Python爬虫系列9-非诚勿扰等婚恋网数据批量抓取!

简介: 一般当大家遇到不顺心的时候,总是会焦虑,抱怨,我知道,这也是人软弱的一面,但是我们越是遇到困难,越是要振作起来,不要放弃自己,然后悄悄努力,只有这样才能让自己越来越好,如果一直沉浸在痛苦中,只会越来越糟。适当的逼一逼自己,你会发现,人的潜力是无限的。

-实战

今天要采集的网站是 https://www.baihe.com/home.shtml

image.png

image.png

第一步:分析目标网站,找到需要抓取的内容,请求网页

image.png

点击每一个相亲妹子后会进入详情页,我先将需要抓取的数据字段标注出来;
image.png

image.png

好了;以上就是我们接下来要抓取的字段;通过F12【抓包工具】分析网页结构,进行数据请求
image.png

经过我们分析,发现这些所有的id是每个展示妹子的详情页的编号。这里第一步的代码我会通过工具复制生成;详情使用可以参考我前面写的爬虫博客,里面有详细的介绍。

import requests


cookies = {
    'nTalk_CACHE_DATA': '{uid:kf_9847_ISME9754_307535896,tid:1653465759744600}',
    'cookie_pcc': '701%7C%7Cwww.baidu.com%7C%7C%7C%7Chttps%3A//www.baidu.com/baidu.php/url%3D000000j0xnZgmfstWRzh33VF3cb2EGbljjTm2XORGNVr31dviatIZaLCQZE5tpdPv5THV9_BxhYTSOaWHMrb3jxZP0neoNi04rTdcQ_JttKLkch1fB0z8zImc9OUD9ztvjHr3LC6apNE3cF5h6YwYjAGBkEw0s9PxV_11kcPLpaeyNbbbqeDrGfGTjZQp6ScjLr_onGAVrxoiXvbFS4YnzJELiu2.DR_NR2Ar5Od663rj6tovgdFwKL9JuBBHwmEukmc3tSrZFubzImggFmEukmc3tSrZFubzITTnPHnRipQ7IXeGRojPak8_vUPB60.U1Yk0ZDq_Phl1tL30ZKGm1Ys0Zfq_Phl1tL30A-V5HczPfKM5yq-TZns0ZNG5yF9pywd0ZKGujYkPsKWpyfqn1Rz0AdY5HDsnHIxnH0zndtknjD4g1csPH7xnH0YP7t1PW0k0AVG5H00TMfqPHmY0AFG5HDdr7tznjwxPH010AdW5HD4nWDLPj0vPWFxnH0zndtknjD4g1csPH7xnH0zg100TgKGujYs0Z7Wpyfqn0KzuLw9u1Ys0A7B5HKxn0K-ThTqn0KsTjY4rH6LnWnYnHT0UMus5H08nj0snj0snj00Ugws5H00uAwETjYs0ZFJ5H00uANv5gKW0AuY5H00TA6qn0KET1Ys0AFL5HDs0A4Y5H00TLCq0A71gv-bm1dsTzdMXh93XfKGuAnqiD4K0ZKCIZbq0Zw9ThI-IjYvndtsg1Ddn0KYIgnqnHTzrHbdPWT3n1n3nHb3rHmYPHc0ThNkIjYkPWR1rH63nWnYP1D10ZPGujd-nWRvPHnznj0snjDYPvcL0AP1UHY4fWKafHmdwjP7rRcznbcz0A7W5HD0TA3qn0KkUgfqn0KkUgnqn0KlIjYs0AdWgvuzUvYqn7tsg1Kxn7tknjfvg100uA78IyF-gLK_my4GuZnqn7tsg1Kxn7tznW6Yn1Dkg100TA7Ygvu_myTqn0Kbmv-b5Hm0ugwGujYvP0K9TLKWm1Ys0ZNspy4Wm1Ys0Z7VuWYs0AuWIgfqn0KGTvP_5H00mywhUA7M5HD0UAuW5H00uAPWujYLwWFKPbRLP10Ln1RLfWuKrDczwWnzfWfsPDD4fH9DfW01P1DvPjF70Zwzmyw-5HTLnjnsnfKBuA-b5RDdrHmdP1KawW-DnHb1PRPKwbcdfWwaPDcdf1IKnH7D0AqW5HD0mMfqn0KEmgwL5H00ULfqn0KETMKY5H0WnanWnansc10Wna3snj0snj0Wnansc10WQinsQW0snj0snankQW0snjDsn0K3TLwd5HbkPjTdPsKkgLmqna31n7tsQW0sg108njKxna3vPNtsQWm3g1D8njKxna3sn7tknW60mMPxTZFEuA-b5H00ThqGuhk9u1Ys0APv5fKGTdqWTADqn0KWTjYs0AN1IjYs0APzm1Y1nWD4P0%26us%3Dnewvui%26xst%3DTjY4rH6LnWnYnHTKm1YLwWFKPbRLP10Ln1RLfWuKrDczwWnzfWfsPDD4fH9DfW01P1DvPjF70ycqfHR4PWRLnDFArRfkrHndfY7AfWNaPDcYfWNjPYDknRfKT1YkPWnsrHnkPjf4P1fLnWbLnWTzPdtznWNxn07L5Uju8_OPS07k5Uju8_OPS07d5HbkPjTdPs7Y5HDvPHn4rj6zn1RKUgDqn0cs0BYKmv6quhPxTAnKUZRqn07WUWdBmy-bIfDkPjcLPjRsn16s%26word%3D%26ck%3D3185.2.25.385.151.641.168.334%26shh%3Dwww.baidu.com%26wd%3D%26bc%3D110101',
    'lastLoginDate': 'Fri%20Jun%2017%202022%2015%3A31%3A41%20GMT+0800%20%28%u4E2D%u56FD%u6807%u51C6%u65F6%u95F4%29',
    'accessID': '20220617153144628172',
    'AuthCookie': '4BFFD62B611D896E1BE7F480CCCB001B1BD68628BCF5403139E56FCCC72E6390D959A524156735E2904AF051C2A81FF4D7A6E2425F8EA8583550DF3BFADA8DEAB8663DEBE3E7CEC96BFB0F813A653583',
    'AuthMsgCookie': 'DF8460C627701442D456F6DEC24E885B226FEB41345DB74869EE97E21DE619A502436CD1A716D2090DC7DF0EFBB45751A40365EC5A074F215FD92462159F9EDAF2A7BF61CC190B72160C9577DD9FC8C3',
    'GCUserID': '307535896',
    'OnceLoginWEB': '307535896',
    'LoginEmail': '15565222558%40mobile.baihe.com',
    'userID': '307535896',
    'spmUserID': '307535896',
    'AuthTokenCookie': 'bh.1655451112570_1800.2E664AC5D26098AD7D0726E860794FD423B2D9AA.bhkOo8o.6',
    'orderSource': '10130301',
    'tempID': '2221682829',
    'accessToken': 'BH1655451113251381243',
    'Hm_lvt_5caa30e0c191a1c525d4a6487bf45a9d': '1653465735,1655451114',
    'hasphoto': '1',
    'noticeEvent_307535896': '17',
    'AuthCheckStatusCookie': 'CF1435EE11930031DF4F400BD2B5F82014D1D3015978705726A127B203C4931405E9D878DCC812E7',
    'tgw_l7_route': '0dd999c63b312678b82b8668ba91d54d',
    '_fmdata': 'Ewvc1t%2BSwfMTVNcjWwP%2B0uotvg7udIoQjotCEf9E17Cze%2FAmFlYoO9ck5kXksZIV4NnFW887fy1Cir5%2FSpViSsST%2B7H1NdEsFNtfsQGa62M%3D',
    'Hm_lpvt_5caa30e0c191a1c525d4a6487bf45a9d': '1655451753',
}
headers = {
    'Connection': 'keep-alive',
    'Pragma': 'no-cache',
    'Cache-Control': 'no-cache',
    'Accept': 'text/javascript, application/javascript, application/ecmascript, application/x-ecmascript, */*; q=0.01',
    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.117 Safari/537.36',
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
    'Origin': 'https://search.baihe.com',
    'Sec-Fetch-Site': 'same-origin',
    'Sec-Fetch-Mode': 'cors',
    'Referer': 'https://search.baihe.com/',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
}

data = {
    'minAge': '19',
    'maxAge': '27',
    'minHeight': '155',
    'maxHeight': '170',
    'education': '1-7',
    'loveType': '',
    'marriage': '',
    'income': '1-6',
    'city': '8611',
    'nationality': '',
    'occupation': '',
    'children': '',
    'bloodType': '',
    'constellation': '',
    'religion': '',
    'online': '',
    'isPayUser': '',
    'isCreditedByAuth': '',
    'hasPhoto': '1',
    'housing': '',
    'car': '',
    'homeDistrict': '',
    'page': '1',
    'sorterField': '1',
}

response = requests.post('https://search.baihe.com/Search/getUserID?&jsonCallBack=jQuery18309875005900753058_1655451752969', cookies=cookies, headers=headers, data=data)

print(response.text)

image.png

第二步:解析数据,把有价值的内容进行提取

import json

data = response.text.lstrip('jQuery18309875005900753058_1655451752969(').rstrip(');')

data=json.loads(data)

data = data['data']
print(data)

经过处理,我们已经把单独的id进行了提取,接下来就可以进行拼接,请求详情页中的数据了。
image.png

image.png

image.png

第三步:持久化保存数据

这里我选择了使用pandas进行存储。

from lxml import etree
import pandas as pd


# 存储数据
name=[]
age=[]
hg=[]
x_l=[]
city=[]
h_p=[]
content=[]


for item_id in data:
    # 拼接 url
    url = 'https://profile1.baihe.com/?oppID='+item_id
    # print(url)

    response_2 = requests.get(url,headers=headers, cookies=cookies).text

    html=etree.HTML(response_2)
    # 姓名
    name.append(html.xpath('//div[@class="name"]/span[2]/text()')[0])
    # 年龄
    age.append(html.xpath('//div[@class="inter"]/p/text()')[0])
    # 身高
    hg.append(html.xpath('//div[@class="inter"]/p/text()')[1])
    # 学历
    x_l.append(html.xpath('//div[@class="inter"]/p/text()')[2])
    # 所在城市
    city.append(html.xpath('//div[@class="inter"]/p/text()')[3])
    # 是否婚配
    h_p.append(html.xpath('//div[@class="inter"]/p/text()')[4])
    # 自我介绍
    content.append(html.xpath('//div[@class="intr"]/text()')[0])
    print(name,age,hg,x_l,city,h_p,content)

df = pd.DataFrame()
df['网名']=name
df['年龄']=age
df['身高']=hg
df['学历']=x_l
df['所在城市']=city
df['是否婚配']=h_p
df['自我介绍']=content

df.to_excel('百合网Demo.xls',encoding='utf-8',index=False) 

image.png

结果展示

image.png

在这个浮躁的时代;竟然还有人能坚持篇篇原创;

如果本文对你学习有所帮助-可以点赞👍+ 关注!将持续更新更多新的文章。

支持原创。感谢!

相关文章
|
27天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
|
28天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫:深入探索1688关键词接口获取之道
在数字化经济中,数据尤其在电商领域的价值日益凸显。1688作为中国领先的B2B平台,其关键词接口对商家至关重要。本文介绍如何通过Python爬虫技术,合法合规地获取1688关键词接口,助力商家洞察市场趋势,优化营销策略。
|
3天前
|
数据采集 存储 缓存
如何使用缓存技术提升Python爬虫效率
如何使用缓存技术提升Python爬虫效率
|
4天前
|
数据采集 Web App开发 监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
|
13天前
|
数据采集 JSON API
如何利用Python爬虫淘宝商品详情高级版(item_get_pro)API接口及返回值解析说明
本文介绍了如何利用Python爬虫技术调用淘宝商品详情高级版API接口(item_get_pro),获取商品的详细信息,包括标题、价格、销量等。文章涵盖了环境准备、API权限申请、请求构建和返回值解析等内容,强调了数据获取的合规性和安全性。
|
14天前
|
数据采集 安全 定位技术
使用代理IP爬虫时数据不完整的原因探讨
在信息化时代,互联网成为生活的重要部分。使用HTTP代理爬取数据时,可能会遇到失败情况,如代理IP失效、速度慢、目标网站策略、请求频率过高、地理位置不当、网络连接问题、代理配置错误和目标网站内容变化等。解决方法包括更换代理IP、调整请求频率、检查配置及目标网站变化。
48 11
|
18天前
|
数据采集 存储 API
利用Python爬虫获取1688关键词接口全攻略
本文介绍如何使用Python爬虫技术合法合规地获取1688关键词接口数据,包括环境准备、注册1688开发者账号、获取Access Token、构建请求URL、发送API请求、解析HTML及数据处理存储等步骤,强调遵守法律法规和合理使用爬虫技术的重要性。
|
25天前
|
数据采集 JSON 开发者
Python爬虫京东商品详情数据接口
京东商品详情数据接口(JD.item_get)提供商品标题、价格、品牌、规格、图片等详细信息,适用于电商数据分析、竞品分析等。开发者需先注册账号、创建应用并申请接口权限,使用时需遵循相关规则,注意数据更新频率和错误处理。示例代码展示了如何通过 Python 调用此接口并处理返回的 JSON 数据。
|
25天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
构建高效的数据管道:使用Python进行ETL任务
在数据驱动的世界中,高效地处理和移动数据是至关重要的。本文将引导你通过一个实际的Python ETL(提取、转换、加载)项目,从概念到实现。我们将探索如何设计一个灵活且可扩展的数据管道,确保数据的准确性和完整性。无论你是数据工程师、分析师还是任何对数据处理感兴趣的人,这篇文章都将成为你工具箱中的宝贵资源。
|
30天前
|
XML 数据采集 数据格式
Python 爬虫必备杀器,xpath 解析 HTML
【11月更文挑战第17天】XPath 是一种用于在 XML 和 HTML 文档中定位节点的语言,通过路径表达式选取节点或节点集。它不仅适用于 XML,也广泛应用于 HTML 解析。基本语法包括标签名、属性、层级关系等的选择,如 `//p` 选择所有段落标签,`//a[@href='example.com']` 选择特定链接。在 Python 中,常用 lxml 库结合 XPath 进行网页数据抓取,支持高效解析与复杂信息提取。高级技巧涵盖轴的使用和函数应用,如 `contains()` 用于模糊匹配。