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Python中怎么实现一个网络爬虫

这篇文章给大家介绍Python中怎么实现一个网络爬虫，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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第一部分：

获取网页信息：

import requests
url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia"
response = requests.get(url)

第二部分：

可以观察数据的特点： 数据包含在script标签里，使用xpath来获取数据。 导入一个模块 from lxml import etree 生成一个html对象并且进行解析 可以得到一个类型为list的内容，使用第一项就可以得到全部内容 接下来首先获取component的内容，这时使用json模块，将字符串类型转变为字典(Python的数据结构） 为了获取国内的数据，需要在component中找到caseList

接下来上代码：

from lxml import etree
import json
# 生成HTML对象
html = etree.HTML(response.text)
result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()')
result = result[0]
# json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型
result = json.loads(result)
result_in = result['component'][0]['caseList']　

第三部分：

将国内的数据存储到excel表格中： 使用openyxl模块，import openpyxl 首先创建一个工作簿，在工作簿下创建一个工作表 接下来给工作表命名和给工作表赋予属性

代码如下：

import openpyxl
#创建工作簿
wb = openpyxl.Workbook()
#创建工作表
ws = wb.active
ws.title = "国内疫情"
ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量'])
'''
area --> 大多为省份
city --> 城市
confirmed --> 累计
crued --> 值域
relativeTime -->
confirmedRelative --> 累计的增量
curedRelative --> 值域的增量
curConfirm --> 现有确镇
curConfirmRelative --> 现有确镇的增量
'''
for each in result_in:
    temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'],
                 each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'],
                 each['curConfirmRelative']]
    for i in range(len(temp_list)):
        if temp_list[i] == '':
            temp_list[i] = '0'
    ws.append(temp_list)
wb.save('./data.xlsx')

第四部分：

将国外数据存储到excel中： 在component的globalList中得到国外的数据 然后创建excel表格中的sheet即可，分别表示不同的大洲

代码如下：

data_out = result['component'][0]['globalList']
for each in data_out:
    sheet_title = each['area']
    # 创建一个新的工作表
    ws_out = wb.create_sheet(sheet_title)
    ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量'])
    for country in each['subList']:
        list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'],
                     country['curConfirm'], country['confirmedRelative']]
        for i in range(len(list_temp)):
            if list_temp[i] == '':
                list_temp[i] = '0'
        ws_out.append(list_temp)
wb.save('./data.xlsx')

整体代码如下：

import requests
from lxml import etree
import json
import openpyxl
 
url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia"
response = requests.get(url)
#print(response.text)
# 生成HTML对象
html = etree.HTML(response.text)
result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()')
result = result[0]
# json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型
result = json.loads(result)
#创建工作簿
wb = openpyxl.Workbook()
#创建工作表
ws = wb.active
ws.title = "国内疫情"
ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量'])
result_in = result['component'][0]['caseList']
data_out = result['component'][0]['globalList']
'''
area --> 大多为省份
city --> 城市
confirmed --> 累计
crued --> 值域
relativeTime -->
confirmedRelative --> 累计的增量
curedRelative --> 值域的增量
curConfirm --> 现有确镇
curConfirmRelative --> 现有确镇的增量
'''
for each in result_in:
    temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'],
                 each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'],
                 each['curConfirmRelative']]
    for i in range(len(temp_list)):
        if temp_list[i] == '':
            temp_list[i] = '0'
    ws.append(temp_list)
# 获取国外疫情数据
for each in data_out:
    sheet_title = each['area']
    # 创建一个新的工作表
    ws_out = wb.create_sheet(sheet_title)
    ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量'])
    for country in each['subList']:
        list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'],
                     country['curConfirm'], country['confirmedRelative']]
        for i in range(len(list_temp)):
            if list_temp[i] == '':
                list_temp[i] = '0'
        ws_out.append(list_temp)
wb.save('./data.xlsx')

结果如下：

国内： Python中怎么实现一个网络爬虫

国外： Python中怎么实现一个网络爬虫

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Python中怎么实现一个网络爬虫

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