实验一

作业①

（1）实验1-1

from bs4 import BeautifulSoup
from urllib import request
import urllib

url = "http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020 "

res = urllib.request.urlopen(url)
data = res.read().decode()  #爬取网页数据
soup = BeautifulSoup(data,"lxml")
i = 1
for tr in soup.find('tbody').children:  #读取前17个大学的信息
    if(i>17):
        break
    else:
        a = tr('a')
        tds = tr('td')
        print("排名：{:<5} 学校名称:{:<10} 省市:{:<10} 学校类型:{:<5} 总分:{:<8}".format(tds[0].text.strip(), a[0].string.strip(), tds[2].text.strip(),
                          tds[3].text.strip(), tds[4].text.strip()))
    i = i + 1

（2）心得体会

通过BeautifulSoup和request能够对网站的数据进行提取，便于我们得到所需的数据，

作业②

（1）实验1-2利用BeautifulSoup对当当网的书包数据进行提取

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.parse
import urllib.request

url = 'http://search.dangdang.com/?key=%CA%E9%B0%FC&act=input&'

n = int(input("请输入想要爬取的起始页面:"))
m = int(input("请输入想要爬取的最后页面:"))
#输入想要查询的页面
for i in range(n,m+1):
    print("--------------正在爬取第{}页面的书包数据------------------".format(i))
    page = {
        "page_index": i
    }
    page = urllib.parse.urlencode(page)   #实现翻页
    url = url + page
    res = urllib.request.urlopen(url)
    data = res.read().decode('gb2312')
    # print(data)
    soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')
    # print(soup)
    goods = soup.select('p[class = "name"] > a[title]')  #寻找商品的名字
    price = soup.select('span[class="price_n"]')         #寻找商品的价格
    for i in range(60):
        print(goods[i].text + ":" + "\t" + price[i].text)

（2）实验1-2利用requrest和re对当当网的书包数据进行提取

	import re
	import urllib.parse
	import urllib.request
	url = 'http://search.dangdang.com/?key=%CA%E9%B0%FC&act=input&'
	start = int(input("请输入要爬取的初始页面："))
	end = int(input("请输入要爬取的最终页面："))
	cnt = 1   #用于记录输出得商品数
	for i in range(start,end+1):

		page = {

			'page_index': i
		}
		page = urllib.parse.urlencode(page)
		url = url + page                   #实现翻页技术
		res = urllib.request.urlopen(url)
		data = res.read().decode("gb2312")
		#print(data)
		price = re.findall('<span class="price_n">&yen;(.*?)</', data)#查询商品价格，输出类型为list
		goods = re.findall('<a title=" (.*?)" href="//product.dangdang.com/', data)    #查询商品名称，输出类型为list
		#print(goods[0], '\n', goods[1])
		for j in range(len(price)):
			print(cnt,price[j],goods[2*j+1])
			cnt += 1

（3）心得体会

在搜索的角度上BeautifulSoup需要寻找标签，而re库可以比较快的寻找到目标数据，二者各有优点。

作业③

（1）实验1-3

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
import urllib.parse
import requests
url = "https://news.fzu.edu.cn/info/1011/31611.htm"   #网站地址
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36 Edg/117.0.2045.36'
}
request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request)
data = response.read().decode()    #读取网站数据
#print(data)
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')
#print(soup)
pic_jpg = soup.find_all('p',class_='vsbcontent_img')   #寻找图片所在的位置
i = 0
pic_list =[]
for i in range(len(pic_jpg)):   #将图片地址存到列表当中
    if(i%2 != 0):
        pic =pic_jpg[i]
        img = pic.find('img')['src']
        img = "https://news.fzu.edu.cn" + img
        pic_list.append(img)
        print(img)
for i in range(len(pic_list)):
    picture = requests.get(pic_list[i])
    with open(f"D:\python\exercise\数据采集\实验1-3\images{i + 1}.jpg", "wb") as f:
        f.write(picture.content)    #下载图片
        print(f"第{i + 1}副图片下载完毕")

（2）心得体会

在下载图片的时候会比较慢，网页上的图片只有两张，但是搜寻出来的数据却存在两个None空值，只好通过if语句将其跳过