爬虫之苹果网站

第一步:

       准备数据:http+heads

第二步:

      发送请求:

repnose = requests.get(url,headers=self.headers)

第三步:

      数据解析:使用xpath对html数据进行解析

 

#  数据分组
div_list = html.xpath("//div[@class='as-macbtr-optioncontent']")
content_list = []
for div in div_list:
    item = {}
    #  获取字段值
    item["month"] = div.xpath(".//div[@class='as-price']/span[@class='as-price-installments']/a/text()")
    item["month"] = item["month"][0][:1] if len(item["month"]) > 0 else None
    item["content"] = div.xpath(".//h3[@class='as-macbundle-modelvariationtitle']/text()")
    item["content"] = item["content"] if len(item["content"]) > 0 else None
    print(item)
    content_list.append(item)

第四步:

      保存数据到本地

        with open("apple.txt", "a", encoding="utf-8") as f:
            for content in content_list:
                f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False, indent=2))
                f.write("\n")

 

爬取效果:

### 抓取苹果手机相关信息的爬虫实现 要抓取苹果手机的相关信息,通常可以从电商平台(如京东、天猫)、社交媒体平台或者论坛获取数据。以下是基于 Python 的爬虫实现方法,主要分为以下几个部分: #### 1. 数据源的选择 在实际操作中,可以选择目标网站作为数据源。例如,如果想从电商平台上抓取苹果手机的商品评价,则可以选取像京东这样的平台。通过分析页面结构以及网络请求中的 XHR 请求,找到评论数据的具体接口。 对于具体的目标站点,可以通过开发者工具查看其加载资源的方式。比如,在浏览器中按下 `F12` 打开开发者模式,切换到 Network 面板并过滤关键词(如 “comments”),从而定位到返回 JSON 格式的 API 接口地址[^3]。 #### 2. 使用 Requests 和 BeautifulSoup 进行基础抓取 下面是一个简单的例子来展示如何利用 requests 库发送 HTTP 请求,并解析 HTML 文档提取所需的信息: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com/apple-phones' # 替换为目标网址 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') titles = soup.find_all('h2') # 假设商品名称位于 h2 标签内 for title in titles: print(title.text.strip()) ``` 此代码片段展示了基本的网页抓取流程,但针对更复杂的动态加载内容可能需要进一步处理。 #### 3. 处理 AJAX 动态加载的数据 许多现代 Web 页面采用异步 JavaScript 和 XML(AJAX)技术更新部分内容而无需刷新整个页面。这种情况下直接抓取静态 HTML 文件无法获得全部数据。此时应该关注于捕获这些后台调用产生的 RESTful APIs 或 GraphQL 查询语句。 以引用为例说明了当面对此类情况时的操作思路——即先确定哪个 URL 提供了所需的评论数据流,再模仿真实用户的访问行为向该服务端发起 GET 或 POST 请求取得原始 json 形式回复[^1]^。 #### 示例代码:模拟登录后获取特定数量的评论记录 假设我们已经找到了正确的 api 地址 `/api/v1/comments?page=1&size={fetch_comment_count}` ,那么可以根据需求调整参数值来自定义输出长度。 ```python def fetch_comments(api_url, count): params = {'page': 1, 'size': count} response = requests.get(api_url, params=params, headers={'Accept': 'application/json'}) if response.status_code == 200: data = response.json() messages = [] try: for item in data['result']: msg_dict = {} msg_dict["content"] = item['content'] msg_dict["username"] = item['author']['name'] messages.append(msg_dict) return messages except KeyError as e: raise Exception(f"Parsing failed due to missing key {e}") else: raise Exception("Failed to retrieve comments") # 调用函数设置最大读取消息数目为50条 fetched_messages = fetch_comments('/api/v1/comments', 50) print(fetched_messages[:10]) # 输出前十个结果用于验证正确性 ``` 上述程序段实现了对指定 API 的查询功能,并将每条评论的主要字段打包成字典形式存储起来以便后续加工使用。 #### 注意事项 - **合法性审查**: 在实施任何类型的自动化脚本之前,请务必阅读目标网站的服务条款(TOS),确保您的活动不会违反相关规定。 - **频率控制**: 设置合理的延时间隔以免给服务器带来过大压力;同时考虑加入随机等待时间减少被封禁风险。 - **异常管理**: 对可能出现的各种错误状况做好充分预案,包括但不限于超时重试机制、断点续传支持等措施提升稳定性。 ---
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