Python简单爬取景点信息

本文介绍了如何使用Python的BeautifulSoup模块抓取网络上的景点信息,通过URL管理器、下载器、解析器和数据输出部分,从百科词条中筛选并收集相关景点的数据。

前言

网络爬虫是为了获取互联网上的海量信息数据,在互联大数据加持的背景下,对数据合理利用成为了推动互联网发展的原动力。对个人而言,可以利用爬虫工具来获取自己想要的数据信息。海量的互联网数据如何筛选到自己想要的,并且有价值的呢,这里借取python的网络爬虫模块来实现景点信息爬取,进而获取收集相关景点的信息。

背景知识

Python爬虫主要由URL管理器、URL下载器、URL解析器、数据输出部分构成。不同的爬取内容,爬取的这几个模块也不相同,特别是URL管理器以及URL解析器,它们的设计要与爬取网站的结构相匹配。Python的beautifulsoup模块是比较常用的爬虫模块,它的解析功能非常强大,配合urlib模块可以实现简单的爬虫架构,下面是简单用urlib获取百度首页内容的样例:

#! /usr/bin/env python
# encoding: utf-8
import urllib.request
import http.cookiejar

url = "http://www.baidu.com"

#简单爬取百度首页
print ('simple crider')
response1 = urllib.request.urlopen(url)
print (response1.getcode())
print (len(response1.read()))

#自定义客户端爬取百度首页
print ('comple crider')
request = urllib.request.Request(url)
request.add_header("user-agent","Mozilla/5.0")
response2 = urllib.request.urlopen(request)
print (response2.getcode())
print (len(response2.read()))

#带cookie爬取百度首页
print ('cookie crider')
cj =  http.cookiejar.CookieJar()
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
response3 = urllib.request.urlopen(url)
print (response3.getcode())
print (cj)
print (response3.read())

Python爬取景点信息:

数据源来自百科词条,URL解析器根据词条简介栏的景点级别字段进行识别该词条是否属于景点相关的词条,然后由数据输出模块进行相关数据信息的收集整理输出。

#!/usr/bin/env python
# en
### 使用Python编写爬虫程序抓取旅游景点评论数据 #### 准备工作 为了实现这一目标,首先需要安装一些必要的Python库。这些库包括`requests`用于发送HTTP请求,`BeautifulSoup`或`lxml`用于解析HTML文档,以及`pandas`用于处理和保存获取的数据[^1]。 对于更复杂的网页结构或者动态加载的内容,则可以考虑使用`Selenium`这样的工具模拟浏览器行为来获取页面信息。另外,Scrapy是一个强大的爬虫框架,特别适用于大型项目中的数据采集任务,可以通过命令 `scrapy crawl tour_data -o tour_data.json` 来运行并导出抓取的结果为JSON文件[^2]。 #### 编写简单爬虫脚本 下面展示了一个基本的例子,该例子展示了如何利用`requests`和`BeautifulSoup`组合起来构建一个简易版的爬虫: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def fetch_reviews(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") reviews = [] for review in soup.find_all('div', class_='review'): text = review.find('span').get_text(strip=True) rating = int(review.select_one('.rating')['aria-label'].split()[0]) reviews.append({ 'text': text, 'rating': rating }) df = pd.DataFrame(reviews) return df if __name__ == "__main__": url = "https://example.com/travel-reviews" data_frame = fetch_reviews(url) data_frame.to_csv("travel_reviews.csv", index=False) ``` 这段代码定义了一个名为`fetch_reviews()` 的函数,它接受URL参数,并返回包含所有找到的评论及其评分的信息表单。最后将结果存储在一个CSV文件中以便后续分析。 请注意,在实际操作过程中还需要遵循各网站的服务条款,尊重robots.txt协议规定的访问权限限制,并适当设置请求间隔时间以免给服务器造成过大压力。
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