数据采集第二次作业

数据采集实践第二次作业

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作业①：定向爬取7日天气预报

1.1 实验要求

在中国气象网（http://www.weather.com.cn）上爬取给定城市的7日天气预报，并将数据存储到数据库中。

1.2 实验思路

  1. 使用 requests 向中国气象网发送请求，获取城市天气预报数据。
  2. 利用 BeautifulSoup 解析返回的HTML内容，提取目标天气信息。
  3. 将数据保存至SQLite数据库。

1.3 主要代码块

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# 爬取天气数据类
class WeatherForecast:
    def __init__(self):
        self.headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.0 x64; en-US; rv:1.9pre) Gecko/2008072421 Minefield/3.0.2pre"
        }
        self.cityCode = {"北京": "101010100", "上海": "101020100", "广州": "101280101", "深圳": "101280601"}

    def forecastCity(self, city):
        if city not in self.cityCode.keys():
            print(city + " code cannot be found")
            return

        url = "http://www.weather.com.cn/weather/" + self.cityCode[city] + ".shtml"
        try:
            req = urllib.request.Request(url, headers=self.headers)
            data = urllib.request.urlopen(req)
            data = data.read()
            soup = BeautifulSoup(data, "lxml")
            lis = soup.select("ul[class='t clearfix'] li")

            for li in lis:
                try:
                    date = li.select('h1')[0].text if li.select('h1') else "N/A"
                    weather = li.select('p[class="wea"]')[0].text if li.select('p[class="wea"]') else "N/A"
                    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 if li.select('p[class="tem"] i') else "N/A"
                    temp = temp_high + "/" + temp_low
                    print(city, date, weather, temp)
                    self.db.insert(city, date, weather, temp)
                except Exception as err:
                    print("Error parsing data:", err)
        except Exception as err:
            print("Error accessing URL:", err)

    def process(self, cities):
        self.db = WeatherDB()
        for city in cities:
            self.forecastCity(city)
        self.db.close()

1.4 运行结果

image

1.5 心得体会

通过本次实验，我对爬虫的基本流程有了更深入的理解。使用requests库进行网页请求时，需要注意设置合适的请求头，以避免被目标网站识别为爬虫。此外，BeautifulSoup库的使用让我能够轻松解析HTML文档并提取所需的信息。将爬取的数据存入SQLite数据库也让我对数据存储有了更深入的认识。整体而言，这是一次很有价值的实践，增强了我对Python爬虫的掌握。

作业②：定向爬取股票相关信息

2.1 实验要求

使用 requests 和 BeautifulSoup 定向爬取股票相关信息，并将数据存储在数据库中。

2.2 实验思路

  1. 数据爬取：使用requests库通过API获取股票数据，构建请求URL和请求头，遍历用户输入的页面进行数据请求。

  2. 数据解析：提取响应中的JSON数据，转换为Python字典，获取所需的股票信息字段，并准备存储。

  3. 数据库操作：连接SQLite数据库，创建数据表并定义表结构，通过sqlite3库插入提取的股票数据，确保数据的完整性。

  4. 结果展示：查询数据库中的数据，并格式化输出，便于阅读和分析，验证数据的准确性。

2.3 主要代码块

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# 获取页面输入
keypage = input("请输入要搜索的页面：")
searchlist = list(map(int, keypage.split()))

# 遍历每一页进行数据爬取
for page in searchlist:
    url = f'http://76.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112405166990298085778_1696666115151&pn={page}&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048&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&_=1696666115152'

    response = requests.get(url, headers=headers)
    data = response.text

    # 提取括号中的JSON数据
    start = response.text.find('(')
    end = response.text.rfind(')')
    data = response.text[start + 1:end]
    data = json.loads(data)

    # 提取股票信息
    data = data['data']['diff']
    plist = ['f12', 'f14', 'f2', 'f3', 'f4', 'f5', 'f6', 'f7', 'f15', 'f16', 'f17', 'f18', 'f10', 'f8', 'f9', 'f23']

    for stock in data:
        row = tuple(stock[field] for field in plist)
        cursor.execute('''INSERT INTO my_table (code, name, latest_price, change_percent, change_amount, 
                          volume, turnover, amplitude, high, low, opening_price, yesterday_close, 
                          volume_ratio, turnover_rate, pe_ratio, pb_ratio) 
                          VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)''', row)

# 提交更改并关闭数据库连接
conn.commit()

2.4 运行结果

image

股票数据成功保存至数据库中，包含股票代码、公司名称、最新价格、涨跌幅等信息。

2.5 心得体会

实际编码过程让我更加深刻地理解了HTTP请求、JSON数据解析和数据库操作等基本概念，掌握了如何将这些概念结合起来，实现数据的自动化抓取和存储。

作业③：定向爬取中国大学2021主榜信息

3.1 实验要求

爬取中国大学2021主榜（https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021）
所有院校信息，并存储在数据库中。将浏览器F12调试分析的过程录制为Gif并加入博客中。

3.2 实验思路

  1. 数据请求：使用requests库获取指定URL的JavaScript数据，包含高校排名及相关信息。

  2. 数据提取：

    • 使用正则表达式提取学校名称、总分、类型和省份等信息。
    • 提取function中参数的编码和含义，将其分别存入code_name和value_name列表。

  3. 数据整理：将提取的信息整理成一个pandas DataFrame，设置合适的列名（排名、学校、省份、类型、总分），并逐行填充数据。

  4. 结果保存：将整理好的数据保存为Excel文件，便于后续分析和使用。

3.3 主要代码块

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url = "https://www.shanghairanking.cn/_nuxt/static/1728872418/rankings/bcur/2021/payload.js"

resquest = requests.get(url=url)

name = re.findall(',univNameCn:"(.*?)",',resquest.text)#获取学校名称
score = re.findall(',score:(.*?),',resquest.text)#获取学校总分
category = re.findall(',univCategory:(.*?),',resquest.text)#获取学校类型
province = re.findall(',province:(.*?),',resquest.text)#获取学校所在省份

3.4 运行结果

image

3.5 运行结果浏览器F12调试分析的过程

image

3.6 心得体会

正则表达式的应用：通过正则表达式提取复杂文本中的特定信息，提高了数据处理的灵活性，但也需要注意正则的匹配精度。
数据整理能力：使用pandas进行数据整理和分析，使数据呈现更加直观，方便后续的处理和分析。
实际应用：该代码展示了如何从网页中提取数据并进行处理的实际应用，为爬虫技术和数据分析的结合提供了有力的示例。

总结

本次作业通过requests和BeautifulSoup实现了对7日天气预报、股票信息以及中国大学排名的爬取和存储任务。在实践中，我不仅学到了如何使用Python进行数据抓取，还掌握了如何分析网页请求以及解析不同格式的数据。每个作业都让我在实际操作中逐步提升了技能，增强了对数据采集的理解。我希望在未来的学习中，能够继续探索更复杂的数据抓取和分析技术，将这些技能应用到实际项目中。

posted @ 2024-10-15 19:14  xingheer  阅读(10)  评论(0)  编辑  收藏  举报