Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析

发布时间:2021-06-04 09:31:52 作者:小新
来源:亿速云 阅读:296

这篇文章给大家分享的是有关Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

一、打开界面

Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析

鼠标右键打开检查,方框里为你一个文小姐的征婚信息。。由此判断出为同步加载

Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析

点击elements,定位图片地址,方框里为该女士的url地址及图片地址

Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析

可以看出该女士的url地址不全,之后在代码中要进行url的拼接,看一下翻页的url地址有什么变化

点击第2页
https://www.csflhjw.com/zhenghun/34.html?page=2

点击第3页
https://www.csflhjw.com/zhenghun/34.html?page=3

可以看出变化在最后
做一下fou循环格式化输出一下。。一共10页

Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析

二、代码解析

1.获取所有的女士的url,xpath的路径就不详细说了。。

Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析

2.构造每一位女士的url地址

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3.然后点开一位女士的url地址,用同样的方法,确定也为同步加载

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4.之后就是女士url地址html的xpath提取,每个都打印一下,把不要的过滤一下

Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析
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5.最后就是文件的保存

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打印结果:

Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析
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三、完整代码

# !/usr/bin/nev python
# -*-coding:utf8-*-

import requests, os, csv
from pprint import pprint
from lxml import etree

def main():
    for i in range(1, 11):
        start_url = 'https://www.csflhjw.com/zhenghun/34.html?page={}'.format(i)

        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                          'Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36'

        }
        response = requests.get(start_url, headers=headers).content.decode()
        # # pprint(response)
        # 3 解析数据
        html_str = etree.HTML(response)
        info_urls = html_str.xpath(r'//div[@class="e"]/div[@class="e-img"]/a/@href')
        # pprint(info_urls)

        # 4、循环遍历 构造img_info_url
        for info_url in info_urls:
            info_url = r'https://www.csflhjw.com' + info_url
            # print(info_url)
            # 5、对info_url发请求,解析得到img_urls
            response = requests.get(info_url, headers=headers).content.decode()
            html_str = etree.HTML(response)
            # pprint(html_str)
            img_url = 'https://www.csflhjw.com/' + html_str.xpath(r'/html/body/div[4]/div/div[1]/div[2]/div[1]/div['
                                                                r'1]/img/@src')[0]
            # pprint(img_url)
            name = html_str.xpath(r'//div[@class="team-info"]/div[@class="team-e"]/h3/text()')[0]
            # pprint(name)
            xueli = html_str.xpath(r'//div[@class="team-info"]/div[@class="team-e"]/p[1]/text()')[0].split(':')[1]
            # pprint(xueli)
            job = html_str.xpath(r'//div[@class="team-info"]/div[@class="team-e"]/p[2]/text()')[0].split(':')[1]
            # pprint(job)
            marital_status = html_str.xpath(r'//div[@class="team-info"]/div[@class="team-e"]/p[3]/text()')[0].split(
                ':')[1]
            # pprint(marital_status)
            is_child = html_str.xpath(r'//div[@class="team-info"]/div[@class="team-e"]/p[4]/text()')[0].split(':')[1]
            # pprint(is_child)
            home = html_str.xpath(r'//div[@class="team-info"]/div[@class="team-e"]/p[5]/text()')[0].split(':')[1]
            # pprint(home)
            workplace = html_str.xpath(r'//div[@class="team-info"]/div[@class="team-e"]/p[6]/text()')[0].split(':')[1]
            # pprint(workplace)
            requ = html_str.xpath(r'/html/body/div[4]/div/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/p[2]/span/text()')[0].split(':')[1]
            # pprint(requ)
            requ = [requ if requ != str() else '无要求'][0]
            monologue = html_str.xpath(r'//div[@class="hunyin-1-3"]/p/text()')
            # pprint(monologue)
            monologue = [monologue[0].replace(' ', '').replace('\xa0', '') if monologue !=list() else '无'][0]
            # pprint(monologue)
            zeo_age = html_str.xpath(r'/html/body/div[4]/div/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/p[1]/span[1]/text()')[0].split(':')[1]
            zeo_age = [zeo_age if zeo_age!=str() else '无要求'][0]
            # pprint(zeo_age)
            zeo_address = html_str.xpath(r'/html/body/div[4]/div/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/p[1]/span[2]/text()')[0].split(':')[1]
            zeo_address = [zeo_address if zeo_address!=str() else '无要求'][0]
            # pprint(zeo_address)

            if not os.path.exists(r'./{}'.format('妹子信息数据')):
                os.mkdir(r'./{}'.format('妹子信息数据'))
                csv_header = ['姓名', '学历', '职业', '婚姻状况', '有无子女', '是否购房', '工作地点', '择偶年龄', '择偶城市', '择偶要求', '个人独白', '照片链接']
                with open(r'./{}/{}.csv'.format('妹子信息数据', '妹子数据'), 'w', newline='', encoding='gbk') as file_csv:
                    csv_writer_header = csv.DictWriter(file_csv, csv_header)
                    csv_writer_header.writeheader()

            try:
                with open(r'./{}/{}.csv'.format('妹子信息数据', '妹子数据'), 'a+', newline='',
                          encoding='gbk') as file_csv:
                    csv_writer = csv.writer(file_csv, delimiter=',')
                    csv_writer.writerow([name, xueli, job, marital_status, is_child, home, workplace, zeo_age,
                                         zeo_address, requ, monologue, img_url])
                    print(r'***妹子信息数据:{}'.format(name))
            except Exception as e:
                with open(r'./{}/{}.csv'.format('妹子信息数据', '妹子数据'), 'a+', newline='',
                          encoding='utf-8') as file_csv:
                    csv_writer = csv.writer(file_csv, delimiter=',')
                    csv_writer.writerow([name, xueli, job, marital_status, is_child, home, workplace, zeo_age,
                                         zeo_address, requ, monologue, img_url])
                    print(r'***妹子信息数据保存成功:{}'.format(name))



if __name__ == '__main__':
    main()

感谢各位的阅读!关于“Python爬取某婚恋网征婚数据的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

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