数据加载方式与实例操作

数据的加载方式

常见的加载方式

朝服务器发送请求，页面数据直接全部返回并加载。

如何验证数据是直接加载还是其他方式

浏览器空白处鼠标右键，点击查看网页源码，在源码界面搜索对应的数据。

如果能收到就表示该数据是直接加载的，可以直接发送相应的请求获取。

内部js代码请求

先加载一个页面的框架，之后再朝各项数据的网址发送请求获取数据。

如何查找关键性的数据来源

需要借助于浏览器的network监测核对内部请求

请求的数据一般都是json格式

实例

爬取天气数据

思路

1.拿到页面之后先分析数据加载方式

2.发现历史数据并不是直接加载的

统一的研究方向>>>:利用network查看

3.查找到可疑的网址并查看请求方式

如果是get请求那么可以直接拷贝网址在浏览器地址栏访问

4.将请求获得的数据稍作分析

https://www.bejson.com/

5.利用requests模块朝发现的地址发送get请求获取json数据

6.可以研究历史天气数据的url找规律即可爬取指定月份的数据

import requests
import pandas
res = requests.get('https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D=60010&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5Byear%5D=2021&date%5Bmonth%5D=9')
real_data = res.json().get('data')

df2 = pandas.read_html(real_data)[0]
print(df2)

百度翻译

思路

1.在查找单词的时候页面是在动态变化的

2.并且针对单词的详细翻译结果数据是动态请求获取的

3.打开network之后输入英文查看内部请求变化

sug请求频率固定且较高

4.研究sug请求发现每次输入的单词都会朝固定的一个网址发送post请求

并且请求体携带了改单词数据

import requests

keyword = input('请输入你需要查询的单词>>>:')
res = requests.post('https://fanyi.baidu.com/sug',
                    data={'kw': keyword}
                    )
data_dict = res.json()
data_list = data_dict.get('data')
for d in data_list:
    print(d)

爬取药品许可证

思路

1.先明确是否需要爬取页面数据如果需要则先查看数据的加载方式

2.通过network查看得知数据是动态加载的网页地址只会加载一个外壳

3.通过network点击fetch/xhr筛选动态获取数据的地址和请求方式

4.利用requests模块发送相应请求获取数据之后再分析

5.利用浏览器点击详情页查找关键数据

http://scxk.nmpa.gov.cn:81/xk/itownet/portal/dzpz.jsp?id=911d4f256300476abb78012427d38c9d

6.由于我们需要爬取详情页的数据所以要验证数据的加载方式

7.详情页核心数据也是动态加载的发现是post请求并携带了一个id参数

id: 911d4f256300476abb78012427d38c9d

8.通过比对得知id数据与第一次爬取的公司简介里面的id一致从而得出结论

循环获取格式简介id 然后发送post请求获取每个公司的详细数据

import requests

res = requests.post('http://scxk.nmpa.gov.cn:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsList',
                    data={
                        "on": "true",
                        "page": 1,
                        "pageSize": 15,
                        "productName": '',
                        "conditionType": 1,
                        "applyname": '',
                        "applysn": ''
                    }
                    )
data_list = res.json().get('list')  # 循环获取格式id值
for d in data_list:
    # 字段取值 获取id值
    ID = d.get("ID")
    # 发送网络请求
    res1 = requests.post('http://scxk.nmpa.gov.cn:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsById',
                         data={'id': ID}
                         )

    # 获取数据结果
    data_dict = res1.json().get('epsName')
    data_dict2 = res1.json().get('certStr')
    data_dict3 = res1.json().get('epsAddress')
    data_con = data_dict + '\n' + data_dict2 + '\n' + data_dict3 + '\n'
    with open(r'medicine.txt', 'a', encoding='utf8')as af:
        af.write(data_con + '\n')

爬取北京新发地蔬菜价格表

思路：

1.确定需要访问网址:http://www.xinfadi.com.cn/priceDetail.html

2.右键选择‘查看网页源代码’，ctrl+f搜索，观察数据是否是直接放在网页中的

本次数据并未放在网页中

3.右键选择‘检查’，根据network，可以确认数据是动态加载的，选择Fetch/XHR，筛选出对应的文件

4.单击该文件，查看对应的是get还是post方法，以及对应的From Data数据

5.选择Response，将内容复制到：https://www.bejson.com/，点击Unicode转中文，查看数据存放的具体位置

本次数据存放在字典中，键名是“list”，数据格式是json格式

6.打开pycharm，新建文件夹及文件，导入requests模块

7.使用post-data方法，反序列化并使用get方法从字典中获取数据

8.循环取值，获得数据

9.根据自身的需要，用键名取得需要的值

10.将获取的数据写入文件

import requests
import time

def get_price_data(n):
    res = requests.post('http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html',
                        data={
                            "limit": '',
                            "current": n,
                            "pubDateStartTime": '',
                            "pubDateEndTime": '',
                            "prodPcatid": '',
                            "prodCatid": '',
                            "prodName": '',
                        }
                        )
    data_list = res.json().get('list')
    for d in data_list:
        pro_name = d.get('prodName')
        low_price = d.get('lowPrice')
        high_price = d.get('highPrice')
        avg_price = d.get('avgPrice')
        pub_date = d.get('pubDate')
        source_place = d.get('place')
        print("""
        蔬菜名称:%s
        最低价:%s
        最高价:%s
        平均价:%s
        上市时间:%s
        原产地:%s
        """ % (pro_name, low_price, high_price, avg_price, pub_date, source_place))
        time.sleep(1)


"""涉及到多页数据爬取的时候 最好不要太频繁 可以自己主动设置延迟"""
for i in range(1, 5):
    time.sleep(1)
    get_price_data(i)

posted @ 2021-09-17 21:21 wddwyw 阅读(711) 评论(0) 编辑收藏举报

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