这样的代码简短易懂、容易上手

时间:2019-10-03 05:19来源:快三平台下载编程
前言 入门爬虫很容易,几行代码就可以,可以说是学习 Python 最简单的途径。 号:960410445 群里有志同道合的小伙伴,互帮互助, 群里有不错的视频学习教程和PDF! 刚开始动手写爬虫,

前言

入门爬虫很容易,几行代码就可以,可以说是学习 Python 最简单的途径。

 号:960410445 群里有志同道合的小伙伴,互帮互助, 群里有不错的视频学习教程和PDF!

刚开始动手写爬虫,你只需要关注最核心的部分,也就是先成功抓到数据,其他的诸如:下载速度、存储方式、代码条理性等先不管,这样的代码简短易懂、容易上手,能够增强信心。

基本环境配置

版本:Python3

系统:Windows

相关模块:pandas、csv

爬取目标网站

图片 1image

实现代码

import pandas as pdimport csvfor i in range: # 爬取全部页 tb = pd.read_html('http://s.askci.com/stock/a/?reportTime=2017-12-31&pageNum=%s' % [3] tb.to_csv(r'1.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig', header=1, index=0)

3000+ 上市公司的信息,安安静静地躺在 Excel 中:

图片 2image

有了上面的信心后,我开始继续完善代码,因为 5 行代码太单薄,功能也太简单,大致从以下几个方面进行了完善:

增加异常处理

由于爬取上百页的网页,中途很可能由于各种问题导致爬取失败,所以增加了 try except 、if 等语句,来处理可能出现的异常,让代码更健壮。

增加代码灵活性

初版代码由于固定了 URL 参数,所以只能爬取固定的内容,但是人的想法是多变的,一会儿想爬这个一会儿可能又需要那个,所以可以通过修改 URL 请求参数,来增加代码灵活性,从而爬取更灵活的数据。修改存储方式

初版代码我选择了存储到 Excel 这种最为熟悉简单的方式,人是一种惰性动物,很难离开自己的舒适区。但是为了学习新知识,所以我选择将数据存储到 MySQL 中,以便练习 MySQL 的使用。

加快爬取速度

初版代码使用了最简单的单进程爬取方式,爬取速度比较慢,考虑到网页数量比较大,所以修改为了多进程的爬取方式。

经过以上这几点的完善,代码量从原先的 5 行增加到了下面的几十行:

import requestsimport pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoupfrom lxml import etreeimport timeimport pymysqlfrom sqlalchemy import create_enginefrom urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串start_time = time.time() #计算程序运行时间def get_one_page: try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = { 'reportTime': '2017-12-31', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: printdef parse_one_page: soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入':'main_bussiness_income', '净利润':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbldef generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT NOT NULL,stock_code INT ,stock_abbre VARCHAR ,company_name VARCHAR ,province VARCHAR ,city VARCHAR ,main_bussiness_income VARCHAR ,net_profit VARCHAR ,employees INT ,listing_date DATETIME ,zhaogushu VARCHAR ,financial_report VARCHAR , industry_classification VARCHAR ,industry_type VARCHAR ,main_business VARCHAR ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute conn.close()def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: printdef main: generate_mysql() for i in range: html = get_one_page tbl = parse_one_page write_to_sql# # 单进程if __name__ == '__main__': main endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime)# 多进程from multiprocessing import Poolif __name__ == '__main__': pool = Pool pool.map(main, [i for i in range #共有178页 endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

)结语

这个过程觉得很自然,因为每次修改都是针对一个小点,一点点去学,搞懂后添加进来,而如果让你上来就直接写出这几十行的代码,你很可能就放弃了。

所以,你可以看到,入门爬虫是有套路的,最重要的是给自己信心。

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