第一次作业——结合三次小作业

作业①:

排名学校名称省市学校类型总分
1 清华大学 北京 综合 852.5
2......        

实现代码：

import requests
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup

url='http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020'
ls=[]
r = requests.get(url)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
gro=soup.select('tbody tr')
print('{0:^10}\t{1:^10}\t{2:^10}\t{3:^10}\t{4:^10}'.format('排名', '学校名称', '省市', '学校类型', '总分' ))
for key in gro:
    if isinstance(key, bs4.element.Tag):
        tds = key('td')
        ls.append([tds[0].text.strip(), tds[1].text.strip(), tds[2].text.strip(), tds[3].text.strip(),tds[4].text.strip()])
for i in range(40):
    u=ls[i]
    print('{0:^10}\t{1:^10}\t{2:^10}\t{3:^10}\t{4:^10}'.format(u[0], u[1], u[2], u[3] , u[4]))

 

实验结果

 

心得体会：

 第一次的爬虫实验，了解到了爬虫的基本实现过程和相关函数使用方法，但对爬取的数据的处理尚有不足。

 

作业②:

  • 要求：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。
  • 输出信息：
序号价格商品名
1 65.00 xxx
2......    

 

实现代码：

import requests
import re
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36 Edg/85.0.564.51"}
url={"https://search.jd.com/Search?keyword=%E9%BC%A0%E6%A0%87&enc=utf-8&wq=%E9%BC%A0%E6%A0%87&pvid=b19a979767044334b9bc7391e8a29b8f"}

try:
    r=requests.get(url,headers)
    r.encoding=r.apparent_encoding
    html =r.text
except:
    print(" ")

ls_title=[]
ls_price=[]
print("{0:^10}\t{1:^10}\t{2:^10}".format('序号','价格','商品名'))
try:
    soup=BeautifulSoup(html,"html.parser")
    price=soup.select("div",{"class":"p-price"})
    title=soup.select("div",{"class":"p-name p-name-type-2"})
    for  key in price:
        key=key.find("strong").find("i")
        ls_price.append(key.text )
    for key in title:
        key=key.find("em")
        ls_title.append(key.text )
    for i in range(len(ls_price)):
        print("{0:^10}\t{1:^10}\t{2:^10}".format(str(i)，ls_title[i].strip(),ls_price[i].strip()))
except:
    print(" ")

实验结果：

 

 心得体会：

对深层次的数据爬取有了深一步的了解，同时对html的结构有了进一步的认识。

 

作业③：

实现代码：

import urllib.request
import bs4
import re
import requests
import os
from bs4 import BeautifulSoup

url ="https://www.fzu.edu.cn/"
headers ={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36 Edg/85.0.564.51"}
path =r"C:\Users\26353\Desktop\pic"

r = requests.get(url,headers=headers)
r.raise_for_status
r.encoding =r.apparent_encoding
html = r.text
soup =BeautifulSoup(html,"html.parser")
pic_group=soup.select("img")
pic_url =[]
for key in pic_group:
    pic_url.append("https://www.fzu.edu.cn"+key["src"])
os.chdir(path)
i=1
for key in pic_url:
    #if key.endswith(".jpg")
    #urllib.request.urlretrieve(key,"picture"+str(i)+".jpg")
    urllib.request.urlretrieve(key,"picture"+str(i)+key[-4:])
    print("picture（"+str(i)+"）has been saved")
    i=i+1

实验结果：

 心得体会：

通过对JPG图片的爬取，了解到爬取图片的前提下，区分不同类型图片的方式。通过查找资料也了解到如何对网页上的数据进行下载保存。

posted @ 2020-09-28 22:01  永-穆  阅读(154)  评论(0)  编辑  收藏  举报