Python →爬虫实践

爬取研究中心的书目

现在，想要把如下网站中的书目信息爬取出来。

案例一耶鲁

Publications | Yale Law School

分析网页，如下图所示，需要爬取的页面，标签信息是“<p>”，所以用 items=soup.find_all("p")

代码如下：

python">import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from openpyxl import Workbookurl="https://law.yale.edu/china-center/publications/recent-staff-publications"webfile=requests.get(url)
webfile.encoding="utf-8"
data=webfile.textsoup=bs(data,"html.parser")
soup.prettify()items=soup.find_all("p")
for i in items:print(i.get_text())

完善代码如下：

python">import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from openpyxl import Workbook
import rewb=Workbook()
ws=wb.activewfile=open("bool.txt","w",encoding="utf-8")url="https://law.yale.edu/china-center/publications/recent-staff-publications"webfile=requests.get(url)
webfile.encoding="utf-8"
data=webfile.textsoup=bs(data,"html.parser")
soup.prettify()items=soup.find_all("p")# 正则表达式匹配模式
pattern1 = r'([^,\n“]+), “([^”]+),”\s*([^,\n]+)'
pattern2 = r'([^,]+(?: and [^,]+)*), “([^”]+),”''''
正则表达式匹配模式：([^,]+(?: and [^,]+)*)：匹配作者名。这个模式匹配一个或多个名字，由“and”连接。[^,]+匹配一个或多个非逗号字符，(?: and [^,]+)*是一个非捕获组，匹配零个或多个“and”后跟一个或多个非逗号字符的模式。
“([^”]+),”：匹配文章名。这个模式匹配引号内的任何字符，直到遇到闭合的引号和逗号。([^,\n“]+)：匹配作者名。这个模式匹配一个或多个非逗号、换行符和左引号的字符序列。[^,\n“]是一个字符集，表示匹配除了逗号、换行符和左引号之外的任何字符。+表示匹配一个或多个这样的字符。
“([^”]+),”：匹配文章名。这个模式匹配以左引号开始，以右引号结束的任何字符序列，并且确保文章名后面跟着一个逗号。
([^,\n]+)：匹配期刊名。这个模式匹配一个或多个非逗号和换行符的字符序列。'''for i in items:info=i.get_text()# 查找所有匹配项matches = re.findall(pattern1, info)if len(matches)>0:print(matches)for m in matches:print(m,sep=",",file=wfile)wfile.close()

将txt文本导入excel即可。原因在于正则表达式中得到的列表中的信息，有的似乎是tuptle类型，导致openpyxl无法输入xlsx表格中。所以采用了txt文本方式。

基于以上出现的情况，再次优化代码，如下：

python">import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from openpyxl import Workbook
import rewb=Workbook()
ws=wb.activewfile=open("bool.txt","w",encoding="utf-8")url="https://law.yale.edu/china-center/publications/recent-staff-publications"webfile=requests.get(url)
webfile.encoding="utf-8"
data=webfile.textsoup=bs(data,"html.parser")
soup.prettify()items=soup.find_all("p")# 正则表达式匹配模式
pattern1 = r'([^\n“]+), “([^”]+),”\s*([^,\n]+)' #作者和文章名和期刊名，用括号将三者区分
pattern2 = r'([^\n“]+), “([^”]+),”\s*([^,\n]+[)])'
#parttern1缺少了最后的右括号，在这里补充上。[）]表示可供选择。for i in items:info=i.get_text()# 查找所有匹配项matches = re.findall(pattern2, info)if len(matches)>0:print(matches)for m in matches:mlist=[]#将元组的元素放到列表中，这样可以把列表的字符串输出到xlsx中for k in m:mlist.append(k)print(k,sep=",",end=";",file=wfile)print("\n",file=wfile)
##                print(type(k))ws.append(mlist)##            print(m,sep=",",file=wfile)#注意，m是元组而不是字符串#print(type(m))wfile.close()
wb.save("book2.xlsx")

首先是完善了正则表达式：

'''
正则表达式匹配模式

[^,]+匹配一个或多个非逗号字符，
(?: and [^,]+)*是一个非捕获组，匹配零个或多个“and”后跟一个或多个非逗号字符的模式。

([^\n“]+)：匹配作者名。这个模式匹配一个或多个非换行符和左引号的字符序列。

“([^”]+),”：匹配文章名。这个模式匹配引号内的任何字符，直到遇到闭合的引号和逗号。
[^,\n“]是一个字符集，表示匹配除了逗号、换行符和左引号之外的任何字符。+表示匹配一个或多个这样的字符。
“([^”]+),”：匹配文章名。这个模式匹配以左引号开始，以右引号结束的任何字符序列，并且确保文章名后面跟着一个逗号。
([^,\n]+)：匹配期刊名。这个模式匹配一个或多个非逗号和换行符的字符序列。
'''

# 正则表达式匹配模式
pattern1 = r'([^\n“]+), “([^”]+),”\s*([^,\n]+)' #作者和文章名和期刊名，用括号将三者区分
pattern2 = r'([^\n“]+), “([^”]+),”\s*([^,\n]+[)])'
#parttern1缺少了最后的右括号，在这里补充上。[）]表示可供选择。

然后循环输出元组中的元素，放到列表中，从而将元组的元素转化为列表中的字符串。

最后，将不必要的信息清除，简洁代码如下：

python">import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from openpyxl import Workbook
import rewb=Workbook()
ws=wb.activewfile=open("bool.txt","w",encoding="utf-8")url="https://law.yale.edu/china-center/publications/recent-staff-publications"webfile=requests.get(url)
webfile.encoding="utf-8"
data=webfile.textsoup=bs(data,"html.parser")
soup.prettify()items=soup.find_all("p")# 正则表达式匹配模式pattern2 = r'([^\n“]+), “([^”]+),”\s*([^,\n]+[)])'#作者和文章名和期刊名，用括号将三者区分for i in items:info=i.get_text()# 查找所有匹配项matches = re.findall(pattern2, info)if len(matches)>0:print(matches)for m in matches:mlist=[]for k in m:mlist.append(k)print(k,sep=",",end=";",file=wfile)            ws.append(mlist)wfile.close()
wb.save("book2.xlsx")

即可完成。

案例二哈佛

爬取哈佛大学费正清中心出版书籍的信息时候，标签信息是class="article-container entry-content clear"，所以用：item1=soup.find_all(attrs={"class":"article-container entry-content clear"})

所以，爬取代码如下：

python"> 
'''
下面这段代码，爬取哈佛大学费正清中心出版书籍的信息
'''
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from openpyxl import Workbookwb=Workbook()
ws=wb.activefor page in range(1,9):url=f'https://fairbank.fas.harvard.edu/research/publications/page/{page}/'webFile=requests.get(url)webFile.eocoding="utf-8"data=webFile.textsoup=bs(data,'html.parser')soup.prettify()##item1=soup.find_all(attrs={"class":"uagb-post__title"})#提取书本标题信息##for i in item1:##    print(i.get_text())######item2=soup.find_all(attrs={"class":"ast-excerpt-container ast-blog-single-element"})#提取书目介绍信息##for k in item2:##    print(k.get_text())item3=soup.find_all(attrs={"class":"article-container entry-content clear"})#在网络页面中，找到的整个的文本for m in item3:info=m.get_text()row1=info.split("\n")row2=list(filter(lambda x:len(x)>1,row1))#过滤掉空字符串。ws.append(row2)#worksheet中添加的是列表，然后把列表中的元素挨个放到了xlsx表格中。wb.save("bool.xlsx")

即可完成。

案例三普林斯顿大学

观察该网站，标签信息是class="row search-result-wrapper"

其网站如下：

url="https://catalog.princeton.edu/?f%5Bformat%5D%5B%5D=Book&f%5Blocation%5D%5B%5D=East+Asian+Library&page=1&per_page=100"

于是写代码如下：

python">import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from openpyxl import Workbook
import rewb=Workbook()
ws=wb.activefor pageNum in  range(1,100):#提取一百页，共10000条书目的信息url=f"https://catalog.princeton.edu/?f%5Bformat%5D%5B%5D=Book&f%5Blocation%5D%5B%5D=East+Asian+Library&page={pageNum}&per_page=100"webfile=requests.get(url)webfile.encoding="utf-8"data=webfile.textsoup=bs(data,"html.parser")soup.prettify()item=soup.find_all(attrs={"class":"row search-result-wrapper"})for m in item:info=m.get_text()row1=info.split("\n")row2=list(filter(lambda x: len(x)>1,row1))ws.append(row2)print(pageNum,pageNum/100)
wb.save("book3.xlsx")

即可完成。

一日一图

代码如下：

python">"""
使用Python中的turtle模块绘制一个壮观的太阳系图是一个有趣且具有挑战性的任务"""import turtle
import math# 设置屏幕
screen = turtle.Screen()
screen.bgcolor("black")
screen.title("Solar System")# 创建太阳
sun = turtle.Turtle()
sun.hideturtle()
sun.penup()
sun.goto(0, -200)
sun.pendown()
sun.color("yellow")
sun.begin_fill()
sun.circle(50)
sun.end_fill()# 行星数据（名称，距离太阳的距离（单位：像素），大小（单位：像素））
planets = [("Mercury", 35, 5),("Venus", 72, 10),("Earth", 98, 10),("Mars", 152, 7),("Jupiter", 279, 30),  # 简化大小，实际应更大("Saturn", 449, 25),   # 简化大小，实际应更大# "Uranus" 和 "Neptune" 由于距离太远，在这个比例下可能无法很好地显示
]# 绘制行星和轨道
orbit_color = "gray"
planet_color = ["gray", "yellow", "blue", "red", "orange", "gold", "lightblue"]  # 对应行星的颜色，实际应根据行星选择for i, (name, distance, size) in enumerate(planets):# 绘制轨道orbit_turtle = turtle.Turtle()orbit_turtle.hideturtle()orbit_turtle.speed(0)orbit_turtle.penup()orbit_turtle.goto(0, 0)orbit_turtle.pendown()orbit_turtle.color(orbit_color)orbit_turtle.width(2)orbit_turtle.circle(distance)orbit_turtle.hideturtle()# 绘制行星planet_turtle = turtle.Turtle()planet_turtle.hideturtle()planet_turtle.speed(0)planet_turtle.penup()# 计算行星在轨道上的位置angle = 360 * i / len(planets)  # 均匀分布行星x = distance * math.cos(math.radians(angle))y = distance * math.sin(math.radians(angle)) - 200  # 减去太阳的高度planet_turtle.goto(x, y)planet_turtle.pendown()planet_turtle.color(planet_color[i % len(planet_color)])  # 循环使用颜色planet_turtle.begin_fill()planet_turtle.circle(size)planet_turtle.end_fill()planet_turtle.write(name, align="center", font=("Arial", 8, "normal"))planet_turtle.hideturtle()# 隐藏turtle光标
turtle.done()
turtle.tracer(False)

图片如下：