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Python数据清单

​ 梦想橡皮擦   ​ 人气:0

前言:

本例开始学习 PyQuery 解析框架,该解析对从前端转 Python 的朋友非常友好,因为它模拟的是 JQuery 操作。

正式开始前,先安装 pyquery 到本地开发环境中。命令如下:pip install pyquery ,我使用的版本为 1.4.3

基本使用如下所示,看懂也就掌握了 5 成了,就这么简单。

from pyquery import PyQuery as pq
s = '<html><title>橡皮擦的PyQuery小课堂</title></html>'
doc = pq(s)
print(doc('title'))

输出如下内容:

<title>橡皮擦的PyQuery小课堂</title>

也可以直接将要解析的网址 URL 传递给 pyquery 对象,代码如下所示:

from pyquery import PyQuery as pq
url = "https://www.bilibili.com/"
doc = pq(url=url,encoding="utf-8")
print(doc('title')) # <title>哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili</title>

相同的思路,还可以通过文件初始化 pyquery 对象,只需要修改参数为 filename 即可。

基础铺垫过后,就可以进入到实操环节,下面是本次要抓取的目标案例分析。

目标站点分析

本次要采集的为 :List of Highest International Bridges(最高国际桥梁名单),

页面呈现的数据如下所示:

在翻阅过程中发现多数都是中国设计的,果然我们基建世界第一。

翻页规则如下所示:

http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_1
http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_2
# 实测翻到第 13 页数据就空了,大概1200座桥梁
http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_13

由于目标数据以表格形式存在,故直接按照表头提取数据即可。 Rank,Name,Height (meters / feet),Main Span Length,Completed,Location,Country

编码时间

正式编码前,先拿第一页进行练手:

from pyquery import PyQuery as pq
url = "http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_1"
doc = pq(url=url, encoding='utf-8')
print(doc('title'))
def remove(str):
    return str.replace("
", "").replace("\n", "")
# 获取所有数据所在的行,下面使用的是 css 选择器,称作 jquery 选择器也没啥问题
items = doc.find('table.wikitable.sortable tr').items()
for item in items:
    td_list = item.find('td')
    rank = td_list.eq(1).find("span.sorttext").text()
    name = td_list.eq(2).find("a").text()
    height = remove(td_list.eq(3).text())
    length = remove(td_list.eq(4).text())
    completed = td_list.eq(5).text()
    location = td_list.eq(6).text()
    country = td_list.eq(7).text()
    print(rank, name, height, length, completed, location, country)

代码整体写下来,发现依旧是对于选择器的依赖比较大,也就是需要熟练的操作选择器,选中目标元素,方便获取最终的数据。

将上述代码扩大到全部数据,修改成迭代采集:

from pyquery import PyQuery as pq
import time
def remove(str):
    return str.replace("
", "").replace("\n", "").replace(",", ",")
def get_data(page):
    url = "http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_{}".format(
        page)
    print(url)
    doc = pq(url=url, encoding='utf-8')
    print(doc('title'))
    # 获取所有数据所在的行,下面使用的是 css 选择器,称作 jquery 选择器也没啥问题
    items = doc.find('table.wikitable.sortable tr').items()
    for item in items:
        td_list = item.find('td')
        rank = td_list.eq(1).find("span.sorttext").text()
        name = remove(td_list.eq(2).find("a").text())
        height = remove(td_list.eq(3).text())
        length = remove(td_list.eq(4).text())
        completed = remove(td_list.eq(5).text())
        location = remove(td_list.eq(6).text())
        country = remove(td_list.eq(7).text())
        data_tuple = (rank, name, height, length, completed, location, country)
        save(data_tuple)
def save(data_tuple):
    try:
        my_str = ",".join(data_tuple) + "\n"
        # print(my_str)
        with open(f"./data.csv", "a+", encoding="utf-8") as f:
            f.write(my_str)
            print("写入完毕")
    except Exception as e:
        pass
if __name__ == '__main__':
    for page in range(1, 14):
        get_data(page)
        time.sleep(3)

其中发现存在英文的逗号,统一进行修改,即 remove(str) 函数的应用。

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