标签：comp list 爬虫 办公 模块 自动化 pip home data
Day22网络爬虫以及自动化办公基础
- 作业讲解
- 第三方模块下载与使用
- 网络爬虫模块之request模块
- 网络爬虫实践之爬取链家二手房数据
- 自动化办公领域openpyx
今日内容详细
1.作业剖析
# 网址: http://www.redbull.com.cn/about/branch
import re
comp_title_list = re.findall('<h2>(.*?)</h2>', data)
comp_address_list = re.findall("<p class='mapIco'>(.*?)</p>", data)
comp_email_list = re.findall("<p class='mailIco'>(.*?)</p>", data)
comp_phone_list = re.findall("<p class='telIco'>(.*?)</p>", data)
res = zip(comp_title_list, comp_address_list, comp_email_list, comp_phone_list)
with open(r'comp_info.txt', 'w', encoding='utf8') as f:
for data_tuple in res:
print(
"""
公司名称:%s
公司地址:%s
公司邮编:%s
公司电话:%s
""" % data_tuple)
f.write( """
公司名称:%s
公司地址:%s
公司邮编:%s
公司电话:%s\n
""" % data_tuple)
2.第三方模块下载与使用
1.pip工具
注意每个解释器都有pip工具 如果我们的电脑上有多个版本的解释器那么我们在使用pip的时候一定要注意到底用的是哪一个 否则极其任意出现使用的是A版本解释器然后用B版本的pip下载模块
为了避免pip冲突 我们在使用的时候可以添加对应的版本号
python27 pip2.7
python36 pip3.6
python38 pip3.8
# 下载第三方模块的句式:pip install 模块名
# 下载第三方模块临时切换仓库: pip install 模块名 -i 仓库地址
# 下载第三方模块指定版本(不指定默认是最新版): pip install 模块名==版本号 -i 仓库地址
"""
下载第三方模块可能会出现的问题
1.报错并有警告信息
WARNING: You are using pip version 20.2.1;
原因在于pip版本过低 只需要拷贝后面的命令执行更新操作即可
d:\python38\python.exe -m pip install --upgrade pip
更新完成后再次执行下载第三方模块的命令即可
2.报错并含有Timeout关键字
说明当前计算机网络不稳定 只需要换网或者重新执行几次即可
3.报错并没有关键字
面向百度搜索
pip下载XXX报错:拷贝错误信息
通常都是需要用户提前准备好一些环境才可以顺利下载
4.下载速度很慢
pip默认下载的仓库地址是国外的 python.org
我们可以切换下载的地址
pip install 模块名 -i 仓库地址
pip的仓库地址有很多 百度查询即可
清华大学 ：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科学技术大学 ：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/
豆瓣源：http://pypi.douban.com/simple/
腾讯源：http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
华为镜像源：https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
"""
2.pycharm提供快捷方式
image
3.网络爬虫模块之request模块
requests模块能够模拟浏览器发送网络请求
import requests
res = requests.get('http://www.redbull.com.cn/about/branch')
print(res.content) # 获取bytes类型的网页数据(二进制)
res.encoding = 'utf8' # 指定编码
print(res.text) # 获取字符串类型的网页数据(默认按照utf8)
4.网络爬虫实践之爬取链家二手房数据
import requests
import re
res = requests.get('https://sh.lianjia.com/ershoufang/pudong/')
data = res.text
home_title_list = re.findall(
'<a class="" href=".*?" target="_blank" data-log_index=".*?" data-el="ershoufang" data-housecode=".*?" data-is_focus="" data-sl="">(.*?)</a>',
data)
home_name_list = re.findall('<a href=".*?" target="_blank" data-log_index=".*?" data-el="region">(.*?) </a>', data)
home_street_list = re.findall(
'<div class="positionInfo"><span class="positionIcon"></span><a href=".*?" target="_blank" data-log_index=".*?" data-el="region">.*? </a> - <a href=".*?" target="_blank">(.*?)</a> </div>',
home_info_list = re.findall('<div class="houseInfo"><span class="houseIcon"></span>(.*?)</div>', data)
home_watch_list = re.findall('<div class="followInfo"><span class="starIcon"></span>(.*?)</div>', data)
home_total_price_list = re.findall(
'<div class="totalPrice totalPrice2"><i> </i><span class="">(.*?)</span><i>万</i></div>', data)
home_unit_price_list = re.findall(
'<div class="unitPrice" data-hid=".*?" data-rid=".*?" data-price=".*?"><span>(.*?)</span></div>', data)
home_data = zip(home_title_list, home_name_list, home_street_list, home_info_list, home_watch_list,
home_total_price_list, home_unit_price_list)
with open(r'home_data.txt','w',encoding='utf8') as f:
for data in home_data:
print(
"""
房屋标题:%s
小区名称:%s
街道名称:%s
详细信息:%s
关注程度:%s
房屋总价:%s
房屋单价:%s
"""%data
)
f.write("""
房屋标题:%s
小区名称:%s
街道名称:%s
详细信息:%s
关注程度:%s
房屋总价:%s
房屋单价:%s\n
"""%data)
5.自动化办公领域openpyx
1.openpyxl操作 '''学会看官方文档!!!'''
from openpyxl import Workbook
# 创建一个excel文件
wb = Workbook()
# 在一个excel文件内创建多个工作簿
wb1 = wb.create_sheet('学生名单')
wb2 = wb.create_sheet('购物清单')
wb3 = wb.create_sheet('VIP顾客名单')
# 还可以修改默认的工作簿位置
wb4 = wb.create_sheet('VIP顾客名单', 0)
# 还可以二次修改工作簿名称
wb4.title = 'VIP顾客名单'
wb4.sheet_properties.tabColor = "1072BA"
# 填写数据的方式
wb4.append(['编号', '姓名', '年龄', '爱好']) # 表头字段
wb4.append([1, 'jason', 18, 'read'])
wb4.append([2, 'kevin', 28, 'music'])
wb4.append([3, 'tony', 58, 'play'])
wb4.append([4, 'oscar', 38, 'ball'])
wb4.append([5, 'jerry', 'ball'])
wb4.append([6, 'tom', 88,'ball','哈哈哈'])
# 保存该excel文件
wb.save(r'111.xlsx')
"""
openpyxl主要用于数据的写入 至于后续的表单操作它并不是很擅长
如果想做需要更高级的模块 pandasimport pandas
data_dict = {
"公司名称": comp_title_list,
"公司地址": comp_address_list,
"公司邮编": comp_email_list,
"公司电话": comp_phone_list
}
# 将字典转换成pandas里面的DataFrame数据结构
df = pandas.DataFrame(data_dict)
# 直接保存成excel文件
df.to_excel(r'pd_comp_info.xlsx')
excel软件正常可以打开操作的数据集在10万左右 一旦数据集过大 软件操作几乎无效
需要使用代码操作>>>:pandas模块
"""
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From： https://www.cnblogs.com/almira998/p/16830146.html