初试python爬取网页数据
任务要求:寻找记录当日全国疫情数据的网站,爬取其中的数据存入数据库,最后像之前数据可视化一样用图表显示数据。
参考博客:https://www.cnblogs.com/dd110343/p/12461824.html
在讲解之前先附上老师要求的表格统计图:
这是我在完成该作业时记录的过程,写得很简略。留作业当天晚上我选择使用Java+Jsoup尝试爬取,但是所选择的网站,当我用Chrome浏览器读取它的HTML代码时,发现其数据是使用jQuery写在<script>里的,由于我不会使用Java+Jsoup将<script>中关于数据的内容单独摘取出来,且舍友已经通过python写出了爬取功能,我就打算用python再试试。python爬取网站的能力很强,代码也十分简单:
1 import requests2 from bs4 import BeautifulSoup
3 import re
4 import pymysql
5 import json
6 import datetime
7 #记录执行次数
8 num=0
9 #向数据库写入数据
10 def insertdata(data,n):
11 conn=pymysql.connect("localhost","root","Inazuma","paqu",charset=\'utf8\')
12 cur=conn.cursor()
13 sql="INSERT INTO yiqing(Date,Province,City,Confirmed,Cured,Dead) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
14 try:
15 cur.execute(sql,data)
16 conn.commit()
17 print(n)
18 except:
19 conn.rollback()
20 print("ERROR")
21 conn.close()
22 #所要爬取的网站的地址
23 url = \'https://raw.githubusercontent.com/BlankerL/DXY-2019-nCoV-Data/master/json/DXYArea.json\'
24 #调用requests.get()方法
25 response = requests.get(url)
26 #转换为文本
27 version = response.text
28 #提取其中的json数据
29 jsonData = json.loads(version)
30 #根据数据进行筛选写入
31 for i in range(len(jsonData[\'results\'])):
32 if(jsonData[\'results\'][i][\'countryName\']==\'中国\'):
33 province = jsonData[\'results\'][i][\'provinceName\']
34 for j in range(len(jsonData[\'results\'][i][\'cities\'])):
35 confirmed=jsonData[\'results\'][i][\'cities\'][j][\'confirmedCount\']
36 cured=jsonData[\'results\'][i][\'cities\'][j][\'curedCount\']
37 dead=jsonData[\'results\'][i][\'cities\'][j][\'deadCount\']
38 city=jsonData[\'results\'][i][\'cities\'][j][\'cityName\']
39 #使用python中datetime的方法提取时间(yyyy-mm-dd)
40 date=datetime.date.today()
41 #提取数据完成,执行操作,num+1
42 num=num+1
43 #调用入库方法
44 insertdata((date,province,city,confirmed,cured,dead),num)
我一开始选择爬取的网站是这个:https://wp.m.163.com/163/page/news/virus_report/index.html?_nw_=1&_anw_=1,但针对其中某<div>控件里<ul>中用于存储数据的的<li>元素数据无法提取出来,针对其<div>的上一级爬取没有问题,整个HTML爬取也能正常显示,但是内部爬取就返回为空。这个BUG我从当天中午一直弄到下午5点左右(3月11号),但还是没有解决,最后在浏览其他资料时偶然看到了上面我给的博客,我发现他爬取的网站是一个纯json数据的文本,提取json数据很简单,最后完成了该任务。当然,我之前爬取网站出现的BUG不可能不管,还在学习中。下面给出在爬取数据后的运行情况以及其可视化显示:
python:
Navicat for MySQL(这里显示部分数据,总计426条(见上图)):
可视化(代码跟上次一样,只是更改了读取的数据库,查询的SQL语句以及HTML中动态插入表格部分的部分代码):‘
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