Python中怎么实现一个网络爬虫
这篇文章给大家介绍Python中怎么实现一个网络爬虫，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：空间域名、网络空间、营销软件、网站建设、班玛网站维护、网站推广。
第一部分：
获取网页信息：
import requests url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia" response = requests.get(url)
第二部分：
可以观察数据的特点： 数据包含在script标签里，使用xpath来获取数据。 导入一个模块 from lxml import etree 生成一个html对象并且进行解析 可以得到一个类型为list的内容，使用第一项就可以得到全部内容 接下来首先获取component的内容，这时使用json模块，将字符串类型转变为字典(Python的数据结构） 为了获取国内的数据，需要在component中找到caseList
接下来上代码：
from lxml import etree
import json
# 生成HTML对象
html = etree.HTML(response.text)
result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()')
result = result[0]
# json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型
result = json.loads(result)
result_in = result['component'][0]['caseList'] 第三部分：
将国内的数据存储到excel表格中： 使用openyxl模块，import openpyxl 首先创建一个工作簿，在工作簿下创建一个工作表 接下来给工作表命名和给工作表赋予属性
代码如下：
import openpyxl
#创建工作簿
wb = openpyxl.Workbook()
#创建工作表
ws = wb.active
ws.title = "国内疫情"
ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量'])
'''
area --> 大多为省份
city --> 城市
confirmed --> 累计
crued --> 值域
relativeTime -->
confirmedRelative --> 累计的增量
curedRelative --> 值域的增量
curConfirm --> 现有确镇
curConfirmRelative --> 现有确镇的增量
'''
for each in result_in:
temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'],
each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'],
each['curConfirmRelative']]
for i in range(len(temp_list)):
if temp_list[i] == '':
temp_list[i] = '0'
ws.append(temp_list)
wb.save('./data.xlsx')第四部分：
将国外数据存储到excel中： 在component的globalList中得到国外的数据 然后创建excel表格中的sheet即可，分别表示不同的大洲
代码如下：
data_out = result['component'][0]['globalList']
for each in data_out:
sheet_title = each['area']
# 创建一个新的工作表
ws_out = wb.create_sheet(sheet_title)
ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量'])
for country in each['subList']:
list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'],
country['curConfirm'], country['confirmedRelative']]
for i in range(len(list_temp)):
if list_temp[i] == '':
list_temp[i] = '0'
ws_out.append(list_temp)
wb.save('./data.xlsx')整体代码如下：
import requests
from lxml import etree
import json
import openpyxl
url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia"
response = requests.get(url)
#print(response.text)
# 生成HTML对象
html = etree.HTML(response.text)
result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()')
result = result[0]
# json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型
result = json.loads(result)
#创建工作簿
wb = openpyxl.Workbook()
#创建工作表
ws = wb.active
ws.title = "国内疫情"
ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量'])
result_in = result['component'][0]['caseList']
data_out = result['component'][0]['globalList']
'''
area --> 大多为省份
city --> 城市
confirmed --> 累计
crued --> 值域
relativeTime -->
confirmedRelative --> 累计的增量
curedRelative --> 值域的增量
curConfirm --> 现有确镇
curConfirmRelative --> 现有确镇的增量
'''
for each in result_in:
temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'],
each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'],
each['curConfirmRelative']]
for i in range(len(temp_list)):
if temp_list[i] == '':
temp_list[i] = '0'
ws.append(temp_list)
# 获取国外疫情数据
for each in data_out:
sheet_title = each['area']
# 创建一个新的工作表
ws_out = wb.create_sheet(sheet_title)
ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量'])
for country in each['subList']:
list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'],
country['curConfirm'], country['confirmedRelative']]
for i in range(len(list_temp)):
if list_temp[i] == '':
list_temp[i] = '0'
ws_out.append(list_temp)
wb.save('./data.xlsx')结果如下：
国内： 
国外： 
推荐 ：
020 持续更新，精品小圈子每日都有新内容，干货浓度极高。
结实人脉、讨论技术 你想要的这里都有！
抢先入群，跑赢同龄人！（入群无需任何费用）
点击此处，与Python开发大牛一起交流学习
群号：858157650
申请即送：
Python软件安装包，Python实战教程
资料免费领取，包括 Python基础学习、进阶学习、爬虫、人工智能、自动化运维、自动化测试等
关于Python中怎么实现一个网络爬虫就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
名称栏目：Python中怎么实现一个网络爬虫
URL链接：http://scjbc.cn/article/gcoiei.html
