1. 写在前面
今天要抓取的一个网站叫做微医网站,地址为 https://www.guahao.com ,我们将通过python3爬虫抓取这个网址,然后数据存储到CSV里面,为后面的一些分析类的教程做准备。本篇文章主要使用的库为pyppeteer 和 pyquery
首先找到 医生列表页
https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p5
这个页面显示有 75952 条数据 ,实际测试中,翻页到第38页,数据就加载不出来了,目测后台程序猿没有把数据返回,不过为了学习,我们忍了。
2. 页面URL
https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p1
https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p2
...
https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p38
数据总过38页,量不是很大,咱只需要随便选择一个库抓取就行,这篇博客,我找了一个冷门的库
pyppeteer 在使用过程中,发现资料好少,很尴尬。而且官方的文档写的也不好,有兴趣的可以自行去看看。关于这个库的安装也在下面的网址中。
https://miyakogi.github.io/pyppeteer/index.html
最简单的使用方法,在官方文档中也简单的写了一下,如下,可以把一个网页直接保存为一张图片。
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import asyncio from pyppeteer import launch async def main(): browser = await launch() # 运行一个无头的浏览器 page = await browser.newPage() # 打开一个选项卡 await page.goto( 'http://www.baidu.com' ) # 加载一个页面 await page.screenshot({ 'path' : 'baidu.png' }) # 把网页生成截图 await browser.close() asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) # 异步 |
我整理了下面的一些参考代码,你可以 做一些参考。
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browser = await launch(headless = False ) # 可以打开浏览器 await page.click( '#login_user' ) # 点击一个按钮 await page. type ( '#login_user' , 'admin' ) # 输入内容 await page.click( '#password' ) await page. type ( '#password' , '123456' ) await page.click( '#login-submit' ) await page.waitForNavigation() # 设置浏览器窗口大小 await page.setViewport({ 'width' : 1350 , 'height' : 850 }) content = await page.content() # 获取网页内容 cookies = await page.cookies() # 获取网页cookies |
3. 爬取页面
运行下面的代码,你就可以看到控制台不断的打印网页的源码,只要获取到源码,就可以进行后面的解析与保存数据了。如果出现控制不输出任何东西的情况,那么请把下面的
await launch(headless=True)
修改为 await launch(headless=False)
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import asyncio from pyppeteer import launch class DoctorSpider( object ): async def main( self , num): try : browser = await launch(headless = True ) page = await browser.newPage() print (f "正在爬取第 {num} 页面" ) await page.goto( "https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p{}" . format (num)) content = await page.content() print (content) except Exception as e: print (e.args) finally : num + = 1 await browser.close() await self .main(num) def run( self ): loop = asyncio.get_event_loop() asyncio.get_event_loop().run_until_complete( self .main( 1 )) if __name__ = = '__main__' : doctor = DoctorSpider() doctor.run() |
4. 解析数据
解析数据采用的是pyquery ,这个库在之前的博客中有过使用,直接应用到案例中即可。最终产生的数据通过pandas保存到CSV文件中。
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import asyncio from pyppeteer import launch from pyquery import PyQuery as pq import pandas as pd # 保存csv文件 class DoctorSpider( object ): def __init__( self ): self ._data = list () async def main( self ,num): try : browser = await launch(headless = True ) page = await browser.newPage() print (f "正在爬取第 {num} 页面" ) await page.goto( "https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p{}" . format (num)) content = await page.content() self .parse_html(content) print ( "正在存储数据...." ) data = pd.DataFrame( self ._data) data.to_csv( "微医数据.csv" , encoding = 'utf_8_sig' ) except Exception as e: print (e.args) finally : num + = 1 await browser.close() await self .main(num) def parse_html( self ,content): doc = pq(content) items = doc( ".g-doctor-item" ).items() for item in items: #doctor_name = item.find(".seo-anchor-text").text() name_level = item.find( ".g-doc-baseinfo>dl>dt" ).text() # 姓名和级别 department = item.find( ".g-doc-baseinfo>dl>dd>p:eq(0)" ).text() # 科室 address = item.find( ".g-doc-baseinfo>dl>dd>p:eq(1)" ).text() # 医院地址 star = item.find( ".star-count em" ).text() # 评分 inquisition = item.find( ".star-count i" ).text() # 问诊量 expert_team = item.find( ".expert-team" ).text() # 专家团队 service_price_img = item.find( ".service-name:eq(0)>.fee" ).text() service_price_video = item.find( ".service-name:eq(1)>.fee" ).text() one_data = { "name" : name_level.split( " " )[ 0 ], "level" : name_level.split( " " )[ 1 ], "department" : department, "address" : address, "star" : star, "inquisition" : inquisition, "expert_team" : expert_team, "service_price_img" : service_price_img, "service_price_video" : service_price_video } self ._data.append(one_data) def run( self ): loop = asyncio.get_event_loop() asyncio.get_event_loop().run_until_complete( self .main( 1 )) if __name__ = = '__main__' : doctor = DoctorSpider() doctor.run() |
总结一下,这个库不怎么好用,可能之前没有细细的研究过,感觉一般,你可以在多尝试一下,看一下是否可以把整体的效率提高上去。
数据清单:
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对服务器之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41841569/article/details/86605876