单身福利专场, Python采集某相亲网站美女数据

前言

嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~!

现在，广大年轻人到了一定年纪，一定会引来父母的念叨

不是让相亲就是让结婚的，与其父母念叨，不如自己找一个

到时候问起来，就说再接触呢~~

今天我们就来用python看看相亲网都有哪些优质妹子吧~

环境开发:

Python 3.8
Pycharm

模块使用:

import parsel --> pip install parsel
import requests --> pip install requests
import csv
import re

如果安装python第三方模块:

win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车
在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

如何配置pycharm里面的python解释器?

选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Project(项目) >>> python interpreter(python解释器)
点击齿轮, 选择add
添加python安装路径

pycharm如何安装插件?

选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Plugins(插件)
点击 Marketplace 输入想要安装的插件名字比如:翻译插件输入 translation / 汉化插件输入 Chinese
选择相应的插件点击 install(安装) 即可
安装成功之后是会弹出重启pycharm的选项点击确定, 重启即可生效

基本思路流程:

一. 数据来源分析:

明确需求:

采集数据是什么 —> 资料数据 <静态网页>

都是在网页源代码里面

只要获取到所有 ID 就可以采集所有数据信息

就有所有小姐姐详情页url ID

二. 代码实现步骤:

发送请求获取数据解析数据保存数据

获取所有详情页ID:

发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求
获取数据, 获取服务器返回响应数据

开发者工具 —> response
解析数据, 提取我们想要数据内容

详情页ID —> UID

获取详情页资料信息

发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

资料详情页url地址
获取数据, 获取服务器返回响应数据

网页源代码
解析数据, 提取我们想要数据内容

基本资料信息
保存数据, 把数据内容保存本地
- 基本资料信息保存csv表格
- 照片数据, 保存本地文件夹

代码展示

导入模块

# 导入数据请求模块
import requests
# 导入数据解析模块
import parsel
# 导入csv
import csv
# 导入正则
import re

f = open('data.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['昵称','性别','年龄','身高','体重','出生日期','生肖','星座','籍贯','所在地','学历','婚姻状况','职业','年收入','住房','车辆','照片','详情页',])
csv_writer.writeheader()

“”"
1. 发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

模拟浏览器 headers 请求头

可以在开发者工具里面复制粘贴的

防止被反爬
<Response [200]> 响应对象

200状态码表示请求成功

“”"

for page in range(1, 11):

请求链接

    # 伪装模拟headers = {# User-Agent 用户代理, 表示浏览器基本信息'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'}

发送请求

    response = requests.get(url=url, headers=headers)print(response)

“”"
2. 获取数据, 获取服务器返回响应数据

开发者工具 —> response

response.json() 获取响应json数据, 字典数据类型

3. 解析数据, 提取我们想要数据内容

详情页ID —> UID

因为得到数据: 字典数据类型

所以解析数据: 键值对取值 —> 根据冒号左边的内容[键], 提取冒号右边的内容[值]

“”"

    # for循环遍历, 把列表里面元素一个一个提取出来for index in response.json()['data']['items']:#  https://love.19lou.com/detail/51593564  format 字符串格式化方法link = f'https://love.19lou.com/detail/{index["uid"]}'

“”"
4. 发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

资料详情页url地址

5. 获取数据, 获取服务器返回响应数据

网页源代码

response.text 获取响应文本数据, 返回字符串数据类型

response.json() 获取响应json数据, 字典数据类型

“”"

        html_data = requests.get(url=link, headers=headers).text

“”"
6. 解析数据, 提取我们想要数据内容

基本资料信息

css选择器: 根据标签属性内容提取数据

xpath: 根据标签节点提取数据

re正则

会找数据所对应标签是那个
选择复制就可以了

“”"

        # 把获取下来 html字符串数据<html_data>, 转成可解析对象selector = parsel.Selector(html_data)name = selector.css('.username::text').get()info_list = selector.css('.info-tag::text').getall()# . 表示调用方法属性gender = info_list[0].split('：')[-1]age = info_list[1].split('：')[-1]height = info_list[2].split('：')[-1]date = info_list[-1].split('：')[-1]# 判断info_list元素个数  当元素个数4个 说明没有体重一栏if len(info_list) == 4:weight = '0kg'else:weight = info_list[3].split('：')[-1]info_list_1 = selector.css('.basic-item span::text').getall()[2:]zodiac = info_list_1[0].split('：')[-1]constellation = info_list_1[1].split('：')[-1]nativePlace = info_list_1[2].split('：')[-1]location = info_list_1[3].split('：')[-1]edu = info_list_1[4].split('：')[-1]maritalStatus = info_list_1[5].split('：')[-1]job = info_list_1[6].split('：')[-1]money = info_list_1[7].split('：')[-1]house = info_list_1[8].split('：')[-1]car = info_list_1[9].split('：')[-1]img_url = selector.css('.page .left-detail .abstract .avatar img::attr(src)').get()# 把获取下来的数据 保存字典里面  字典数据容器dit = {'昵称': name,'性别': gender,'年龄': age,'身高': height,'体重': weight,'出生日期': date,'生肖': zodiac,'星座': constellation,'籍贯': nativePlace,'所在地': location,'学历': edu,'婚姻状况': maritalStatus,'职业': job,'年收入': money,'住房': house,'车辆': car,'照片': img_url,'详情页': link,}csv_writer.writerow(dit)new_name = re.sub(r'[\/"*?<>|]', '', name)

保存图片, 获取图片二进制数据

        img_content = requests.get(url=img_url, headers=headers).contentwith open('data\\' + new_name + '.jpg', mode='wb') as img:img.write(img_content)print(dit)