传送门：
Python数据科学（一）- python与数据科学应用(Ⅰ)
Python数据科学（二）- python与数据科学应用(Ⅱ)
Python数据科学（三）- python与数据科学应用(Ⅲ)
最近因为工作的事比较忙，要学的东西也很多，没有及时更新，下一阶段我会尽力一天一更的，一块学习的朋友跟紧不走丢ヽ(ˋ▽ˊ)ノ
每时每刻,搜索引擎和网站都在采集大量信息,非原创即采集。采集信息用的程序一般被称为网络爬虫(Web crawler)、网络蜘蛛(Web spider),其行为一般是先“爬”到对应的网页上,再把需要的信息“铲”下来。说的通俗易懂一点网络数据采集程序也像是一只辛勤采蜜的小蜜蜂,它飞到花(目标网页)上,采集花粉(需要的信息),经过处理(数据清洗、存储)变成蜂蜜(可用的数据)。
1.处理不同格式的数据
网络数据采集大有所为。在大数据深入人心的时代,网络数据采集作为网络、数据库与机器学习等领域的交汇点,已经成为满足个性化网络数据需求的最佳实践。搜索引擎可以满足人们对数据的共性需求,即“所见即所得”,而网络数据采集技术可以进一步精炼数据,把网络中杂乱无章的数据聚合成合理规范的形式,方便分析与挖掘,真正实现“通过数据进行分析”。工作中,你可能经常为找数据而烦恼,或者眼睁睁看着眼前的几百页数据却只能长恨咫尺天涯,又或者数据杂乱无章的网站中满是带有陷阱的表单和坑爹的验证码,甚至需要的数据都在网页版的 PDF 和网络图片中。而作为一名反爬虫工程师,你也需要了解常用的网络数据采集手段,以及常用的网络表单安全措施,以提高网站访问的安全性,所谓道高一尺,魔高一丈...(所以对于爬虫工程师来说每天都是不停地和对方的反爬工程师斗智斗勇,这个改天再唠...)
扯得有点远 ，我们言归正传，网络数据采集之前我们先了解一下怎么对不同格式的数据进行处理...
1.处理CSV格式数据
1.下载数据
数据来源：http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01
下载CSV格式
2.处理数据
显示数据
通过python处理csv数据
注意：处理Excel格式、Json格式数据数据也类似，分别使用Pandas中的read_excel()方法和read_json()方法。
3.处理XML格式数据
2.网络爬虫
这部分由于之前写过，这里就不再进行详细写了，可以参考往期文章。
- Python网络爬虫（一）- 入门基础
- Python网络爬虫（二）- urllib爬虫案例
- Python网络爬虫（三）- 爬虫进阶
- Python网络爬虫（四）- XPath
- Python网络爬虫（五）- Requests和Beautiful Soup
- Python网络爬虫（六）- Scrapy框架
- Python网络爬虫（七）- 深度爬虫CrawlSpider
- Python网络爬虫（八） - 利用有道词典实现一个简单翻译程序
- 利用简书首页文章标题数据生成词云
- Spider与OpenPyXL的结合
- 爬取拉勾网招聘信息并使用xlwt存入Excel
- Python可以做哪些好玩的事之自动刷票
- Selenium与PhantomJS
- 使用Selenium抓取QQ空间好友说说
- Selenium 的使用
3.小试牛刀
说了那么多理论性的东西，接下来就开始步入正轨了。
chrome右键检查查看network这些套路我就不说了，直接放图开始分析。
1.获取腾讯新闻首页新闻标题及链接，并以Excel形式存储
import requests
import pandas
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get('https://news.qq.com/') # 数据采集目标地址
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') # 解析网页
newsary = [] # 定义空列表
for news in soup.select('.Q-tpWrap .text'):
newsary.append({'title': news.select('a')[0].text,
'url':news.select('a')[0]['href']}) # 分别获取超链接中文本信息和href属性,即地址
newdf = pandas.DataFrame(newsary) # 创建一个DataFrame
newsdf.to_excel('news.xlsx') # 输出到excel表格
print(newsary[0])
2.抓取房天下房价信息并存储
获取房子对应的链接
通过获取的链接进去房子详情页面
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent
ua_list = UserAgent() # 设置user-agent列表,每次请求时，随机挑选一个user-agent
my_headers = {
'user-agent': ua_list.random
}
# 获取所有的url
def get_url():
num = 1
sum_url = []
while num < 101:
usual_url = 'http://esf.sh.fang.com/house/i3'
home_url = usual_url + str(num)
print(home_url)
res = requests.get(url=home_url, headers=my_headers)
num+=1
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
domain = 'http://esf.sh.fang.com'
for house in soup.select('.houseList dl'):
try:
# title = house.select('.title')[0].text.strip() # 清除多余的换行
url1 = domain + house.select('.title a')[0]['href']
sum_url.append(url1)
except Exception as e:
print(e)
print(len(sum_url))
return sum_url
def houseary():
houseary_url = get_url()
houseary = []
for url in houseary_url:
print(url)
content = requests.get(url=url, headers=my_headers)
soup1 = BeautifulSoup(content.text, 'html.parser')
try:
info = {}
info['标题'] = soup1.select('.title')[0].text.strip()
info['总价'] = soup1.select('.trl-item')[0].text
info['户型'] = soup1.select('.tt')[0].text.strip()
info['建筑面积'] = soup1.select('.tt')[1].text
info['单价'] = soup1.select('.tt')[2].text
info['朝向'] = soup1.select('.tt')[3].text
info['楼层'] = soup1.select('.tt')[4].text
info['装修'] = soup1.select('.tt')[5].text
info['小区'] = soup1.select('.rcont')[0].text.strip().replace('\n', '')
info['区域'] = soup1.select('.rcont')[1].text.replace('\n', '').replace('\r', '').replace(' ', '')
info['经纪人'] = soup1.select('.pn')[0].text
info['联系电话'] = soup1.select('.pnum')[0].text
houseary.append(info)
except Exception as e:
print(e)
print(houseary)
print(len(houseary))
df = pd.DataFrame(houseary)
df.to_excel('house.xlsx')
if __name__ == '__main__':
houseary()
后台运行程序，经过半个小时的战绩，总算把数据爬下来了，这个效率我觉得是时候学一波分布式爬虫了...
看了数据，上海的房价无力吐槽...
拿到了数据，我们就该做数据的清理了，下一阶段数据的清理、资料探索与资料视觉化...
