Python实战学习1.2:爬取商品信息

这是学习爬虫的第一周的第2小节,按要求爬取商品的:图片地址、商品名称、价格、评分星级,评分量等信息。

爬取的网页如下:

Shop Homepage.png

最终成果:

{'price': '$24.99', 'star': 7, 'title': 'EarPod', 'img': 'img/pic_0000_073a9256d9624c92a05dc680fc28865f.jpg', 'review': '65 reviews'}
{'price': '$64.99', 'star': 4, 'title': 'New Pocket', 'img': 'img/pic_0005_828148335519990171_c234285520ff.jpg', 'review': '12 reviews'}
{'price': '$74.99', 'star': 4, 'title': 'New sunglasses', 'img': 'img/pic_0006_949802399717918904_339a16e02268.jpg', 'review': '31 reviews'}
{'price': '$84.99', 'star': 3, 'title': 'Art Cup', 'img': 'img/pic_0008_975641865984412951_ade7a767cfc8.jpg', 'review': '6 reviews'}
{'price': '$94.99', 'star': 4, 'title': 'iphone gamepad', 'img': 'img/pic_0001_160243060888837960_1c3bcd26f5fe.jpg', 'review': '18 reviews'}
{'price': '$214.5', 'star': 4, 'title': 'Best Bed', 'img': 'img/pic_0002_556261037783915561_bf22b24b9e4e.jpg', 'review': '18 reviews'}
{'price': '$500', 'star': 4, 'title': 'iWatch', 'img': 'img/pic_0011_1032030741401174813_4e43d182fce7.jpg', 'review': '35 reviews'}
{'price': '$15.5', 'star': 4, 'title': 'Park tickets', 'img': 'img/pic_0010_1027323963916688311_09cc2d7648d9.jpg', 'review': '8 reviews'}
#把获得的数据整合到列表,方便之后有其他操作
[{'price': '$24.99', 'star': 7, 'title': 'EarPod', 'img': 'img/pic_0000_073a9256d9624c92a05dc680fc28865f.jpg', 'review': '65 reviews'}, {'price': '$64.99', 'star': 4, 'title': 'New Pocket', 'img': 'img/pic_0005_828148335519990171_c234285520ff.jpg', 'review': '12 reviews'}, {'price': '$74.99', 'star': 4, 'title': 'New sunglasses', 'img': 'img/pic_0006_949802399717918904_339a16e02268.jpg', 'review': '31 reviews'}, {'price': '$84.99', 'star': 3, 'title': 'Art Cup', 'img': 'img/pic_0008_975641865984412951_ade7a767cfc8.jpg', 'review': '6 reviews'}, {'price': '$94.99', 'star': 4, 'title': 'iphone gamepad', 'img': 'img/pic_0001_160243060888837960_1c3bcd26f5fe.jpg', 'review': '18 reviews'}, {'price': '$214.5', 'star': 4, 'title': 'Best Bed', 'img': 'img/pic_0002_556261037783915561_bf22b24b9e4e.jpg', 'review': '18 reviews'}, {'price': '$500', 'star': 4, 'title': 'iWatch', 'img': 'img/pic_0011_1032030741401174813_4e43d182fce7.jpg', 'review': '35 reviews'}, {'price': '$15.5', 'star': 4, 'title': 'Park tickets', 'img': 'img/pic_0010_1027323963916688311_09cc2d7648d9.jpg', 'review': '8 reviews'}]

代码如下:

#! /usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
from bs4 import BeautifulSoup
info = [ ]
with open('./index.html','r') as wb_data:
    Soup = BeautifulSoup(wb_data,'lxml')
    #print(Soup)
    imgs = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > img')
    titles = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > div.caption > h4 > a')
    prices = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > div.caption > h4.pull-right')
    dess= Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div div > div.caption > p')
    stars = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > div.ratings')
    reviews = Soup.select('body > div > div > div.col-md-9 > div > div > div > div.ratings > p.pull-right')
    #print(stars)

for img,title,price,des,star,review in zip(imgs,titles,prices,dess,stars,reviews):
        #print(len(star),star)
        data = {
            'img':img.get('src'),
            'title':title.get_text(),
            'price':price.get_text(),
            #取出实心 星星的数量
            'star':len(star.find_all("span",class_="glyphicon glyphicon-star")),
            'review':review.get_text()
        }
        #打印获得的每一组数据
        print(data)
        #把获得的数据整合到列表,方便之后对数据有其他操作
        info.append(data)
print(info)

总结:

  • 学习了find_all()方法,获取了实心星星的数量;
  • 掌握了len()方法的使用。
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 206,602评论 6 481
  • 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 88,442评论 2 382
  • 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 152,878评论 0 344
  • 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 55,306评论 1 279
  • 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 64,330评论 5 373
  • 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 49,071评论 1 285
  • 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 38,382评论 3 400
  • 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 37,006评论 0 259
  • 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 43,512评论 1 300
  • 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 35,965评论 2 325
  • 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 38,094评论 1 333
  • 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 33,732评论 4 323
  • 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 39,283评论 3 307
  • 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 30,286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 31,512评论 1 262
  • 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 45,536评论 2 354
  • 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 42,828评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容