的理解。整个过程让我认识到数据获取和整理的重要性，并掌握了如何有效地将这些数据存储到数据库中。记录调试过程也让我对每一步的操作有了直观的了解，这为我后续的学习奠定了良好的基础。

posted @ 2024-10-24 20:53 旺旺cc冰阅读(27) 评论(0) 编辑收藏举报

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作业①：7日天气预报爬取

1. 作业代码与实现步骤

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代码示例

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作业②：股票信息爬取

1. 作业代码与实现步骤

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作业③：中国大学2021主榜爬取

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步骤详解

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