数据采集与融合技术实践作业二

gitee链接：
https://gitee.com/zxbaixuexi/2024scrapy/tree/master/第二次实验

作业①:

1）

要求：在中国气象网（http://www.weather.com.cn）给定城市集的 7
日天气预报，并保存在数据库。

代码：

import requests
import sqlite3
from bs4 import BeautifulSoup
#创建DB类用以操作sqlite
class DB:
    #创建空的weather.db
    def open(self):
        self.connection=sqlite3.Connection('weather.db')
        self.cursor=self.connection.cursor()
        try:
            self.cursor.execute(
                'create table weather(序号 int,region vachar(16),date vachar(64),info vachar(100),tmp vachar(16))'
            )
        except:
            self.cursor.execute('delete from weather')

    #关闭weather.db
    def close(self):
        self.connection.commit()
        self.cursor.close()

    #插入数据
    def insert(self,number,region,date,info,tmp):
        self.cursor.execute(
            'insert into weather(序号,region,date,info,tmp) values(?,?,?,?,?)',(number,region,date,info,tmp)
        )

    #将weather.db的所以数据输出
    def show(self):
        self.cursor.execute('select * from weather')
        rows=self.cursor.fetchall()
        print('序号','地区','日期','天气信息','温度',sep='\t')
        for row in rows:
            print(row[0],row[1],row[2],row[3],row[4],sep='\t')

#weatherforest类爬取数据并存入weather.db
class weatherforest:
    #初始化
    def __init__(self):
        self.url = r'http://www.weather.com.cn/weather/'
        self.citycode = {'北京': '101010100', '上海': '101020100', '广州': '101280101', '深圳': '101280601'}
        #记录数据的条数，用以作为编号(主键)
        self.count=0

    #获取给定城市的七天天气,返回一个二维列表
    def getDataByCity(self,city):
        rows=[]
        myurl=self.url+self.citycode[city]+'.shtml'
        try:
            req=requests.get(myurl)
            req.raise_for_status()
            req.encoding=req.apparent_encoding
        except:
            print('error in request')
            return
        data = req.text
        soup=BeautifulSoup(data,'lxml')
        lis=soup.select("ul[class='t clearfix'] li")

        for li in lis:
            self.count+=1
            date=li.select('h1')[0].text
            info=li.select("p[class='wea']")[0].text
            # print(li)
            # print(len(li.select("p[class='tem'] span")))
            # print(len(li.select("p[class='tem'] i")))

            #由于可能没有span标签，所以最好判断一下，否则可能报错
            tmp=li.select("p[class='tem'] i")[0].text
            if len(li.select("p[class='tem'] span"))>0:
                tmp=li.select("p[class='tem'] span")[0].text+'/'+tmp
            rows.append([self.count,city,date,info,tmp])
        return rows

    #把得到的数据存进weather.db
    def savedata(self,cities):
        db=DB()
        db.open()
        for city in cities:
            rows=self.getDataByCity(city)
            for row in rows:
                db.insert(row[0], row[1], row[2], row[3], row[4])
        db.show()
        db.close()

#main创建weatherforest对象并且调用savedata
def main():
    cities=['北京','上海','广州','深圳']
    forest=weatherforest()
    forest.savedata(cities)

if __name__=='__main__':
    main()

运行结果

2）心得体会

主要练习了sqlite库的基本使用,request爬取网页元素beautifulsoup解析,css标签选择

作业②:

1）

要求：：用 requests 和 BeautifulSoup 库方法定向爬取股票相关信息，并
存储在数据库中。

代码

import json
import requests
import re
import sqlite3
# import pandas as pd

#创建DB对象操作sqlite
class DB:
    #创建空的stock.db
    def open(self):
        self.connection=sqlite3.Connection('stock.db')
        self.cursor=self.connection.cursor()
        try:
            self.cursor.execute(
                'create table stock(序号 Integer primary key autoincrement,股票代码 vachar(16),股票名称 vachar(16),最新报价 real,涨跌幅 real,涨跌额 real,成交量 real,成交额 real,振幅 real,最高 real,最低 real,今开 real,昨收 real)'
            )
        except:
            self.cursor.execute('delete from stock')

    #关闭stock.db
    def close(self):
        self.connection.commit()
        self.cursor.close()

    #插入数据到stock.db
    def insert(self,mylist):
        dm, mc, bj, zdf, zde, cjl, cje, zf, max, min, jk, zs=mylist
        self.cursor.execute(
            'insert into stock(股票代码, 股票名称, 最新报价,涨跌幅, 涨跌额, 成交量, 成交额, 振幅, 最高, 最低, 今开, 昨收) values(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)',(dm,mc,bj,zdf,zde,cjl,cje,zf,max,min,jk,zs)
        )

    # def show(self):
    #     self.cursor.execute('select * from weather')
    #     rows=self.cursor.fetchall()
    #     print('序号','地区','日期','天气信息','温度',sep='\t')
    #     for row in rows:
    #         print(row[0],row[1],row[2],row[3],row[4],sep='\t')


#用get方法访问服务器并提取页面全部数据,返回值为{'diff':[{},{},{},.....]}
def getHtml(page):
    myhead={'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 Edg/117.0.2045.43'}
    # url = "http://nufm.dfcfw.com/EM_Finance2014NumericApplication/JS.aspx?cb=jQuery112406115645482397511_1542356447436&type=CT&token=4f1862fc3b5e77c150a2b985b12db0fd&sty=FCOIATC&js=(%7Bdata%3A%5B(x)%5D%2CrecordsFiltered%3A(tot)%7D)&cmd="+cmd+"&st=(ChangePercent)&sr=-1&p="+str(page)+"&ps=20"
    url=r'http://33.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112407178172568697108_1601424130469&pn='+str(page)+'&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&fid=f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:13,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23&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&_=1601424130602'
    r = requests.get(url,headers=myhead)
    r.raise_for_status()
    r.encoding=r.apparent_encoding
    result = r.text
    #真
    # 正则表达式得到{'diff':[{},{}]}的json格式数据
    result = '{' + re.findall('"diff":\[.*?]', result)[0] + '}'
    #将json变为dict
    result = json.loads(result)
    return result

#提取单个页面股票数据,返回一个二维列表记录对应的数据
def getOnePageStock(page):
    stocks = []
    mydict={'股票代码':'f12','股票名称':'f14','最新报价':'f2','涨跌幅':'f3','涨跌额':'f4','成交量':'f5','成交额':'f6','振幅':'f7','最高':'f15','最低':'f16','今开':'f17','昨收':'f18'}
    try:
        data = getHtml(page)
    except:
        print(page)
    dict_list = data['diff']
    #循环提取需要的数据
    for dict in dict_list:
        stock=[]
        for f in mydict.values():
            myvalue=dict[f]
            stock.append(myvalue)
        stocks.append(stock)
    return stocks

#将getOnePageStock(1-pages_num)提取到的有用的数据存入stock.db
def getallsave():
    global pages_num
    db=DB()
    db.open()
    for i in range(pages_num):
        datas=getOnePageStock(i+1)
        for data in datas:
            db.insert(data)
    db.close()

def main():
    getallsave()

if __name__=='__main__':
    #总计277,但是267-277爬不了
    pages_num=266
    main()

运行结果

2）心得体会

主要练习了通过抓包找api，通过更改请求的值来实现翻页抓取等，可以获取通过网页元素爬取难以获取的值

作业③：

1）

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，同时将浏览器 F12 调试分析的过程录制 Gif 加
入至博客中。

代码

#排名，学校univenameCn，省市provice，类型univCategory，总分score
import requests
import re
import sqlite3

#创建DB类用以操作sqlite
class DB:
    #创建空的schoolrank.db
    def open(self):
        self.connection=sqlite3.Connection('schoolrank.db')
        self.cursor=self.connection.cursor()
        try:
            self.cursor.execute(
                'create table schoolrank(排行 Integer primary key autoincrement,学校 vachar(16),省市 vachar(16),类型 vachar(16),总分 real)'
            )
        except:
            self.cursor.execute('delete from schoolrank')

    #关闭weather.db
    def close(self):
        self.connection.commit()
        self.cursor.close()

    #插入数据
    def insert(self,name,province,cata,score):
        self.cursor.execute(
            'insert into schoolrank(学校,省市,类型,总分) values(?,?,?,?)',(name,province,cata,score)
        )


url=r'https://www.shanghairanking.cn/_nuxt/static/1728872418/rankings/bcur/2021/payload.js'
req=requests.get(url)
req.raise_for_status()
req.encoding=req.apparent_encoding
data=req.text

#func_data_key为一个[key1,key2,...],key为str
func_data_key=data[len('__NUXT_JSONP__("/rankings/bcur/2021", (function('):data.find(')')].split(',')

print(data)
#正则获取univerCn,province,univerCategory,score
univerCnlist=re.findall('univNameCn:"(.*?)",',data)
provincelist=re.findall('province:(.*?),',data)
univerCategorylist=re.findall('univCategory:(.*?),',data)
scorelist=re.findall('score:(.*?),',data)
print(univerCnlist)
print(len(univerCnlist))

#获取func_data_value为[vlaue,value,....]
func_data_value=data[data.rfind('(')+1:-4].split(',')
#将二者配对
cnt=0
mydict={}
for key in func_data_key:
    value=func_data_value[cnt]
    mydict[key]=value
    cnt+=1

#提取其中有用的信息
name=univerCnlist
# for item in univerCnlist:
#     try:
#         name.append(mydict[item[len('univNameCn:"'):-2]])
#     except:
#         print(item)
#         print(type(item[len('univNameCn:"'):-2]))
#         print(item[len('univNameCn:"'):-2] in mydict.keys())
#         break

province=[]
for item in provincelist:
    province.append(mydict[item])
cate=[]
for item in univerCategorylist:
    cate.append(mydict[item])
# score=[]
# for item in scorelist:
#     score.append(mydict[item])

print(len(univerCnlist))
print(len(province))
# print(len(univerCategorylist))
print(len(scorelist))

db=DB()
db.open()
for i in range(len(name)):
    db.insert(name[i],province[i],cate[i],scorelist[i])
db.close()
# print(len(func_data_value),len(func_data_key),sep=' ')
# print(func_data_value,func_data_key,sep='\n')

运行结果

2）心得体会
练习了api获取信息，另外就是正则表达式提取数据，另外还需要了解一些js的知识（这次key_value）,通过搜索关键字来筛选想要的文件