Python实战计划学习笔记示例(2)爬取商品信息

学习Python第二节课,爬取商品信息。

1.爬取目标

爬取本地网页中图片地址、价格、商品标题、浏览量、评分星级。

爬取网页及爬取信息

2.爬取成果

本地网页爬取信息成果

3.我的代码

#! /usr/bin/env/python
# -*- coding:utf-8 -*-


from bs4 import BeautifulSoup
path='./1_2_homework_required/index.html'    #这里使用了相对路径,只要本地有这个文件就能打开

with open(path,'r') as f:    # 使用with open打开本地文件
    Soup = BeautifulSoup(f,'lxml')    # 解析网页内容
    # print(Soup) 打印网页被解析后得到的内容(网页代码)

    titles = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > div.caption > h4 > a')    # 复制每个元素的css selector 路径
    images = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > img')
    prices = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > div.caption > h4.pull-right')
    stars  = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > div.ratings > p:nth-of-type(2)')
    reviews = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > div.ratings > p.pull-right')

# print(titles,images,prices,stars,reviews,sep='\n----------------------------\n')    # 打印每个元素,其中sep='\n--------\n'是为了在不同元素之间添加分割线

for title,image,price,star,review,in zip(titles,images,prices,stars,reviews):    # 使用for循环,把每个元素装到字典中
    data = {
        'title':title.get_text(),
        'image':image.get('src'),
        'price':price.get_text(),
        'review':review.get_text(),
        'star': len(star.find_all("span", class_='glyphicon glyphicon-star'))
        # 观察发现,每一个星星会有一次<span class="glyphicon glyphicon-star"></span>,所以我们统计有多少次,就知道有多少个星星了;
        # 使用find_all 统计有几处是★的样式,第一个参数定位标签名,第二个参数定位css 样式
        # 由于find_all()返回的结果是列表,我们再使用len()方法去计算列表中的元素个数,也就是星星的数量
    }
    print(data)

4.总结

4.1爬取步骤

1.使用BeautifuSoup解析网页内容
首先使用open语句打开网页,然后使用BeautifulSoup语句解析网页。
2.描述网页爬取的东西
此过程分以下几步实现:
首先,使用浏览器工具得到所抓取信息的Css Path。
其次,由于BeautifulSoup不支持nth-child语法,去掉上一步中获取Css Path的nth-child语法。
再次,使用select方法对爬取信息进行描述。
3.从标签中获取所需的东西然后装入字典中。
在此过程中,使用了for语句和find函数。

4.2相关语句的用法解释

1.open语句

open语句使用方法

2.BeautifulSoup语句

BeautifulSoup语句使用方法

3.select语句

select语句使用方法

4.find语句
find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
find_all()
方法搜索当前tag的所有tag子节点,并判断是否符合过滤器的条件.详细见:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/#find-all

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 200,302评论 5 470
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 84,232评论 2 377
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 147,337评论 0 332
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,977评论 1 272
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,920评论 5 360
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,194评论 1 277
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,638评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,319评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,455评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,379评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,426评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,106评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,696评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,786评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,996评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,467评论 2 346
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,043评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容