Python学习的第四天

爬虫--大数据-- 使用Xpath语法进行解析--使用lxml中的xpath

路径表达式
  • 提取本地html中的数据
# 使用lxml提取 h1 标签中的内容
from lxml import html
# 读取html文件
with open('./index.html', 'r', encoding='utf-8') as f:
    htm_data = f.read()
    # print(htm_data)
    #  解析html 文件，获取selector对象
    selector = html.fromstring(htm_data)
    # selector中调用xpath方法
    # 要获取标签中的内容，末尾要添加text()
    # /从根节点选取
    h1 = selector.xpath('/html/body/h1/text()')
    print(h1[0])
# //代表可以从任意位置出发
    # //标签1[@属性=属性值】/标签2[@属性=属性值]
    a = selector.xpath('//div[@id="container"]/a/text()')
    print(a)
    # 获取p标签的内容
    p = selector.xpath('//div[@id="container"]/p/text()')
    print(p[0])

    # 获取属性
    h = selector.xpath('//div[@id="container"]/a/@href')
    print(h[0])
运行截图
  • 本地html文件
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
<h1>欢迎来到王者荣耀</h1>
<ul><!--无序列表 布局-->
    <li><a href="https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml"><img src="https://game.gtimg.cn/images/yxzj/img201606/heroimg/131/131.jpg" alt=""> 李白</a></li>
    <li><a href="https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml"><img src="https://game.gtimg.cn/images/yxzj/img201606/heroimg/106/106.jpg" alt=""> 小乔</a></li>
    <li><a href="https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml"><img src="https://game.gtimg.cn/images/yxzj/img201606/heroimg/193/193.jpg" alt=""> 战士</a></li>
</ul>
<ol><!--有序列表 布局-->
    <li>刺客</li>
    <li>法师</li>
    <li>凯</li>
</ol>
<!--div + css 布局-->
<div>第一个div标签</div>
<div id="container">
    <P>被动：李白使用普通攻击攻击敌人时，会积累1道剑气，持续3秒；积累4道剑气后进入侠客行状态，增加30点物理攻击力并解除青莲剑歌的封印，持续5秒；攻击建筑不会积累剑气</P>
    <a href="http://www.baidu.com/">欢迎来到百度</a>
</div>
<div>第三个div标签</div>
</body>
</html>

Requests

  • 导入
import requests
  • 方法
# Requests
# 导入
import requests
url = 'http://www.baidu.com/'
response = requests.get(url)
print(response)
# 获取str类型的响应
print(response.text)
# 获取bytes类型的响应
print(response.content)
# 获取响应头
print(response.headers)
# 获取状态码
print(response.status_code)

# 获取编码方式
print(response.encoding)
print(response.apparent_encoding)
# 200 Ok   404   500
# 没有添加请求头的知乎网站
resp = requests.get('https://www.zhihu.com/',)
print(resp.status_code)
#使用字典定义请求头
header = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36"}
resp = requests.get('https://www.zhihu.com/',headers=header)
print(resp.status_code)
运行截图

提取当当网的信息 -图书名称、图书购买链接、图书价格、图书卖家名称—显示价格最低的前10家 柱状图

import requests
from lxml import html
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
def spider_dangdang(isbn):
    # 目标站点地址
    url = 'http://search.dangdang.com/?key={}&act=input'.format(isbn)
    # print(url)
    header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36"}
    resp = requests.get(url, headers=header)
    html_data = resp.text
    # 将html页面写入本地
    # with open('dangdang.html', 'w', encoding='utf-8') as f:
    #     f.write(html_data)

    # 提取目标站的信息
    selector = html.fromstring(html_data)
    ul_list = selector.xpath('//div[@id="search_nature_rg"]/ul/li')
    print('您好，一共有{}家店铺售卖次数此书'.format(len(ul_list)))
    book_list = []
    for li in ul_list:
        #  图书名称
        title = li.xpath('./a/@title')[0].strip()
        print(title)
        #  图书购买链接
        href = li.xpath('./a/@href')[0]
        print(href)
        #  图书价格
        price = li.xpath('./p[@class="price"]/span[@class="search_now_price"]/text()')[0]
        price = float(price.replace("¥"," "))
        print(price)
        # 图书卖家名称
        store = li.xpath('./p[@class="search_shangjia"]/a/text()')
        store = '当当自营' if len(store) == 0 else store[0]
        print(store)
        # 添加每一个商家的图书信息
        book_list.append({
            'name': title,
            'link': href,
            'price': price,
            'store': store
        })
    # 按照价格进行排序
    book_list.sort(key=lambda x: x['price'])
    # 遍历book_list
    for book in book_list:
        print(book)
    # 显示价格最低的前10家 柱状图
    top10_store = [book_list[i] for i in range(10)]
    # x = []
    # for store in top10:
    #     x.append(store['store'])
    x = [x['store'] for x in top10_store]
    print(x)
    y = [x['price'] for x in top10_store]
    print(y)
    # plt.bar(x,y)
    plt.barh(x,y)
    plt.show()
    # 存储成csv文件
    df = pd.DataFrame(book_list)
    df.to_csv('dangdang.csv')
spider_dangdang('9787115428028')
柱状图

提取豆瓣电影网站信息—电影名，上映日期，类型，上映国家，想看人数、根据想看人数进行排序、绘制即将上映电影国家的占比图、绘制top5最想看的电影

import requests
from lxml import html
import pandas as pd
import jieba
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
def Film():
    # 目标站点地址
    url = 'https://movie.douban.com/cinema/later/chongqing/'
    header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36"}
    resp = requests.get(url, headers=header)
    html_data = resp.text
    # 提取目标站的信息
    selector = html.fromstring(html_data)
    film = selector.xpath('//div[@id="showing-soon"]/div')
    print(film)
    div_list = []
    for film_list in film:
        # 电影名
        title_list = film_list.xpath('./div/h3/a/text()')[0]
        print(title_list)
        # 上映时间
        time_list = film_list.xpath('./div/ul/li[1]/text()')[0]
        print(time_list)
        # 电影类型
        type_list = film_list.xpath('./div/ul/li[2]/text()')[0]
        print(type_list)
        # 上映国家
        con_list = film_list.xpath('./div/ul/li[3]/text()')[0]
        print(con_list)
        # 想看人数
        number_list = film_list.xpath('./div/ul/li[4]/span/text()')[0]
        print(number_list)
        # 替换
        number_list = int(number_list.replace('人想看',''))
        # 添加电影信息
        div_list.append({
            'title': title_list,
            'time': time_list,
            'type': type_list,
            'con': con_list,
            'number': number_list
        })
        # 按照想看人数排序
    div_list.sort(key=lambda x:x['number'], reverse=True )
    print(div_list)
    # 遍历
    for items_list in div_list:
        print(items_list)
    # 绘制top5最想看的电影占比图
    # 提取前五部电影信息
    top5_store = [div_list[i] for i in range(5)]
    # 提取电影名
    x = [x['title'] for x in top5_store]
    print(x)
    # 提取想看人数
    y = [x['number'] for x in top5_store]
    print(y)
    explode = [0.1, 0, 0, 0, 0]
    plt.pie(y, explode=explode, labels=x, shadow=True, autopct='%1.1f%%')
    plt.axis('equal')
    plt.legend(loc=2)
    plt.show()

    # 绘制即将上映电影国家的占比图
    counts = {}
    # 提取所有上映国家
    s = [x['con'] for x in div_list]
    print(s)
    # 统计上映国家与数量
    for word in s:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
    print(counts)
    # 提取上映国家
    name = counts.keys()
    print(name)
    # 提取数量
    number = counts.values()
    print(number)
    explode1 = [0.1, 0, 0, 0]
    plt.pie(number, explode=explode1, labels=name, shadow=True, autopct='%1.1f%%')
    plt.axis('equal')
    plt.legend(loc=2)
    plt.show()
Film()
top5最想看的电影占比图
上映电影国家的占比图
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