Python爬取数据(基础，从0开始)
作者：互联网
1、技术概述
- 爬虫，就是给网站发起请求，并从响应中提取需要的数据的自动化程序，一般有三个步骤：
（1）发起请求，获取响应
（2）解析内容
（3）保存数据 - 当初学习该技术是因为要做疫情网页，需要准确的疫情数据。
- 技术难点：或许需要去了解一下爬虫的字典和列表。
2、技术详述
- 仅到爬取数据并存储数据到数据库阶段，需要安装Python 3.7,MySQL,Jupyte notebook(Python IDE)(安装方法自己百度)，启动jupyter notebook（基础使用教程请自己百度，很简单的）
- 发起请求，获取响应
- 不少网站有反扒措施，为了避免这个，我们可以冒充各种浏览器去爬取，比如百度，谷歌。
输入百度网址www.baidu.com,按下F12进入开发者页面（不同浏览器间可能不同），如图找到百度的User-Agent数据，这个数据用来标识访问者身份，这个就是咋们冒充百度的关键
- 有两种发起请求的方式，其一是用urllib,主要用的是其中的request.urlopen()方法
from urllib import request
url = "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5" #这是你想爬取数据的地址
header = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36"
} #就是上一点中得到的那个User-Agent，这一步我们冒充成百度
req = request.Request(url,headers = header)
res = request.urlopen(req) #访问url并获取响应
html = res.read()#获取的是字节形式的内容
html.decode("utf-8")#解码，如果是乱码的话
print(html)
运行结果:
当初是从腾讯接口爬取疫情数据，数据持久化在本地数据库，完整代码（仅显示爬虫爬取数据部分）：
import requests
import json
import pymysql
import time
import traceback
def getdata():#从腾讯接口爬取数据，并存到字典及列表中
url = "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5"
header = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36"
}
r1 = requests.get(url,headers = header)
res1 = json.loads(r1.text)
data_all = json.loads(res1["data"])
url2 = "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_other"
r2 = requests.get(url2,headers = header)
res2 = json.loads(r2.text)
odata_all = json.loads(res2["data"])
country_history = {}#历史数据，全国
for i in odata_all["chinaDayList"]:
ds ="2020."+ i["date"]
tup =time.strptime(ds,"%Y.%m.%d")
ds =time.strftime("%Y-%m-%d",tup)
confirm =i["confirm"]
heal=i["heal"]
dead=i["dead"]
country_history[ds] ={"confirm":confirm, "heal":heal, "dead":dead}
for i in odata_all["chinaDayAddList"]:
ds ="2020."+ i["date"]
tup =time.strptime(ds,"%Y.%m.%d")
ds =time.strftime("%Y-%m-%d",tup)
confirm =i["confirm"]
country_history[ds].update({"confirm_add":confirm})
details =[]#各省数据
update_time=data_all["lastUpdateTime"]
data_province=data_all["areaTree"][0]["children"]
for pro_infos in data_province:
province=pro_infos["name"]
confirm=pro_infos["total"]["confirm"]
confirm_add=pro_infos["today"]["confirm"]
heal=pro_infos["total"]["heal"]
dead=pro_infos["total"]["dead"]
details.append([update_time,province,confirm,confirm_add,heal,dead])
country_now =[]#全国如今数据
update_time =data_all["lastUpdateTime"]
nowConfirm =data_all["chinaTotal"]["nowConfirm"]
suspect =data_all["chinaTotal"]["suspect"]
nowSevere =data_all["chinaTotal"]["nowSevere"]
confirm =data_all["chinaTotal"]["confirm"]
heal =data_all["chinaTotal"]["heal"]
dead =data_all["chinaTotal"]["dead"]
nowConfirm_add =data_all["chinaAdd"]["nowConfirm"]
suspect_add =data_all["chinaAdd"]["suspect"]
nowSevere_add =data_all["chinaAdd"]["nowSevere"]
confirm_add =data_all["chinaAdd"]["confirm"]
heal_add =data_all["chinaAdd"]["heal"]
dead_add =data_all["chinaAdd"]["dead"]
country_now.append([update_time,nowConfirm,suspect,nowSevere,confirm,heal,dead,nowConfirm_add,suspect_add,nowSevere_add,confirm_add,heal_add,dead_add])
province_history = []#历史数据，各省
ds=time.strftime("%Y-%m-%d")
data_province=data_all["areaTree"][0]["children"]
for pro_infos in data_province:
province=pro_infos["name"]
confirm=pro_infos["total"]["confirm"]
confirm_add=pro_infos["today"]["confirm"]
heal=pro_infos["total"]["heal"]
dead=pro_infos["total"]["dead"]
province_history.append([ds,province,confirm,confirm_add,heal,dead])
return country_history,details,country_now,province_history
3、技术使用中遇到的问题和解决过程
1.notebook下载超时
2.如图
4、进行总结。
步骤：
- 1）发起请求，获取响应（urllib、requests）
- 2）解析内容(re、beautifulsoup4)
- 3）保存数据(保存在本地库或云数据库)
5、列出参考文献、参考博客（标题、作者、链接）。
标签：confirm,Python,data,heal,dead,爬取,add,infos,数据 来源： https://www.cnblogs.com/chenyi-maysky/p/13137772.html