Python爬取国家数据中心环境数据（全国城市空气质量小时报）并导入csv文件

1.开发环境:

     python 3.5   + fiddler 4 （抓包工具）+ 火狐浏览器 + idea

2.分析要爬取的页面

2.1  首页  数据中心  点击 全国城市空气质量小时报   查看 fiddler4   

                 表格中的内容就是要抓取的对象   

        分析fiddler 4 看出请求的方式 请求参数 以及 返回的响应对象

注意：一定要抓 返回带有 上述表格 的url （直接请求的url  不含该表格 可以通过浏览器F12查看开发者模式分析）如图：

2.2 发出请求抓取数据 并将每个分页html保存至当前文件夹下 data目录

# code = utf-8
#####
#   在url界面发出post请求
#   构造data数据和请求数据 参照 火狐浏览器F12
#####
import requests
from urllib import parse
import time


def gethtml(pagenum=1, inpageno=0):

    ISOTIMEFORMAT='%Y-%m-%d+%H'
    localtime = time.strftime(ISOTIMEFORMAT,time.localtime())
    str_time1 = time.strftime(ISOTIMEFORMAT,time.localtime()).split("+")
    #请求里面的时间不能为当前时间 加以调整
    str_time = str_time1[0] + " " + str(int(str_time1[1])-2) + ":00:00"
    url = 'http://datacenter.mep.gov.cn/websjzx/report!list.vm?xmlname=1512382906122&roleType=CFCD2084&permission=null'
    #data 和 headers 中可能有些值 没有什么用 但一并带上 防止出错
    # 注意：只带一些有用的值 是过不去的
    data = {
        'pageNum': str(pagenum),
        'orderby': "",
        'ordertype': "",
        'gisDataJson': '',
        'inPageNo': str(inpageno),
        'xmlname': '1512382906122',
        'queryflag': 'open',
        'isdesignpatterns': 'false',
        'roleType': 'CFCD2084',
        'permission': '0',
        'AREA': '',
        'V_DATE': str(str_time),
        'E_DATE': str(str_time),
    }
    headers = {
        "Host": "datacenter.mep.gov.cn",
        "Connection": "keep-alive",
        "Content-Length": "232",
        "Cache-Control": "max-age=0",
        "Origin": "http://datacenter.mep.gov.cn",
        "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36",
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
        "Referer": "http://datacenter.mep.gov.cn/websjzx/report!list.vm?xmlname=1512382906122&roleType=CFCD2084&permission=null",
        "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
        "Cookie": "JSESSIONID=219DD46A89EA84B3589339FAC6820E2E",

    }
    #将 data 包装成 bytes
    qs = parse.urlencode(data).encode("utf-8")
    response = requests.post(url, headers=headers, data=qs)
    html = response.content.decode("utf-8")
    #将爬下来的网站保存
    #以utf-8 创建文件 不然会报错
    with open("./data/data"+localtime+"_"+str(pagenum)+".txt", 'w', encoding="utf-8") as f:
        f.write(html)
        f.close()

    if pagenum < 37:
        pagenum += 1
        inpageno += 1
        gethtml(pagenum, inpageno)
    else:
        return

if __name__ == '__main__':
    gethtml()

2.3 利用正则表达式 分析页面 得到想要的数据

# code = utf-8
import os, re

def getdata(filename):
    data = []
    datalists = []
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f1:
        txt = f1.read()
        f1.close()
    res_tr = r'<tr  style=\"\">(.*)?</tr>'
    m_tr = re.findall(res_tr, txt, re.S | re.M)
    for line in m_tr:
        ###匹配表格标题
        res_th = r'<th title=(.*?)>(.*?)</th title=(.*?)>'
        m_th = re.findall(res_th, line, re.S | re.M)
        #print(m_th)
        #print(len(m_th))
    for mm in m_th:
        data.append(mm[2].strip("\" \""))
        datalists.append(data)
        data=[]
    ###匹配表格内容
    res_td = r'<td title=(.*?)>(.*?)</td title=(.*?)>'
    m_td = re.findall(res_td, line, re.S | re.M)
    ##print(len(m_td))
    for nn in m_td:
        data.append(nn[2].strip("\"\" \"\""))
        if(len(data) == 6):
            datalists.append(data)
            #print(data)
            data = []
    return datalists[6:]


if __name__ == '__main__':
    files = os.listdir('./data')
    for filename in files:
        datalists = getdata('./data/'+filename)
        import csv

        csvfile = open("data_8_7.csv", "a+",encoding='utf-8')
        try:
            writer = csv.writer(csvfile)
            for datalist in datalists:
                writer.writerow(datalist)
        except IOError as e:
            print(e)
        finally:
            csvfile.close()