《Python爬虫：价格侦探的奇妙冒险》

news/2024/11/2 6:28:16/

引子：

在一个风雨交加的夜晚，小赵坐在他的电脑前，眼睛里闪烁着侦探般的光芒。他正在策划一个大胆的行动——用Python编写一个爬虫，去挖掘那些隐藏在网络深处的商品历史价格信息。他的目标是让这些信息无处藏身，为消费者提供一双慧眼。

正文：

一、爬虫的诞生

小赵知道，商品价格就像是一位善变的少女，时而热情如火，时而冷若冰霜。他决定用Python这门强大的语言，打造一个爬虫，去揭开这位少女的神秘面纱。

二、装备准备

在这场探险开始之前，小赵需要准备一些装备：

Python环境：这是他的武器库，没有它，一切都无从谈起。
Requests库：用于发送HTTP请求，就像是他的望远镜，让他能够远距离观察目标。
BeautifulSoup库：用于解析HTML，就像是他的放大镜，帮助他看清网页的每一个细节。
数据库：存储他发现的宝藏，就像是他的宝箱。

三、编写爬虫

小赵开始了他的伟大探险。首先，他需要用Requests来模拟浏览器发送请求：

python">import requestsdef fetch_product_page(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}response = requests.get(url, headers=headers)return response.textproduct_page = fetch_product_page('http://example.com/product')
print(product_page)

接下来，他使用BeautifulSoup来解析网页，提取价格信息：

python">from bs4 import BeautifulSoupdef extract_price(html):soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')price_tag = soup.find('span', class_='price')return price_tag.text if price_tag else 'No price found'price = extract_price(product_page)
print(f"商品价格：{price}")

四、存储数据

小赵决定将爬取的数据存储到SQLite数据库中。他编写了一段代码来实现这一功能：

python">import sqlite3def store_price(product_id, price):conn = sqlite3.connect('price_history.db')c = conn.cursor()c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS prices(product_id INTEGER, price TEXT)''')c.execute("INSERT INTO prices (product_id, price) VALUES (?, ?)", (product_id, price))conn.commit()conn.close()store_price(1, price)

五、API接口

为了让其他开发者也能使用这个爬虫，小赵决定提供一个API接口。他编写了一个简单的Flask应用来处理请求：

python">from flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/get_price', methods=['GET'])
def get_price():# 这里应该是调用爬虫逻辑获取价格return jsonify({'price': '199.99'})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)