Python爬虫实例——2019中国大学排名100强

伪装headers

headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0'
    }

url地址

http://gaokao.xdf.cn/201812/10838484.html

url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'

请求

#请求
    response = requests.get(url=url,headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    response = response.text

这个页面的content-type，没有使用charset:utf-8,所以我们要定义一下
response.encoding = ‘utf-8’
在这里插入图片描述
如果没有定义，得到结果全是乱码，具体的还要根据网页来说：

将页面的资源加载到BeautifulSoup对象中

    soup = BeautifulSoup(response,'lxml')

然后分析一下网页，抓取我们想要的数据

在这里插入图片描述
因为学校一百个呢，所以我们用select （）方法来进行数据分析，select返回的是一个列表，紧接着就可以循环列表分别解析每一个学校的数据

#获取学校的信息
    schoole_list = soup.select('.air_con.f-f0 tr')

在这里注意一点：
在这里插入图片描述
在这里显示中间有一个空格，但是在select（）中空格代表多个层级，如果在代码中使用空格的话是找不到相应的内容的。
直接copy selector

body > div.content.wrap1000 > div.conL-box > div > div.article > div.air_con.f-f0

这时看到其实中间是有“.”的

循环遍历出每个学校并持久化存储

    for li in schoole_list:
        detail = li.text
        school_detail = (' '.join(detail.split())+'\n')
        print(school_detail+'爬取成功！！！')
        fp.write(school_detail)

在持久化存储时，我选择了直接存储到txt文本文件

但是循环出来的数据是列表的形式，所以我们需要进行转换

以school_list中第一个元素为例

title = schoole_list[0]
    title_data = title.text
    print(title_data)

结果：
在这里插入图片描述
所以先分片：

    new_title = title_data.split()

分片结果：
在这里插入图片描述
下一步就是转化为字符串的形式：

    new_data = (' '.join(new_title))

结果：
在这里插入图片描述

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完整代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
if __name__ == '__main__':
    #伪装
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0'
    }
    #url
    url = 'http://gaokao.xdf.cn/201812/10838484.html'
    fp = open('./高校.txt','w',encoding='utf-8')
    #请求
    response = requests.get(url=url,headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    response = response.text
    #将页面的资源加载到BeautifulSoup对象中
    soup = BeautifulSoup(response,'lxml')
    #获取学校的信息
    schoole_list = soup.select('.air_con.f-f0 tr')

    # title = schoole_list[0]
    # title_data = title.text
    # new_title = title_data.split()
    # new_data = (' '.join(new_title))
    # print(new_data)
    #text 读取标签下的所有内容，但是因为html中有大量的空格，所以对空格切片,
    # 切片后的数据成为一个列表，把数据持久化存储到txt文件
    for li in schoole_list:
        detail = li.text
        school_detail = (' '.join(detail.split())+'\n')
        print(school_detail+'爬取成功！！！')
        fp.write(school_detail)

踩过的坑：

爬取网页的时候首先要观察一下网页的信息
要注意文字格式的转换
要了解解析方法，清楚每个方法的作用，方法之间的不同

王里木目心

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