标签：dia app bsp alt 价格 sig 爬取图片 散点图 详情
Python高级应用程序设计任务要求
用Python实现一个面向主题的网络爬虫程序，并完成以下内容：
（注：每人一题，主题内容自选，所有设计内容与源代码需提交到博客园平台）
一、主题式网络爬虫设计方案（15分）
1.主题式网络爬虫名称
基于requests的携程旅游（北京景点）爬取和分析
2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析
爬取内容包括景点的名称、评论量、分数。其数据特征有以下几点：
（1）分析景点、评分、评论数据，并进行清洗
（2）分析景点和评论数的关系，构建数据分析模型，观察模型图价格的分布情况。
3.主题式网络爬虫设计方案概述（包括实现思路与技术难点）
实现思路：
（1）利用requests方法请求网页。
（2）利用lxml进行网页解析，同时利用其语法获取需要的数据信息。
（3）利用循环实现翻页获取数据。
技术难点：
（1）要在爬取数据之前加入请求头部信息，否则会出现错误提示。
（2）注意要获取的数据在哪一个标签下，利用F12进行数据检查和分析所要爬取的数据特征。
二、主题页面的结构特征分析（15分）
1.主题页面的结构特征
查看源代码 li 对应着每一个攻略信息，都是静态页面，无ajax、js产生的动态数据。
2.Htmls页面解析
通过解析可以发现我们想要获取的楼房名称是在li标签下，dl下的a标签中。
3.节点（标签）查找方法与遍历方法
（必要时画出节点树结构）
三、网络爬虫程序设计（60分）
爬虫程序主体要包括以下各部分，要附源代码及较详细注释，并在每部分程序后面提供输出结果的截图。
1.数据爬取与采集
def pachong(): for i in range(1,10): url = ‘https://you.ctrip.com/searchsite/sight/?query=%e5%8c%97%e4%ba%ac&isAnswered=&isRecommended=&publishDate=&PageNo=‘+str(i) res = get_tree(url) # 获取景点的列表 li_list = res.xpath(‘//ul[@class="jingdian-ul cf"]/li‘) # 循环列表,拿取每一个数据 for li in li_list: dic = {} # # 景点名 name = li.xpath(‘./dl/dt/a[1]/text()‘) dic[‘name‘] = name[0] # 保存景点图片,以景点名命名 picture = li.xpath(‘./a/img/@src‘)[0] pic_url = picture # 因为有些图片地址路径不全,价格判断 if ‘http‘ not in picture: pic_url = ‘https:‘+picture pic = requests.get(pic_url) dir = f‘./{name[0]}.png‘ pinglun = li.xpath(‘./dl/dd/a/text()‘) # 评论数量 dic[‘pinglun‘] = pinglun[0] xq_url = li.xpath(‘./a/@href‘) # 详情页 xq_url = ‘https://you.ctrip.com‘+xq_url[0] res1 = get_tree(xq_url) # 因为评分分两种格式,使用if判断拿取 fen = res1.xpath(‘//span[@class="score"]/b/text()‘) if fen ==[]: fen1 = res1.xpath(‘//div[@class="score"]/span/i/text()‘) dic[‘pingfen‘] = fen1[0] else: dic[‘pingfen‘] = fen[0] #保存数据 with open(‘景区.txt‘,‘a‘,encoding=‘utf8‘) as fp2: fp2.write(str(dic)) fp2.write(‘\n‘) print(dic) time.sleep(1)
2.对数据进行清洗和处理
# 清洗数据 name = [] pinglun = [] pingfen = [] for i in data: lst1 = i.split(‘,‘) dic = {} for j in range(len(lst1)): dic[j] = lst1[j].split(‘:‘)[1].strip().replace("‘", "").replace(‘}‘, ‘‘) name.append(dic[0]) pinglun.append(int(dic[1].replace(‘条点评‘, ‘‘))) pingfen.append(float(dic[2]))
3.文本分析（可选）：jieba分词、wordcloud可视化
4.数据分析与可视化
（例如：数据柱形图、直方图、散点图、盒图、分布图、数据回归分析等）
5.数据持久化
6.附完整程序代码
import requests from lxml import etree import math import time import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import json # 返回xpath数据 def get_tree(url): # 获取 网页内容,返回 xpath 数据 headers = { ‘user-agent‘:‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36‘ } res = requests.get(url=url,headers=headers).content.decode(‘utf-8‘) # 保存网页,方便查看内容 # with open(‘qu.html‘,‘w‘,encoding=‘utf8‘)as fp: # fp.write(res) res = etree.HTML(res) return res # 爬虫函数 def pachong(): for i in range(1,10): url = ‘https://you.ctrip.com/searchsite/sight/?query=%e5%8c%97%e4%ba%ac&isAnswered=&isRecommended=&publishDate=&PageNo=‘+str(i) res = get_tree(url) # 获取景点的列表 li_list = res.xpath(‘//ul[@class="jingdian-ul cf"]/li‘) # 循环列表,拿取每一个数据 for li in li_list: dic = {} # # 景点名 name = li.xpath(‘./dl/dt/a[1]/text()‘) dic[‘name‘] = name[0] # 保存景点图片,以景点名命名 picture = li.xpath(‘./a/img/@src‘)[0] pic_url = picture # 因为有些图片地址路径不全,价格判断 if ‘http‘ not in picture: pic_url = ‘https:‘+picture pic = requests.get(pic_url) dir = f‘./{name[0]}.png‘ pinglun = li.xpath(‘./dl/dd/a/text()‘) # 评论数量 dic[‘pinglun‘] = pinglun[0] xq_url = li.xpath(‘./a/@href‘) # 详情页 xq_url = ‘https://you.ctrip.com‘+xq_url[0] res1 = get_tree(xq_url) # 因为评分分两种格式,使用if判断拿取 fen = res1.xpath(‘//span[@class="score"]/b/text()‘) if fen ==[]: fen1 = res1.xpath(‘//div[@class="score"]/span/i/text()‘) dic[‘pingfen‘] = fen1[0] else: dic[‘pingfen‘] = fen[0] #保存数据 with open(‘景区.txt‘,‘a‘,encoding=‘utf8‘) as fp2: fp2.write(str(dic)) fp2.write(‘\n‘) print(dic) time.sleep(1) # 评分图绘制 def pingfentu(): # 读数据 with open(‘景区.txt‘, ‘r‘, encoding=‘utf8‘)as fp: data = fp.read() data = data.split(‘\n‘) # 清洗数据 name = [] pinglun = [] pingfen = [] for i in data: lst1 = i.split(‘,‘) dic = {} for j in range(len(lst1)): dic[j] = lst1[j].split(‘:‘)[1].strip().replace("‘", "").replace(‘}‘, ‘‘) name.append(dic[0]) pinglun.append(int(dic[1].replace(‘条点评‘, ‘‘))) pingfen.append(float(dic[2])) data = {‘名字‘: name, ‘评论数‘: pinglun, ‘评分‘: pingfen} # # 转为DataFrane 格式数据 df1 = pd.DataFrame(data) # 分析及绘图 # --------------------------------- # 评分图 plt.figure() # 修改默认字体 plt.rcParams[‘font.sans-serif‘] = ‘SimHei‘ # 正常显示符号,解决方块问题 plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘] = False pingfen1 = [i for i in df1[‘评分‘]] group = [4.0 + i / 10 for i in range(11)] plt.hist(pingfen1, group, color=‘r‘) plt.xlabel(‘评分‘) plt.ylabel(‘数量‘, rotation=0) plt.savefig(‘评分图.png‘) plt.show() # 评论图绘制 def pingluntu(): with open(‘景区.txt‘, ‘r‘, encoding=‘utf8‘)as fp: data = fp.read() data = data.split(‘\n‘) # 清洗数据 name = [] pinglun = [] pingfen = [] for i in data: lst1 = i.split(‘,‘) dic = {} for j in range(len(lst1)): dic[j] = lst1[j].split(‘:‘)[1].strip().replace("‘", "").replace(‘}‘, ‘‘) name.append(dic[0]) pinglun.append(int(dic[1].replace(‘条点评‘, ‘‘))) pingfen.append(float(dic[2])) data = {‘名字‘: name, ‘评论数‘: pinglun, ‘评分‘: pingfen} # # 转为DataFrane 格式数据 df1 = pd.DataFrame(data) # 评论数前10绘图 df1_10 = df1.sort_values(by=‘评论数‘, ascending=False)[:20] plt.figure() plt.rcParams[‘font.sans-serif‘] = ‘SimHei‘ # 正常显示符号,解决方块问题 plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘] = False x = [i for i in range(10)] plt.plot(x, df1_10[‘评论数‘][:10], color=‘g‘, linestyle=‘-.‘, marker=‘p‘, markerfacecolor=‘r‘) plt.xticks(x, df1_10[‘名字‘][:10], rotation=-45) for i in range(10): p = df1_10[‘评论数‘][i] plt.text(x[i], p + 100, ‘%d条评论‘ % p, horizontalalignment=‘center‘) plt.savefig(‘评论图.png‘) plt.show() if __name__ == ‘__main__‘: pachong() pingfentu() pingluntu()
四、结论（10分）
1.经过对主题数据的分析与可视化，可以得到哪些结论？
排除评论过少的景点，评分高的景点评论越多
2.对本次程序设计任务完成的情况做一个简单的小结。
经过这段时间对爬虫知识的学习，我对爬虫所使用的requests库、BeautifulSoup库、scrapy框架、lxml库有初步的认识，对爬虫的流程也有初步的了解。虽然这次爬取图片出了许多问题直到最后也没解决，希望自己以后能够爬取动态网页。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lidating/p/12077775.html
