今天给大家分享一个小网站的数据采集,并写到excel里面!
分析网站
目标网站是“小咪购”,这里有天猫所有的含有购物券的商品信息,我们今天就来抓它吧!
随便找一段文字,然后点击右键查看网页源代码,看看是否存在该文字,如果存在,那么这个网页就是静态网站了!很幸运,这个网站居然是静态的。
那就简单了,不需要去分析ajax加载数据或者找json包了,直接获取网页源代码==>>匹配相关内容==>>保存数据即可!
工具和库
Windows+python3.6
import random
import time
import requests
from lxml import etree
import xlwt
用这几个库就可以搞定了!注意xlwt和xlrd这2个库都是操作excel的,一个是保存数据,一个是读取数据,不要搞混了。
开始写代码
首先写一个函数,将所有的爬虫工作写到函数里,如下图
这个网站需要写上headers,不写是抓不到数据的!新建一个列表,将爬到的相关数据写入列表,它的形式大概是这样的:【【产品信息A1,2,3……】,【产品信息B1,2,3……】……】,这么写列表是因为我们最后要将他们写如excel表格,那么列表中的每一个元素(还是列表形式)都是一行数据,方便写入!
注意第33行,列表构成的时候,用+连接会将所有列表中的元素放入一个列表,比如:【1,2,3】+【4,5】=【1,2,3,4,5】,而用append()函数则会将后面的内容作为一个元素加入列表中,比如:[1,2,3].append([4,5])=[1,2,3,[4,5]]
下来就是写入excel了,首先是新建excel表格,并写入第一行数据
wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
ws = wb.add_sheet('优惠券')
path = 'E://python//优惠券.xls'
head = ['序号','商品类型','商品名称','优惠券','券后价','在售价','销量','推荐理由','商品链接']
for i in range(9):
ws.write(0,i,head[i])
后面的数据,依次按格式写入并最后用wb.save(路径)的方式保存即可!完整代码及效果如下
import random
import time
import requests
from lxml import etree
import xlwt
def main(line = 1):
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:60.0) Gecko/20100101 Firefox/60.0'}
url = 'http://www.hlxns.com'
html = requests.get(url, headers=headers)
html.encoding = 'utf-8'
page = etree.HTML(html.text).xpath('//a[@class="item"]/text()')[-1]
for i in range(int(line/100)+1, int(page) + 1):
k = 1
lis = []
print('【开始下载】第%d页数据'%i)
htm = requests.get(url + '/index.php?r=l&page={}'.format(str(i)), headers=headers)
htm.encoding = 'utf-8'
data = etree.HTML(htm.text)
url_sps = data.xpath('//div[@class="title"]/a/@href')
for url_sp in url_sps:#一页100条
time.sleep(random.random()*2)
print(' 【正在下载】第%03d页第%03d条商品数据'%(i,k),end='')
k += 1
html_sp = requests.get(url + url_sp, headers=headers)
html_sp.encoding = 'utf-8'
info = etree.HTML(html_sp.text)
title = info.xpath('//span[@class="title"]/text()') # 产品
summary = [x.replace('推荐理由:','') for x in info.xpath('//span[@class="theme-color-3"]/text()')] # 推荐理由
category = info.xpath('//div[@class="nav-wrap"]/div/a[3]/text()') # 类别
now_price = info.xpath('//span[@class="now-price"]/b[2]/i/text()') # 券后价
old_price = info.xpath('//span[@class="org-price"]/i/text()') # 在售价
nums = info.xpath('//div[@class="text-wrap"]/span[2]/i/text()') # 销量
coupon = info.xpath('//div[@class="buy-coupon theme-color-8"]/span/b/text()') # 优惠券
sp_url = info.xpath('//a[@class="theme-bg-color-8"]/@href') # 链接
lis.append(category+title+coupon+now_price+old_price+nums+summary+sp_url)
print('................................【下载完成】')
print('######第%d页数据 【下载完成】'%i)
for ii in range(len(lis)):
lis[ii].insert(0, line) # 添加序号
for j in range(9): # 列
ws.write(line, j, lis[ii][j])
line += 1
print('>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>【写入本页数据完成】<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<')
wb.save(path)
if __name__ == '__main__':
wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
ws = wb.add_sheet('优惠券')
path = 'E://python//优惠券.xls'
head = ['序号','商品类型','商品名称','优惠券','券后价','在售价','销量','推荐理由','商品链接']
for i in range(9):
ws.write(0,i,head[i])
main()
由于网站更新的很快(官方说是10分钟。。。),所以也没有抓取那么多,所有的页面有大约600多页,一页100条信息,也就是说一共有6万多条商品信息,如果不用多线程的话会很慢!