什么猫猫最受欢迎？Python采集猫咪交易数据

前言

在日常生活中，我们看到可爱的猫咪表情包，总是会忍不住收藏

认识的一些朋友也养了猫，比如橘猫、英短、加菲猫之类的

在这里插入图片描述

看他们发朋友圈撸猫，老羡慕了，猫咪真的太可爱啦。

你是不是也动过养猫猫的小心思呢~反正我是动过了

于是，网上闲逛的时候发现一个专门交易猫猫的网站—猫猫交易网

这不得采集20W+ 条猫猫数据，以此来了解一下可爱的猫咪。

python源码、教程、资料、解答: 点击此处跳转文末名片获取

数据获取

打开猫猫交易网，先采集猫咪品种数据，首页点击猫咪品种

这里打开页面可以看到猫猫品种列表：

但只显示了每种猫猫的品种名，参考价格，我们点进详情页，可以看到更加详细的数据：

品种名、参考价格、中文学名、基本信息、性格特点、生活习性、优缺点、喂养方法等。

检查网页，可以发现网页结构简单，容易解析和提取数据。

代码如下：

import requests
import re
import csv
from lxml import etree
from tqdm import tqdm
from fake_useragent import UserAgent

随机产生请求头

ua = UserAgent(verify_ssl=False, path='fake_useragent.json')def random_ua():        # 用于随机切换请求头headers = {"Accept-Encoding": "gzip","Accept-Language": "zh-CN","Connection": "keep-alive","Host": "www.maomijiaoyi.com","User-Agent": ua.random}return headers

创建保存数据的csv

def create_csv():       with open('./data/cat_kind.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:wr = csv.writer(f)wr.writerow(['品种', '参考价格', '中文学名', '别名', '祖先', '分布区域','原产地', '体型', '原始用途', '今日用途', '分组', '身高','体重', '寿命', '整体', '毛发', '颜色', '头部', '眼睛','耳朵', '鼻子', '尾巴', '胸部', '颈部', '前驱', '后驱','基本信息', 'FCI标准', '性格特点', '生活习性', '优点/缺点','喂养方法', '鉴别挑选'])

获取HTML网页源代码返回文本

def scrape_page(url1):      response = requests.get(url1, headers=random_ua())# print(response.status_code)response.encoding = 'utf-8'return response.text

获取每个品种猫咪详情页url

def get_cat_urls(html1):   dom = etree.HTML(html1)lis = dom.xpath('//div[@class="pinzhong_left"]/a')cat_urls = []for li in lis:cat_url = li.xpath('./@href')[0]cat_url = 'http://*****' + cat_urlcat_urls.append(cat_url)return cat_urls

采集每个品种猫咪详情页里的有关信息

def get_info(html2):    # 品种kind = re.findall('div class="line1">.*?<div class="name">(.*?)<span>', html2, re.S)[0]kind = kind.replace('\r','').replace('\n','').replace('\t','')# 参考价格price = re.findall('<div>参考价格：</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]price = price.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 中文学名chinese_name = re.findall('<div>中文学名:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]chinese_name = chinese_name.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 别名other_name = re.findall('<div>别名:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]other_name = other_name.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 祖先ancestor = re.findall('<div>祖先:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]ancestor = ancestor.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 分布区域area = re.findall('<div>分布区域:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]area = area.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 原产地source_area = re.findall('<div>原产地:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]source_area = source_area.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 体型body_size = re.findall('<div>体型:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]body_size = body_size.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 原始用途source_use = re.findall('<div>原始用途:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]source_use = source_use.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 今日用途today_use = re.findall('<div>今日用途:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]today_use = today_use.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 分组group = re.findall('<div>分组:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]group = group.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 身高height = re.findall('<div>身高:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]height = height.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 体重weight = re.findall('<div>体重:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]weight = weight.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 寿命lifetime = re.findall('<div>寿命:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]lifetime = lifetime.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '')# 整体entirety = re.findall('<div>整体</div>.*?<!-- 页面小折角 -->.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]entirety = entirety.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 毛发hair = re.findall('<div>毛发</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]hair = hair.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 颜色color = re.findall('<div>颜色</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]color = color.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 头部head = re.findall('<div>头部</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]head = head.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 眼睛eye = re.findall('<div>眼睛</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]eye = eye.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 耳朵ear = re.findall('<div>耳朵</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]ear = ear.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 鼻子nose = re.findall('<div>鼻子</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]nose = nose.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 尾巴tail = re.findall('<div>尾巴</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]tail = tail.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 胸部chest = re.findall('<div>胸部</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]chest = chest.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 颈部neck = re.findall('<div>颈部</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]neck = neck.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 前驱font_foot = re.findall('<div>前驱</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]font_foot = font_foot.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()# 后驱rear_foot = re.findall('<div>前驱</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]rear_foot = rear_foot.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '').strip()

保存前面猫猫的各种有关信息

    cat = [kind, price, chinese_name, other_name, ancestor, area, source_area,body_size, source_use, today_use, group, height, weight, lifetime,entirety, hair, color, head, eye, ear, nose, tail, chest, neck, font_foot, rear_foot]

提取标签栏信息（基本信息-FCI标准-性格特点-生活习性-优缺点-喂养方法-鉴别挑选）

    html2 = etree.HTML(html2)labs = html2.xpath('//div[@class="property_list"]/div')for lab in labs:text1 = lab.xpath('string(.)')text1 = text1.replace('\n','').replace('\t','').replace('\r','').replace(' ','')cat.append(text1)return cat

保存数据追加写入

def write_to_csv(data):     with open('./data/cat_kind.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8') as fn:wr = csv.writer(fn)wr.writerow(data)

创建保存数据的csv

if __name__ == '__main__':create_csv()# 猫咪品种页面urlbase_url = 'http://*****/index.php?/pinzhongdaquan_5.html'# 获取品种页面中的所有urlhtml = scrape_page(base_url)urls = get_cat_urls(html)# 进度条可视化运行情况    就不打印东西来看了pbar = tqdm(urls)

开始采集

    for url in pbar:text = scrape_page(url)info = get_info(text)write_to_csv(info)

成功采集了猫咪品种数据保存到csv，接下来采集猫猫交易数据

进入到买猫卖猫页面：

爬取更详细的数据需要进入详情页，包含商家信息、猫咪品种、猫龄、价格、标题、在售只数、预防等信息。

由于数据量较大，可以分开爬取，先获取到每一页中的所有猫猫详情交易链接的 url 保存到csv，再

读取 csv 中的 url 来请求，爬取每条交易数据，爬虫思路跟前面类似，为了加快爬取效率，可以使用多线程或者异步爬虫。

最终获取了 20W+ 条数据。

尾语 💝

要成功，先发疯，下定决心往前冲！

学习是需要长期坚持的，一步一个脚印地走向未来！

未来的你一定会感谢今天学习的你。

—— 心灵鸡汤

本文章到这里就结束啦~感兴趣的小伙伴可以复制代码去试试哦 😝

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