对于一个以前没有接触过爬虫的小白来说，这次的作业相较于昨天，难度感觉得到明显的提升，经过一系列的baidu，和借鉴大佬们的代码终于完成了这次的作业。下面我将总结今天的作业过程。
！！！作业说明！！！
1.请在下方提示位置，补充代码，完成《青春有你2》选手图片爬取，将爬取图片进行保存，保证代码正常运行
2.打印爬取的所有图片的绝对路径，以及爬取的图片总数，此部分已经给出代码。请在提交前，一定要保证有打印结果，如下图所示：
任务描述
本次实践使用Python来爬取百度百科中《青春有你2》所有参赛选手的信息。
数据获取：https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季
介绍爬虫
- 爬虫流程
其中解析并提取数据（BeautifulSoup查找或者re正则）
- 了解request模块和BeautifulSoup库
request模块：
requests是python实现的简单易用的HTTP库，官网地址：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
requests.get(url)可以发送一个http get请求，返回服务器响应内容。
BeautifulSoup库：
BeautifulSoup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。网址：https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/
BeautifulSoup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是 lxml。BeautifulSoup(markup, “html.parser”)或者BeautifulSoup(markup, “lxml”)，推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高。
作业正式开始啦！！！
- 环境配置
#如果需要进行持久化安装, 需要使用持久化路径, 如下方代码示例:
#!mkdir /home/aistudio/external-libraries
#!pip install beautifulsoup4 -t /home/aistudio/external-libraries
#!pip install lxml -t /home/aistudio/external-libraries
# 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可:
import sys
sys.path.append('/home/aistudio/external-libraries') #更改系统路径
一、爬取百度百科中《青春有你2》中所有参赛选手信息，返回页面数据
import json
import re
import requests
import datetime
from bs4 import BeautifulSoup
import os
#获取当天的日期,并进行格式化,用于后面文件命名，格式:20200420
today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')
def crawl_wiki_data():
"""
爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息，返回html
"""
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}
url='https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季'
try:
response = requests.get(url,headers=headers)
print(response.status_code)
#将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串
soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
#返回的是class为table-view log-set-param的<table>所有标签
tables = soup.find_all('table',{'class':'table-view log-set-param'})
crawl_table_title = "参赛学员"
for table in tables:
#对当前节点前面的标签和字符串进行查找
table_titles = table.find_previous('div').find_all('h3')
for title in table_titles:
if(crawl_table_title in title):
return table
except Exception as e:
print(e)
二、对爬取的页面数据进行解析，并保存为JSON文件
def parse_wiki_data(table_html):
'''
从百度百科返回的html中解析得到选手信息，以当前日期作为文件名，存JSON文件,保存到work目录下
'''
bs = BeautifulSoup(str(table_html),'lxml')
all_trs = bs.find_all('tr')
error_list = ['\'','\"']
stars = []
for tr in all_trs[1:]:
all_tds = tr.find_all('td')
star = {}
#姓名
star["name"]=all_tds[0].text
#个人百度百科链接
star["link"]= 'https://baike.baidu.com' + all_tds[0].find('a').get('href')
#籍贯
star["zone"]=all_tds[1].text
#星座
star["constellation"]=all_tds[2].text
#身高
star["height"]=all_tds[3].text
#体重
star["weight"]= all_tds[4].text
#花语,去除掉花语中的单引号或双引号
flower_word = all_tds[5].text
for c in flower_word:
if c in error_list:
flower_word=flower_word.replace(c,'')
star["flower_word"]=flower_word
#公司
if not all_tds[6].find('a') is None:
star["company"]= all_tds[6].find('a').text
else:
star["company"]= all_tds[6].text
stars.append(star)
json_data = json.loads(str(stars).replace("\'","\""))
with open('work/' + today + '.json', 'w', encoding='UTF-8') as f:
json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False)
三、爬取每个选手的百度百科图片，并进行保存
def crawl_pic_urls():
'''
爬取每个选手的百度百科图片，并保存
'''
with open('work/'+ today + '.json', 'r', encoding='UTF-8') as file:
json_array = json.loads(file.read())
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}
for star in json_array:
name = star['name']
link = star['link']
pic_urls=[]
response=requests.get(url=link,headers=headers) #向选手页面发送HTTP get请求
soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml') #获得文件对象
content=soup.find_all('div',{'class':'summary-pic'}) #分析返回来的数据
href="https://baike.baidu.com"+content[0].find('a').get('href')
response=requests.get(url=href,headers=headers)
soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml')
pic_lists=soup.find_all('a',{"class":"pic-item"}) #得到当前页面下的图片列表
if pic_lists!=[]:#find_all() 方法没有找到目标是返回空列表
for pic in pic_lists:
try:
pic_urls.append(pic.find('img').get('src').split("?")[0])
except AttributeError:
continue
#！！！根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片，保存在以name命名的文件夹中！！！
down_pic(name,pic_urls)
地址分析
def down_pic(name,pic_urls):
'''
根据图片链接列表pic_urls, 下载所有图片，保存在以name命名的文件夹中,
'''
path = 'work/'+'pics/'+name+'/'
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
for i, pic_url in enumerate(pic_urls):
try:
pic = requests.get(pic_url, timeout=15)
string = str(i + 1) + '.jpg'
with open(path+string, 'wb') as f:
f.write(pic.content)
print('成功下载第%s张图片: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
except Exception as e:
print('下载第%s张图片时失败: %s' % (str(i + 1), str(pic_url)))
print(e)
continue
四、打印爬取的所有图片的路径
def show_pic_path(path):
'''
遍历所爬取的每张图片，并打印所有图片的绝对路径
'''
pic_num = 0
for (dirpath,dirnames,filenames) in os.walk(path):
for filename in filenames:
pic_num += 1
print("第%d张照片：%s" % (pic_num,os.path.join(dirpath,filename)))
print("共爬取《青春有你2》选手的%d照片" % pic_num)
if __name__ == '__main__':
#爬取百度百科中《青春有你2》中参赛选手信息，返回html
html = crawl_wiki_data()
#解析html,得到选手信息，保存为json文件
parse_wiki_data(html)
#从每个选手的百度百科页面上爬取图片,并保存
crawl_pic_urls()
#打印所爬取的选手图片路径
show_pic_path('/home/aistudio/work/pics/')
print("所有信息爬取完成！")
运行爬取结果
今天的分享到这里就结束了，继续加油！
