【python】采集每日必看黄色软件数据~

前言

大家早好、午好、晚好吖 ❤ ~欢迎光临本文章

环境使用:

Python 3.8
Pycharm

模块使用:

requests >>> pip install requests
re
csv

安装模块：win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install 模块名

如果出现爆红可能是因为网络连接超时切换国内镜像源

基本思路:

明确需求:

采集网站以及数据是什么?

店铺数据

PS: 一定要清楚, 数据是请求那个链接可以获取

通过开发者工具进行抓包分析
- 打开开发者工具: F12 / fn+F12 / 鼠标右键点击检查选择network
- 点击第二页, 第一个数据包就是我们要的链接地址
  
  <通过关键词进行搜索,找到对应的数据包 [请求链接] >

代码怎么实现?

发送请求, 模拟浏览器对url地址发送请求 <为了得到数据>
获取数据, 获取服务器返回响应数据 --> response <得到所有数据>
解析数据, 提取我们想要的数据内容 <得到想要的数据>
保存数据, 保存表格文件

代码展示

导入模块

# 导入数据请求模块 --> 第三方模块, 需要安装 pip install requests
import requests
# 导入格式化输出模块
from pprint import pprint
# 导入csv模块
import csv

创建文件

f = open('烤肉.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['店名','评分','评论','店铺类型','商圈','人均','最低消费','经度','纬度','详情页',
])
csv_writer.writeheader()

“”"
1. 发送请求

模拟浏览器对url地址发送请求 <为了得到数据>

403 状态码没有访问权限一定要加防盗链

模拟浏览器为了防止被反爬

cookies host referer UA

“”"
请求链接

url = 'https://*****/group/v4/poi/pcsearch/70?uuid=1191c166b23545adaef7.1679637144.1.0.0&userid=266252179&limit=32&offset=32&cateId=-1&q=%E7%83%A4%E8%82%89&token=AgEcI8MGJ-mKhr9oT4VY_zjPV_oFYDXfbo9sEAaWhz5Ud0ZxeKhBNbm--AOvOEMZfMX1X8atA5u22QAAAABsFwAA631DsS1KNwy05foi_83hOjAmFHyzNkrbtWhFRpR9MOAObuDNmNMpKOe8SdRaRJ_n'

伪装模拟 --> 请求头

headers = {# Referer 防盗链, 告诉服务器请求链接, 是从哪里跳转过来'Referer': 'https://*****/',# User-Agent 用户代理 表示浏览器基本身份信息'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)
# <Response [403]>
print(response)

“”"

2. 获取数据

获取服务器返回响应数据 --> response <得到所有数据>

response.json() 获取响应json字典数据

3. 解析数据

提取我们想要的数据内容 <得到想要的数据>

字典取值 get

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]

Json字典数据, 一层一层提取

print(index) --> json数据, 呈现一行

pprint(index) --> json数据, 呈现多行展开效果

“”"

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']['searchResult']:

详情页链接:

    link = f'https://*****/meishi/{index["id"]}/'

创建字典 --> 方便后续保存数据

    dit = {'店名': index['title'],'评分': index['avgscore'],'评论': index['comments'],'店铺类型': index['backCateName'],'商圈': index['areaname'],'人均': index['avgprice'],'最低消费': index['lowestprice'],'经度': index['longitude'],'纬度': index['latitude'],'详情页': link,}csv_writer.writerow(dit)print(dit)