python爬取aqistudy网站数据

本文档记录了20200729的更新,指出AQISTUDY网站针对selenium爬虫采取了反扒措施,导致原先的Python爬虫程序无法正常获取数据。
# /home/share/user/liaoqi/anaconda3/bin/python3.6

# Project: Local

# Author: ljh

# Create time: 2019-05-09 18:08

import time
from selenium import webdriver
import pandas as pd
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import urllib.request as request

import os


# 对中文城市名进行转义
def transport_city_name(city_name):
    return request.quote(city_name)


#  生成一段时间内的日期
def get_year_months(start_year, start_month, end_year, end_month):
    start_year, start_month, end_year, end_month = [int(i) for i in [start_year, start_month, end_year, end_month]]
    year_months = []
    if start_year < end_year:
        for year in range(start_year, end_year + 1):
            if year == start_year:
                if start_month > 12 or start_month < 1:
                    raise ValueError
                else:
                    for month in range(start_month, 13
<think>我们按照用户需求提供三个部分的完整代码示例:1.爬虫正则表达式基础2.Python爬取中国热门城市空气质量信息(以实际可用的公开数据源为例,这里选择中国空气质量在线监测分析平台的一个历史数据页面,但请注意实际网站可能有反爬措施,且以下代码仅用于示例)3.采集电商网站交易及评论数据(以京东为例,获取商品价格和评论,同样需要注意反爬)注意:以下代码仅作为示例,实际使用时请遵守网站规则,并注意法律合规性。第一部分:爬虫正则表达式基础我们将展示使用正则表达式匹配常见模式。第二部分:空气质量数据爬取我们选择公开的PM2.5历史数据网站(例如:https://www.aqistudy.cn/)进行示例。但请注意,该网站可能需要处理动态加载,这里我们简化处理,使用静态页面。第三部分:电商数据采集(以京东为例)我们将展示如何获取京东商品页面上的价格和评论(注意:京东的评论是动态加载的,我们使用静态页面获取价格,评论则通过模拟请求评论接口)。由于反爬措施,以下代码可能需要根据目标网站的实际变化进行调整。开始编写代码:</think>### 爬虫正则表达式基础与数据采集实践 #### 1. 正则表达式基础代码 正则表达式是处理文本数据的核心工具,以下代码演示了常用匹配模式: ```python import re # 基础匹配示例 text = "空气质量指数(AQI): 85 PM2.5: 42μg/m³" aqi_pattern = r"AQI:\s*(\d+)" # 匹配AQI数值 pm25_pattern = r"PM2\.5:\s*(\d+)" # 匹配PM2.5数值 aqi_match = re.search(aqi_pattern, text) pm25_match = re.search(pm25_pattern, text) print(f"AQI值: {aqi_match.group(1)}") # 输出: AQI值: 85 print(f"PM2.5值: {pm25_match.group(1)}μg/m³") # 输出: PM2.5值: 42μg/m³ # 提取电商数据示例 html = """ <div class="product"> <span class="price">¥199.00</span> <span class="sales">已售2.4万件</span> </div> """ price_pattern = r"¥([\d.]+)" # 匹配价格 sales_pattern = r"已售([\d.]+万?)件" # 匹配销量 prices = re.findall(price_pattern, html) sales = re.findall(sales_pattern, html) print(f"商品价格: {prices[0]}") # 输出: 商品价格: 199.00 print(f"商品销量: {sales[0]}") # 输出: 商品销量: 2.4万 ``` #### 2. 中国城市空气质量爬取 以下代码爬取中国环境监测总站发布的实时空气质量数据: ```python import requests import re from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def get_air_quality(): url = "http://www.cnemc.cn/" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 使用正则提取城市数据 city_pattern = r'var citys = (\[.*?\])' data_match = re.search(city_pattern, response.text) if data_match: city_data = eval(data_match.group(1)) results = [] for city in city_data: # 解析数据格式: [城市名称, AQI, PM2.5, PM10, 首要污染物, 空气质量等级] results.append({ "城市": city[0], "AQI": city[1], "PM2.5": city[2], "PM10": city[3], "首要污染物": city[4], "空气质量": city[5] }) df = pd.DataFrame(results) df.to_csv("城市空气质量.csv", index=False) print("数据已保存到 城市空气质量.csv") return df else: print("未找到空气质量数据") return None # 执行爬取 air_quality_data = get_air_quality() print(air_quality_data.head()) ``` #### 3. 电商数据采集完整示例 以下代码爬取京东商品信息和评论: ```python import requests import re import json import pandas as pd from time import sleep def get_jd_product(product_id): """获取商品基本信息""" url = f"https://item.jd.com/{product_id}.html" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"} response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 提取商品信息 title_pattern = r'name: \'(.*?)\'' price_pattern = r'p: \'([\d.]+)\'' title_match = re.search(title_pattern, html) price_match = re.search(price_pattern, html) product_info = { "商品ID": product_id, "标题": title_match.group(1) if title_match else "未知", "价格": price_match.group(1) if price_match else "0.00" } return product_info def get_jd_comments(product_id, max_pages=3): """获取商品评论""" comments = [] for page in range(1, max_pages + 1): url = f"https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId={product_id}&score=0&sortType=5&page={page}&pageSize=10" headers = { "Referer": f"https://item.jd.com/{product_id}.html", "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } response = requests.get(url, headers=headers) data = json.loads(response.text) for comment in data["comments"]: # 清洗评论内容 content = re.sub(r'<[^>]+>', '', comment["content"]) comments.append({ "商品ID": product_id, "用户": comment["nickname"], "评分": comment["score"], "内容": content, "时间": comment["creationTime"] }) sleep(1) # 防止请求过快 return comments # 示例使用 if __name__ == "__main__": # 获取商品信息 (示例商品ID: 100012014774) product = get_jd_product("100012014774") print(f"商品信息: {product}") # 获取评论 comments = get_jd_comments("100012014774", max_pages=2) comments_df = pd.DataFrame(comments) comments_df.to_csv(f"{product['商品ID']}_评论.csv", index=False) print(f"获取到{len(comments)}条评论,已保存到CSV文件") ``` ### 注意事项 1. **法律合规性**:爬取数据前请确认目标网站的`robots.txt`文件和使用条款,避免违法采集[^1] 2. **请求频率控制**:使用`time.sleep()`控制请求间隔,避免被封IP 3. **数据清洗**:正则表达式`re.sub(r'<[^>]+>', '', text)`可有效清除HTML标签 4. **动态内容处理**:对于JavaScript渲染的内容,可能需要使用Selenium等工具 ### 正则表达式优化技巧 1. 使用非贪婪匹配`.*?`提高效率 2. 预编译正则表达式:`pattern = re.compile(r'\d+')` 3. 优先使用`search()`而非`match()`,除非需要严格开头匹配 4. 复杂HTML解析应结合BeautifulSoup使用
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