如何使用Python一步完成动态数据的爬取
今天就跟大家聊聊有关如何使用Python一步完成动态数据的爬取，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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前言
最近又到了写毕业论文的季节了，有好多粉丝朋友私信我说老哥能不能帮我爬点数据让我来写论文，这时正好有位小女生正在打算买只小喵咪，于是老哥在全网搜索于是发现了下面的网站只好动动自己的小手，来完成这个艰巨的任务了，有喜欢爬虫的同学，或有需要爬取数据的同学可以私聊老哥。
页面分析
我们通过访问一下地址 ：http://www.maomijiaoyi.com/index.php?/chanpinliebiao_pinzhong_38.html
这时我们可以看到一些喵咪的列表，但是通过F12观看实际是返回的一个页面，而不是我们常用的Json，此时我们还需要将返回的页面打开才能获取到具体喵咪的详细信息，例如：价格、电话、年龄、品种、浏览次数等等。
这时我们需要做的
解析返回的列表
将地区数据解析出来
请求喵咪的具体信息
解析返回的页面
将数据保存csv文件
CSV 文件
启动程序将会保存一下内容：
代码实现
1、导入依赖环境
`import requests # 返送请求 pip install requests` `import parsel # html页面解析器 pip install parsel` `import csv # 文本保存`
2、获取喵咪的列表
`url = "http://www.maomijiaoyi.com/index.php?/chanpinliebiao_pinzhong_37_"+str(i)+"--24.html"`
`headers = {`
`'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.72 Safari/537.36'`
`}`
`data = requests.get(url=url, headers=headers).text`
`selector = parsel.Selector(data)`
`urls = selector.css('div .content:nth-child(1) a::attr(href)').getall()`3、根据去获取喵咪的具体数据
`for s in regionAndURL:`
`url = "http://www.maomijiaoyi.com" + s[0]`
`address = s[1]`
`data = requests.get(url=url, headers=headers).text`
`selector = parsel.Selector(data)`
`title = selector.css('.detail_text .title::text').get().strip() ## 标签`
`price = selector.css('.info1 span:nth-child(2)::text').get().strip() ## 价格`
`viewsNum = selector.css('.info1 span:nth-child(4)::text ').get() ## 浏览次数`
`commitment = selector.css('.info1 div:nth-child(2) span::text ').get().replace("卖家承诺: ", "") # 卖家承诺`
`onlineOnly = selector.css('.info2 div:nth-child(1) .red::text ').get() # 在售只数`
`variety = selector.css('.info2 div:nth-child(3) .red::text ').get() # 品种`
`prevention = selector.css('.info2 div:nth-child(4) .red::text ').get() # 预防`
`contactPerson = selector.css('.user_info div:nth-child(1) .c333::text ').get() # 联系人姓名`
`phone = selector.css('.user_info div:nth-child(2) .c333::text ').get() ## 电话`
`shipping = selector.css('.user_info div:nth-child(3) .c333::text ').get().strip() # 运费`
`purebred = selector.css('.item_neirong div:nth-child(1) .c333::text').get().strip() # 是否纯种`
`quantityForSale = selector.css('.item_neirong div:nth-child(3) .c333::text').get().strip() # 待售数量`
`catSex = selector.css('.item_neirong div:nth-child(4) .c333::text').get().strip() # 猫咪性别`
`catAge = selector.css('div.xinxi_neirong .item:nth-child(2) div:nth-child(2) .c333::text').get().strip() # 猫咪年龄`
`dewormingSituation = selector.css(`
`'div.xinxi_neirong .item:nth-child(2) div:nth-child(3) .c333::text').get().strip() # 驱虫情况`
`canWatchCatsInVideo = selector.css(`
`'div.xinxi_neirong .item:nth-child(2) div:nth-child(4) .c333::text').get().strip() # 可视频看猫咪`4、将数据保存为csv文件
`f = open('喵咪.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')`
`csvHeader = csv.DictWriter(f,`
`fieldnames=['地区', '标签', '价格', '浏览次数', '卖家承诺', '在售只数', '地区', '品种', '预防', '联系人姓名', '电话',`
`'运费', '是否纯种', '待售数量', '猫咪性别', '猫咪年龄', '驱虫情况', '可视频看猫咪', '详情地址'])`
`#设置头`
`csvHeader.writeheader()`
`dis = {`
`'地区': address,`
`'标签': title,`
`'价格': price,`
`'浏览次数': viewsNum,`
`'卖家承诺': commitment,`
`'在售只数': onlineOnly,`
`'品种': variety,`
`'预防': prevention,`
`'联系人姓名': contactPerson,`
`'电话': phone,`
`'运费': shipping,`
`'是否纯种': purebred,`
`'待售数量': quantityForSale,`
`'猫咪性别': catSex,`
`'猫咪年龄': catAge,`
`'驱虫情况': dewormingSituation,`
`'可视频看猫咪': canWatchCatsInVideo,`
`'详情地址': url`
`}`
`csvHeader.writerow(dis)`看完上述内容，你们对如何使用Python一步完成动态数据的爬取有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
本文标题：如何使用Python一步完成动态数据的爬取
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