爬虫03_基于requests的分页数据的爬取

项目实战01—基于ajax post请求爬取肯德基餐厅数据信息:

  • 爬取肯德基的餐厅位置数据,练习网址
  • 处理ajax post请求:使用requests模块的.post(url, headers, data)方法,其中参数data.post()方法中转门处理参数动态化的重要参数
  • 分页的核心在于分析请求数据包中的pageIndex参数,先抓取一页,再通过循环抓取多页
  • 注意:一定要对ajax请求返回的数据包进行分析,找到真正的url,找到响应的数据,如果是json数据直接调用response.json()方法将返回的字符串形式的json数据保存成字典或列表类型
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  • 项目代码展示
import requests
import os

url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword'
headers = {
   
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36'
}
for page_index in range(1,8):
    
Python爬取京东手机参数通常涉及到网络爬虫技术,其中Pandas库常用于数据处理,BeautifulSoup或Scrapy框架则用于解析HTML网页。以下是一个简单的示例,说明如何分页爬取京东商城的手机商品信息: 首先,安装必要的库: ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas ``` 然后,编写一个基本的爬虫脚本,这里以requests和BeautifulSoup为基础: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def get_page_content(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text else: print(f"请求失败,状态码:{response.status_code}") return None def parse_page(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取商品信息,假设手机参数在`div`标签内,如品牌、型号、价格等 phones_info = soup.find_all('div', class_='product-info') data = [] for info in phones_info: brand = info.find('span', class_='p-name').text.strip() model = info.find('span', class_='p-name-detail').text.strip() price = info.find('em', class_='p-price').text.strip() # 添加其他参数,例如内存、分辨率等 # memory = info.find('span', class_='some-class-for-memory').text.strip() if exists else '' # resolution = info.find('span', class_='some-class-for-resolution').text.strip() if exists else '' data.append({ 'Brand': brand, 'Model': model, 'Price': price, # ...其他参数 }) return data def fetch_jd_phone_params(start_url, num_pages=1): phone_data = [] for i in range(num_pages): url = f"{start_url}?page={i + 1}" html = get_page_content(url) if html is not None: parsed_data = parse_page(html) phone_data.extend(parsed_data) df = pd.DataFrame(phone_data) return df # 示例开始URL start_url = "https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%A7%BB%E5%8A%A8&enc=utf-8&wq=%E7%A7%BB%E5%8A%A8" # 爬取并保存结果 df = fetch_jd_phone_params(start_url) df.to_csv('jd_phones.csv', index=False) print("爬取完成,数据已保存到jd_phones.csv")
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