解析模块 1、数据的分类 1、结构化数据 特点:有固定的格式,如:HTML、XML 2、非结构化数据 示例:图片、音频、视频,这类数据以二进制方式存储 2、正则表达式 re 1、使用流程 1、创建编译对象 :p = re.compile('正则表达式') 2、对字符串进行匹配 :r = p.match('字符串') 3、获取匹配结果 :r.group() 2、常用方法 1、match(html) : 字符串开头的第1个,返回对象 2、search(html): 从开始往后找,匹配第1个,返回对象 3、findall(html) : 所有全部匹配,返回列表 3、表达式 . : 匹配任意字符(不包括\n) \d : 数字 \s : 空白字符 \S : 非空白字符 \w : 字母、数字、_ [...] : 包含[]内容 :A[BCD]E --> ABE ACE ADE * : 0次或多次 ? : 0次或1次 + : 1次或多次 {m}: m次 {m,n} : m-n次, AB{1,3}C ->ABC ABBC ABBBC 4、贪婪匹配和非贪婪匹配 贪婪匹配(.*) : 在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能多的匹配* 非贪婪匹配(.*?) :在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能少的匹配* import re
html = """<div><p>仰天大笑出门去</p></div>
<div><p>成也风云,败也风云</p></div>
"""
# 贪婪匹配,re.S使 . 能匹配\n在内的所有字符
p = re.compile('<div><p>.*</p></div>',re.S)
r = p.findall(html)
print(r)
# 非贪婪匹配
p = re.compile('<div><p>.*?</p></div>',re.S)
r = p.findall(html)
print(r)
5、findall()的分组 import re
s = "A B C D"
p1 = re.compile('\w+\s+\w+')
r1 = p1.findall(s)
print(r1)
# 第1步:['A B','C D']
# 第2步:['A','C']
p2 = re.compile('(\w+)\s+\w+')
r2 = p2.findall(s)
print(r2)
# 第1步:['A B','C D']
# 第2步:[('A','B'),('C','D')]
p3 = re.compile('(\w+)\s+(\w+)')
r3 = p3.findall(s)
print(r3)
3、内涵段子脑筋急转弯抓取import urllib.request
import re
class NeihanSpider:
def __init__(self):
self.headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0"}
self.baseurl = "https://www./njjzw/"
self.page = 1
# 获取页面
def getPage(self,url):
req = urllib.request.Request(url,headers=self.headers)
res = urllib.request.urlopen(req)
html = res.read().decode("utf-8")
self.parsePage(html)
# 解析页面
def parsePage(self,html):
p = re.compile('<div class="text-column-item.*?title="(.*?)">.*?class="desc">(.*?)</div>',re.S)
r_list = p.findall(html)
# print(r_list)
# r_list: [("二虎","公母"),(),()]
self.writePage(r_list)
# 保存数据
def writePage(self,r_list):
for r_tuple in r_list:
for r_str in r_tuple:
with open("急转弯.txt","a",encoding="gb18030") as f:
f.write(r_str.strip() + "\n")
# 每个急转弯之间有两个空行
with open("急转弯.txt","a") as f:
f.write("\n\n")
# 主函数
def workOn(self):
self.getPage(self.baseurl)
while True:
c = input("成功,是否继续(y/n):")
if c.strip().lower() == "y":
self.page += 1
url = self.baseurl + "index_" + str(self.page) + ".html"
self.getPage(url)
else:
print("爬取结束,谢谢使用本爬虫")
break
if __name__ == "__main__":
spider = NeihanSpider()
spider.workOn()
网址 :http://www. 1、步骤 1、找URL规律 第1页:https://www./njjzw/ 第2页:https://www./njjzw/index_2.html 2、用正则匹配出题目和答案 3、写代码 1、发请求 2、用正则解析 <div class="text-column-item.*?title="(.*?)">.*?class="desc">(.*?)</div> 3、保存 4、猫眼电影top100榜单,存到csv文件里import urllib.request
import re
import csv
class MaoyanSpider:
def __init__(self):
self.headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36 OPR/26.0.1656.60"}
self.baseurl = "http:///board/4?offset="
self.offset = 0
self.page = 1
# 获取页面
def getPage(self,url):
req = urllib.request.Request(url,headers=self.headers)
res = urllib.request.urlopen(req)
html = res.read().decode("utf-8")
self.parsePage(html)
# 解析页面
def parsePage(self,html):
p = re.compile('<div class="movie-item-info">.*?title="(.*?)".*?class="star">(.*?)</p>.*?class="releasetime">(.*?)</p>',re.S)
r_list = p.findall(html)
# r_list:[("霸王别姬","张国荣","1993"),(),()]
self.writeTocsv(r_list)
# 保存数据
def writeTocsv(self,r_list):
for r_tuple in r_list:
# L = list(r_tuple)
L = [r_tuple[0].strip(),r_tuple[1].strip(),r_tuple[2].strip()]
with open("猫眼电影.csv","a",newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(L)
# 主函数
def workOn(self):
while True:
c = input("爬按y,退出按q:")
if c.strip().lower() == "y":
url = self.baseurl + str(self.offset)
self.getPage(url)
self.page += 1
self.offset = (self.page - 1)*10
else:
print("爬取结束")
break
if __name__ == "__main__":
spider = MaoyanSpider()
spider.workOn()
网址 :猫眼电影 - 榜单 - top100榜 目标 :抓取电影名、主演、上映时间 1、知识点 1、csv模块的使用流程 1、打开csv文件 with open("测试.csv","a",newline="") as f: 2、初始化写入对象 writer = csv.writer(f) 3、写入数据(列表) writer.writerow([列表]) 2、准备工作 1、找URL规律 第1页:http:///board/4?offset=0 第2页:http:///board/4?offset=10 第n页:offset=(n-1)*10 2、写正则表达式 <div class="movie-item-info">.*?title="(.*?)".*?class="star">(.*?)</p>.*?class="releasetime">(.*?)</p> 3、写代码 数据持久化存储1、存入mongodb数据库(pymongo模块回顾) # 创建连接对象 conn = pymongo.MongoClient("localhost",27017) # 创建数据库对象 db = conn.库名 # 创建集合对象 myset = db.集合名 # 插入数据 myset.insert(字典) >>>show dbs >>>use 库名 >>>show collections >>>db.集合名.find().pretty() >>>db.dropDatabase() >>>db.集合名.count() 2、存入MySQL数据库(pymysql模块回顾)3、requests模块 1、安装 Anaconda Prompt : conda install requests Windows cmd : python -m pip install requests ## python -m 是以管理员身份执行pip安装命令 Ubuntu : sudo pip3 install requests 2、常用方法 1、requests.get(url,headers=headers) 发起请求,并获取响应对象 2、响应对象res的属性 1、res.text : 字符串 2、res.content : 字节流 3、res.encoding: 指定字符编码 (ISO-8859-1) ## res.encoding = "utf-8" 4、res.status_code : 响应码 5、res.url : 实际数据的URL 3、get()使用场景 1、没有查询参数 res = requests.get(url,headers=headers) 2、有查询参数(params) res = requests.get(url,params=params,headers=headers)
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