Python爬虫日记三:爬取v2ex数据用csv保存

一:前言


v2ex是一个汇集各类奇妙好玩的话题和流行动向的网站,有很多不错的问答。这次爬虫是五一期间做的,贴出来网址https://www.v2ex.com/?tab=all

目标:爬取全部分类中的文章标题,分类,作者,文章地址这些内容然后以csv格式保存下来。

Paste_Image.png

二:说明


  • 本次使用的是Python3.6版本
  • 作者这个内容是js动态数据 使用xpath Beautifulsoup的tag和select都抓取不到,我试了试用正则表达式可以,目前还没学其他方法就这样头铁了。
  • 使用csv保存数据的时候我发现writer.writerow()和writer.writerows()是不一样的,本次用的前者。

三:实战分析


1.导入本次使用的模块,csv, re, requests, BeautifulSoup。

import csv, requests, re
from bs4 import BeautifulSoup

2.请求网页与解析网页。

url = 'https://www.v2ex.com/?tab=all'
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

3.先看一下网页结构。

Paste_Image.png

然后来获取文章标题,分类,作者,文章地址,这里的标题和分类都很容易获取,使用BeautifulSoup解析后按照class就可以找到,然后使用get_text()即可获取我们需要的内容,最头疼的是作者和文章链接,我这里使用正则才把他们挖掘出来,不过也算是练习正则表达式的使用。最后把获取的内容都传给articles列表。

articles = []
for article in soup.find_all(class_='cell item'):
    title = article.find(class_='item_title').get_text()
    category = article.find(class_='node').get_text()
    author = re.findall(r'(?<=<a href="/member/).+(?="><img)', str(article))[0]
    u = article.select('.item_title > a')
    link = 'https://www.v2ex.com' + re.findall(r'(?<=href=").+(?=")', str(u))[0]
    articles.append([title, category, author, link])

4.把列表中的数据保存在csv中,并且给他们第一行写入标题。

with open('v2ex.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['文章标题', '分类', '作者', '文章地址'])
    for row in articles:
        writer.writerow(row)

四:总结


最后的效果:

Paste_Image.png

这次爬取遇到了一些问题,慢慢的学会更多东西,爬虫让我非常快乐。我以后会坚持写下去,有喜欢的朋友一起学习交流吧!
这里贴出我的github地址,我的爬虫代码和学习的基础部分都放进去了。
https://github.com/rieuse/learnPython

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 206,482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 88,377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 152,762评论 0 342
  • 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 55,273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 64,289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 49,046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 38,351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 36,988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 43,476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 35,948评论 2 324
  • 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 38,064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 33,712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 39,261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 30,264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 31,486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 45,511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 42,802评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容

  • 1 前言 作为一名合格的数据分析师,其完整的技术知识体系必须贯穿数据获取、数据存储、数据提取、数据分析、数据挖掘、...
    whenif阅读 18,052评论 45 523
  • Android 自定义View的各种姿势1 Activity的显示之ViewRootImpl详解 Activity...
    passiontim阅读 171,510评论 25 707
  • 爬虫文章 in 简书程序员专题: like:128 - Python 爬取落网音乐 like:127 - 【图文详...
    treelake阅读 29,526评论 33 638
  • 你好哇。 今天一直沉寂在昨晚难过的梦里。 觥筹交错间的离开和告别,还有梦里真的像喝醉了一样晕晕的感觉,总觉得是在预...
    糖和饼干阅读 167评论 0 0
  • 话说今天要完成500字的“大作”,那就提指开始码了。 因为刚吃了个馕,本已有的一点文字灵感就在闪现中迟钝起来,据说...
    Steel阅读 357评论 0 1