1. 实验目的
• 理解抓取网页的含义和URL基本构成;
• 掌握类和函数及模块的设计与实现;
• 掌握网络爬虫原理。
• 理解Unicode编码。
2. 实验内容
本次实验是通过编写Python网络爬虫,爬取百度提供出的新型冠状病毒肺炎疫情实时大数据报告,从中获取国内目前疫情情况,以及其他国家和地区的目前疫情状况。
爬取字段包括(国内):
• 省份
• 累计确诊
• 死亡
• 治愈
• 现有确诊
• 累计确诊增量
• 死亡增量
• 治愈增量
• 现有确诊增量
爬取字段包括(国外):
• 国家
• 累计确诊
• 死亡
• 治愈
• 现有确诊
• 累计确诊增量
3. 实验知识点
• Python基本语法;
• 网络爬虫基本原理;
• 解析HTML页面及URL;
• 爬取Web页面;
• 使用XPath提取关键信息对内容进行过滤。
• Unicode编码理解
4. 实验时长
共4学时:
• 获取网页信息(1学时)
• 爬取国内疫情最新情况(1.5学时)
• 爬取其他国家和地区疫情最新情况(1.5学时)
5. 实验环境
• 双核cpu、4G内存、20G硬盘
• Windows 10操作系统
6. 实验分析
(1)获取https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia网站最新信息
(2)观察数据特点获取国内疫情数据:
• 数据包含在script标签里,使用xpath获取数据
• 导入一个模块中from lxml import etree
• 生产一个html对象进行解析
• 得到一个类型为list的内容,使用第一项就可以得到全部内容
• 接下来首先获取component的内容,这时使用json模块,将字符串类型转变为字典(Python的数据结构)
• 为了获取国内的数据,需要在component中找到caseList
• 将国内的数据存储到excel表格中
• 爬取的国内最新疫情数据如下:
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2F6CB30E27240647B2ACA6830185184163..png)
(2)观察数据特点获取国外疫情数据:
• 使用openyxl模块,import openpyxl
• 首先创建一个工作簿,在工作簿下创建一个工作表
• 下面给工作表命名和给工作表赋予属性
• 将国外数据存储到excel中
• 在component的globalList中得到国外的数据
• 然后创建excel表格中的sheet即可,分别表示不同的大洲
• 爬取的国内最新疫情数据如下:
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2FD2185E148087484CABA71972BED0AA09..png)
• excel表格中的sheet即可,分别表示不同的大洲:
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2F1FC7DEB5486F44CCBCA5D5744ED8EA10..png)
爬取的数据为百度提供的最新疫情情况数据(每日更新),同时数据分为国内数据以及国外其他国家的数据。
疫情大数据实时报告:https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2F2D7DB17E0B514C81BA55CB1DF6A20D7B..png)
国内数据(各省份疫情最新情况):
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2F7214778E71E84CBB955548DA2F45DE81..png)
国外数据(各个国家疫情最新情况):
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2FA18D676FEFAE45BFB2526B5CD1E933E4..png)
爬取的国内数据为各省份的最新数据,所以使用Python解析网页代码,根据component中找到caseList来确定国内数据。
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2FB6E1D98A407348CBBC310D0F98202381..png)
查看网页源代码发现,area字段对应省份,confirmed代表累计确诊,died代表累计死亡,crued代表治愈……
同时在area字段后的省份均为Unicode编码格式,可通过编码转换为中文,例如:
[{"confirmed":"1","died":"0","crued":"1","relativeTime":"1624550400","confirmedRelative":"0","diedRelative":"0","curedRelative":"0","asymptomaticRelative":"0","asymptomatic":"0","nativeRelative":"0","curConfirm":"0","curConfirmRelative":"0","overseasInputRelative":"","icuDisable":"1","area":"\u897f\u85cf","subList":
\u897f\u85cf通过编码转换为中文后则代表:西藏
同理在身份标签下出现的city字段,字段后的城市名也为Unicode编码,可通过编码转换为中文。
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2FEC8583BCD0144DE099FA5F8535A4EBE7..png)
爬取的国外数据为各个国家的最新数据,所以使用Python解析网页代码,根据component的globalList来确定国外数据。
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2FA51C0123ED12408FA40F03090D8C5834..png)
此时标签中的area字段则代表各个大洲,country代表国家例如:
{"area":"\u4e9a\u6d32","subList":
\u4e9a\u6d32通过编码转换为中文后则代表:亚洲
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2F572BC67C299446F298DB9D4EFA9DE5A0..png)
1、获取网页信息:
打开桌面上的Pycharm工具,新建NCP_spider项目,而后在项目中创建NCP_spider.py
获取百度疫情实时大数据报告网页信息:
import requests url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia" response = requests.get(url)
注意:如导包出现错误,可将鼠标移动到飙红的下方,出现错误提示后,点击Install package requests下载插件包
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2Frichtext%2Fimage%2F20211029%2FDE1BB621A6074707A8AE332A2A2C9FEE.png)
2、解析网页字段,生成HTML对象
可以观察数据的特点:
• 数据包含在script标签里,使用xpath来获取数据。
• 导入一个模块 from lxml import etree
• 生成一个html对象并且进行解析
• 可以得到一个类型为list的内容,使用第一项就可以得到全部内容
• 接下来首先获取component的内容,这时使用json模块,将字符串类型转变为字典(Python的数据结构)
• 为了获取国内的数据,需要在component中找到caseList
代码如下所示:
from lxml import etree import json # 生成HTML对象 html = etree.HTML(response.text) result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()') result = result[0] # json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型 result = json.loads(result) result_in = result['component'][0]['caseList']
3、获取国内疫情最新数据:
• 将国内的数据存储到excel表格中:
• 使用openyxl模块,import openpyxl
• 首先创建一个工作簿,在工作簿下创建一个工作表
• 接下来给工作表命名和给工作表赋予属性
代码如下所示:
import openpyxl #创建工作簿 wb = openpyxl.Workbook() #创建工作表 ws = wb.active ws.title = "国内疫情" ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量']) ''' area --> 大多为省份 confirmed --> 累计确诊 died --> 死亡 crued --> 治愈 curConfirm --> 现有确诊 confirmedRelative --> 累计确诊增量 diedRelative --> 死亡增量 curedRelative --> 治愈增量 curConfirmRelative --> 现有确诊增量 ''' for each in result_in: temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'], each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'], each['curConfirmRelative']] for i in range(len(temp_list)): if temp_list[i] == '': temp_list[i] = '0' ws.append(temp_list) wb.save('./data.xlsx')
4、获取国外疫情最新数据:
• 将国外数据存储到excel中:
• 在component的globalList中得到国外的数据
• 然后创建excel表格中的sheet即可,分别表示不同的大洲
代码如下所示:
data_out = result['component'][0]['globalList'] for each in data_out: sheet_title = each['area'] # 创建一个新的工作表 ws_out = wb.create_sheet(sheet_title) ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量']) for country in each['subList']: list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'], country['curConfirm'], country['confirmedRelative']] for i in range(len(list_temp)): if list_temp[i] == '': list_temp[i] = '0' ws_out.append(list_temp) wb.save('./data.xlsx')
5、完整示例代码:
import requests from lxml import etree import json import openpyxl url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia" response = requests.get(url) #print(response.text) # 生成HTML对象 html = etree.HTML(response.text) result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()') result = result[0] # json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型 result = json.loads(result) #创建工作簿 wb = openpyxl.Workbook() #创建工作表 ws = wb.active ws.title = "国内疫情" ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量']) result_in = result['component'][0]['caseList'] data_out = result['component'][0]['globalList'] ''' area --> 大多为省份 confirmed --> 累计确诊 died --> 死亡 crued --> 治愈 curConfirm --> 现有确诊 confirmedRelative --> 累计确诊增量 diedRelative --> 死亡增量 curedRelative --> 治愈增量 curConfirmRelative --> 现有确诊增量 ''' for each in result_in: temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'], each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'], each['curConfirmRelative']] for i in range(len(temp_list)): if temp_list[i] == '': temp_list[i] = '0' ws.append(temp_list) # 获取国外疫情数据 for each in data_out: sheet_title = each['area'] # 创建一个新的工作表 ws_out = wb.create_sheet(sheet_title) ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量']) for country in each['subList']: list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'], country['curConfirm'], country['confirmedRelative']] for i in range(len(list_temp)): if list_temp[i] == '': list_temp[i] = '0' ws_out.append(list_temp) wb.save('./data.xlsx')
运行程序,项目目录生成data.xlsx文件
查看结果如下:
• 国内疫情最新数据:
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2F4BB4889BCDE9405C81AD0BAF3A50E0B7..png)
• 国外疫情最新数据:
![](https://staticfile.eec-cn.com/9b65ea903e5a4a34b6994f7699e03bf2%2FwordInPicture%2F8E8A323D576B49D480E03110E4A732EE..png)
• excel表的sheet表示各个大洲:
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