requests库的7个主要方法
方法?? ?说明
requests.request()?? ?构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法
requests.get()?? ?获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET
requests.head?? ?获取网页头信息的方法，对应于HTTP的HEAD
requests.post()?? ?向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP的POST
requests.put()?? ?向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP的PUT
requests.patch?? ?向HTML网页提交局部修改请求，对应于HTTP的PATCH
requests.delete?? ?向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELETE
requests库的get()方法
获取网页最简单的方法：r=requests.get(url)
构造一个向服务器请求资源的Request对象
返回一个包含服务器资源的Response对象
形式
requests.get(url,params=None,**kwargs)
1
url:拟获取页面的url链接
params：url中的额外参数，字典或字节流格式，可选
kwargs：12个控制访问的参数
Response对象：包含爬虫返回的内容
常用的五个属性
属性?? ?说明
r.status_code?? ?HTTP请求的返回状态，200表示连接成功，404表示失败
r.text?? ?HTTP响应内容的字符串形式，即，url对应的页面内容
r.encoding?? ?从HTTP header中猜测的响应内容编码方式
r.apparent_encoding?? ?从内容中分析出的响应内容编码方式（备选编码方式）
r.content?? ?HTTP响应内容的二进制形式
基本流程
graph TD
A(r.status_code)-->|200| B(r.text,r.encoding,r.apparent_encoding,r.content)
A-->|404或其他| C(某些原因出错将产生异常)
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理解Response的编码
r.encoding:如果header中不存在charset，则认为编码为ISO-8859-1
r.apparent_encoding:根据网页内容分析出的编码方式
理解Requests库的异常
异常?? ?说明
requests.ConnectionError?? ?网络连接错误异常，如DNS查询失败、拒绝连接等
requests.HTTPError?? ?HTTP错误异常
requests.URLRequired?? ?URL缺失异常
requests.TooManyRedirects?? ?超过最大重定向次数，产生重定向异常
requests.ConnectTimeout?? ?连接远程服务器超时异常
requests.Timeout?? ?请求URL超时，产生超时异常
r.raise_for_status()?? ?如果不是200，产生异常requests.HTTPError
通用代码框架
import requests
def getHTMLText(url):
? ? try:
? ? ? ? r=requests.get(url,timeout=30)
? ? ? ? r.raise_for_status()
? ? ? ? r.encoding=r.apparent_encoding
? ? ? ? return r.text
? ? except:
? ? ? ? return "Error"
if __name__=="__main__":
? ? url=""
? ? print(getHTMLText(url)
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HTTP协议及Requests库方法
HTTP：超文本传输协议，基于请求与响应模式的无状态的应用层协议，采用URL作为定位网络资源的标识。
URL格式：http://host[:port][path]
host:合法的Internet主机域名或IP地址
port：端口号，缺省端口为80
请求资源的路径
HTTP协议对资源的操作
方法?? ?说明
GET?? ?请求获取URL位置的资源
HEAD?? ?请求获取URL位置资源的响应消息报告，即获得该资源的头部信息
POST?? ?请求向URL位置的资源后附加新的数据
PUT?? ?请求向URL位置存储一个资源，覆盖原URL位置的资源
PATCH?? ?请求局部更新URL位置的资源，即改变该资源的部分内容
DELETE?? ?请求删除URL位置存储的资源
HTTP协议对资源的操作
graph LR
A(人)-->|PUT POST PATCH DELETE| B(URL)
B-->|GET HEAD| A
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理解PATCH和PUT的区别
假设URL位置有一组数据UserInfo，包括UserID、UserName等20个字段，需求是用户修改了UserName，其他不变
采用Patch，仅向URL提交UserName的局部更新请求
采用PUT，必须将所有20个字段一并提交到URL，未提交字段被删除
PATCH节省网络带宽
Requests库主要方法解析
.request(method,url,**kwargs)
method:请求方式，对应get、put、post等7种
url：拟获取页面的url链接
**kwargs：控制访问的参数，共13个
params:字典或字节序列，作为参数增加到url中
import requests
kv={'key1':'value1','key2':'value2'}
r=requests.request('GET','http://python123.io/ws',params=kv)
print(r.url)
结果：https://python123.io/ws?key1=value1&key2=value2
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data：字典、字节序列或文件对象，作为Request的内容
kv={'key1':'value1','key2':'value2'}#也可以字符串
r=requests.request('POST','http://python123.io/ws',data=kv)
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json：JSON格式的数据，作为Request的内容
kv={'key1':'value1'}
?r=requests.request('POST','http://python123.io/ws',json=kv)
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headers:字典，HTTP定制头
hd={'user-agent':'Chrome/10'}
?r=requests.request('POST','http://python123.io/ws',headers=hd)
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cookies：字典或CookieJar，Request中的cookie
auth：元组，支持HTTP认证功能
files：字典类型，传输文件
fs={'file':open('data.xls','rb')}
?r=requests.request('POST','http://python123.io/ws',files=fs)
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timeout：设定超时时间，秒为单位
pxs={'http':'http://user:pass@10.10.10.1:!234'
? ? ?'https':'https://10.10.10.1:4321'}
?r=requests.request('POST','http://python123.io/ws',proxies=pxs)
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proxies：字典类型，设定访问代理服务器，可以增加登录认证
allow_redirects：True/False，默认T，重定向开关
stream：T/F,默认T，获取内容立即下载开关
verify：T/F，默认T，认证SSSL证书开关
cert：本地SSL证书路径
.get(url,params=None,**kwargs)
url：拟获取页面的url链接
params：url中的额额外参数，字典或字节流格式，可选
**kwargs：控制访问的参数，共12个
.head(url,**kwargs)
url：拟获取页面的url链接
**kwargs：控制访问的参数，共13个
.post(url,data=None,json=None,**kwargs)
url：拟获取页面的url链接
data：字典、字节序列或文件对象，作为Request的内容
json：JSON格式的数据，作为Request的内容
**kwargs：控制访问的参数，共11个
.put(url,data=None,**kwargs)
url：拟获取页面的url链接
data：字典、字节序列或文件对象，作为Request的内容
**kwargs：控制访问的参数，共12个
.patch(url,data=None,**kwargs)
url：拟获取页面的url链接
data：字典、字节序列或文件对象，作为Request的内容
**kwargs：控制访问的参数，共12个
.delete(url,**kwargs)
url：拟获取页面的url链接
**kwargs：控制访问的参数，共13个
二、网络爬虫的“盗亦有道”
网络爬虫引发的问题
小规模，数据量小，爬取速度不敏感，使用Requests库即可，爬取网页，玩转网页。（使用率>90%)
中规模，数据规模较大，爬取速度敏感Scrapy库，爬取网站，爬取系列网站。
大规模，搜索引擎爬取速度关键定制开发，爬取全网。
网络爬虫的侵扰：受限于编写水平和目的，对网站形成骚扰。
网络爬虫的法律风险：服务器上的数据有产权归属，网络爬虫获取数据后牟利带来法律风险。
个人隐私泄露。
网络爬虫的限制：来源审查，判断USER-AGENT进行限制，检查来访HTTP协议头的USER-AGENT域，只响应浏览器或友好爬虫的访问；发布协议，ROBOTS协议。
Robots协议
网络爬虫排除标准（Robots Exclusion Standard）
作用：网站告知哪些页面可以抓取，哪些不行。
形式：在网站根目录下的robots.txt文件。
基本语法：
User-agent：*任何爬虫
Disallow：/
Robots协议的使用
网络爬虫：自动或人工识别robots.txt,再进行内容爬取。
约束性：Robots协议是建议但非约束性，网络爬虫可以不遵守，但存在法律风险。
类人行为可不参考Robots协议
三、Requests库网络爬虫实战
京东商品页面爬取实例
import requests
url="https//item.jd.com/2967929.html"
try:
? ? r=requests.get(url)
? ? r.raise_for_status()#如果返回200不产生异常，否则产生异常
? ? r.encoding=r.apparent_encoding
? ? print(r.text[:1000])
except:
? ? print("爬取失败")
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网络图片的爬取与存储
import requests
import os
url='http://img0.dili360.com/pic/2019/12/25/5e0326307c5bd9515777642_t.jpg'
root='D://pics//'
path=root+url.split('/')[-1]
try:
? ? if not os.path.exists(root):
? ? ? ? os.mkdir(root)
? ? if not os.path.exists(path):
? ? ? ? r=requests.get(url)
? ? ? ? f=open(path,'wb')
? ? ? ? f.close()
? ? ? ? print("sucessful")
? ? else:
? ? ? ? print("failed")
except:
? ? print("spider can not run")
第二章 网络爬虫之提取
一、Beautiful Soup库入门
安装
了解更多：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
使用方法
from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup('<>','html.parser')
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BS4库的基本元素
BS库解析器
解析器?? ?使用方法?? ?条件
bs4的HTML解析器?? ?BeautifulSoup(mk,‘html.parser’)?? ?安装bs4库
lxml的HTML解析器?? ?BeautifulSoup(mk,‘lxml’)?? ?pip install lxml
lmxl的XML解析器?? ?BeautifulSoup(mk,‘xml’)?? ?pip install lxml
html5lib的解析器?? ?BeautifulSoup(mk,‘html5lib’)?? ?pip install html5lib
Beautiful Soup类的基本元素
基本元素?? ?说明
Tag?? ?标签，最基本的信息组织单元，分别用<></>标明开头和结尾
Name?? ?标签的名字，<p>……</p>的名字是’p’,格式<tag>.name
Attributes?? ?标签的属性，字典形式组织，格式：<tag>.attrs
NavigableString?? ?标签内非属性字符串，<>……</>的字符串，格式<tag>.string
Comment?? ?标签内字符串注释部分，一种特殊的Comment类型
基于bs4库的HTML内容遍历方法
标签树的下行遍历
属性?? ?说明
.contents?? ?子节点的列表，将tag所有儿子节点存入列表
.children?? ?子节点的迭代类型，与.contents类似，用于循环遍历
.descebdants?? ?子孙节点的迭代类型，包含所有子孙节点，用于循环遍历
标签树的上行遍历
属性?? ?说明
.parent?? ?节点的父亲标签
.parents?? ?节点先辈标签的迭代类型，用于循环遍历先辈节点
标签树的平行遍历
属性?? ?说明
.next_sibling?? ?返回按照HTML文本顺序的下一个平行节点标签
.previous_sibling?? ?返回按照HTML文本顺序的上一个平行节点标签
.next_siblings?? ?迭代类型，返回按照HTML文本顺序的后续所有平行节点标签
.previous_siblings?? ?迭代类型，返回按照HTML文本顺序的前序所有平行节点标签
基于bs4库的HTML的格式与编码
bs4库的prettify()方法
默认utf-8编码格式的
二、信息标记
信息标记的三种形式
标记后的信息可形成信息组织结构，增加了信息维度
标记后的信息可用于通信、存储或展示
标记的结构与信息一样具有重要价值
标记后的信息更利于程序理解和运用
json：有类型键值对
"key":"value"
"key":["value1","value2"]
"key":{"subkey":"subvalue"}
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yaml:无类型键值对，利用缩进表示
name:xxx
name:
? ? newname:xxx
? ? oldname:xxx
name:并列关系
-xxx
-xxx
text: | #表示注释 |表达整块数据
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三种信息标记形式的比较
XML：Internet上的信息交互与传递。
JSON:移动应用云端和节点的信息通信，无注释。
YAML：各类系统的配置文件，有注释易读。
信息提取的一般方法
方法一：完整解析信息的标记形式，再提取关键信息。
XML JSON YAML需要标记解析器 例如bs4库的标签树遍历
优点：信息解析准确
缺点：提取过程繁琐，速度慢。
方法二：无视标记形式，直接搜索关键信息。
搜索：对信息的文本查找函数即可。
优点：提取过程简洁，速度较快。
缺点：提取结果准确性与信息内容相关。
融合方法：结合形式解析与搜索方法，提取关键信息。
XML JSON YAML 搜索需要标记解析器及文本查找函数。
基于bs4库的HTML内容查找方法
<>.find_all(name,attrs,recursive,string,**kwargs)
返回一个列表类型，存储查找的结果
name：对标签名称的检索字符串。
attrs:对标签属性值的检索字符串，可标注属性检索。
recursive：是否对子孙全部检索，默认True。
string：<>……</>中字符串区域的检索字符串。
for tag in soup.find_all(True):
? ? print(tag.name)#所有标签信息
for tag in soup.find_all(re.compile('b'):
? ? print(tag.name)#标签以b开头
soup.find_all('a')#查找a标签
soup.find_all(['a','b'])#查找ab标签
soup.find_all('p','course')#带有course属性值的p标签
soup.find_all(id='link1')#查找id属性link1的标签
soup.find_all(id=re.compile('link'))#查找ab标签
soup.find_all('a',recursive=False)#在儿子节点查有无a标签的存在
soup.find_all(string='Basic Python')#检索带有字符串的标签
soup.find_all(string=re.compile('python'))#检索所有带有python的字符串域
简写形式：
(…)=.find_all(…)
soup(…)=soup.find_all(…)
扩展方法
方法?? ?说明
.find?? ?搜索且只返回一个结果，字符串类型，参数同.find_all()参数
.find_parents()?? ?在先辈节点中搜索，返回列表类型，参数同.find_all()参数
.find_parent()?? ?在先辈节点中返回一个结果，返回列表类型，参数同.find_all()参数
.find_next_siblings()?? ?在后续平行节点中搜索，返回列表类型，参数同.find_all()参数。
.find_next_sibling()?? ?在后续平行节点中返回一个结果，字符串类型，参数同.find_all()参数。
.find_previous_siblings()?? ?在前序平行节点中搜索，返回列表类型，参数同.find_all()参数。
.find_previous_sibling()?? ?在前序平行节点中返回一个结果，字符串类型，参数同.find_all()参数。
中国大学排名爬虫
功能描述
输入：大学排名URL链接
输出：大学排名信息的屏幕输出（排名，大学名称，总分）
技术路线：requests-bs4
定向爬虫：仅对输入URL进行爬取，不扩展爬取。
程序的结构设计
步骤1：从网络上获取大学排名网页内容——从网络上获取大学排名网页内容GetHTMLText()
步骤2：提取网页内容中信息到合适的数据结构——提取网页内容中信息到合适的数据结构fillUnivList()
步骤三：利用数据结构展示并输出结果printUnivList()
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import bs4
def getHTMLText(url):
? ? try:
? ? ? ? r=requests.get(url,timeout=30)
? ? ? ? r.raise_for_status
? ? ? ? r.encoding=r.apparent_encoding
? ? ? ? return r.text
? ? except:
? ? ? ? return 'Errors!'
def fillUnivList(ulist,html):
? ? soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')
? ? for tr in soup.find('tbody').children:
? ? ? ? if isinstance(tr,bs4.element.Tag):
? ? ? ? ? ? tds=tr('td')
? ? ? ? ? ? ulist.append([tds[0].string,tds[1].string,tds[2].string])
def printUnivList(ulist,num):
? ? tplt="{0:^10}\t{1:{3}^10}\t{2:^10}"
? ? print(tplt.format("排名","学校名称","地区",chr(12288)))
? ? for i in range(num):
? ? ? ? u=ulist[i]
? ? ? ? print(tplt.format(u[0],u[1],u[2],chr(12288)))
? ??
def main():
? ? unifo=[]
? ? url="http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html"
? ? html=getHTMLText(url)
? ? fillUnivList(unifo,html)
? ? printUnivList(unifo,20)
? ??
main()
第三章 网络爬虫之实战
一、Re库入门
正则表达式的概念
正则表达式
通用额字符串表达框架
简洁表达一组字符串的表达式
针对字符串表达“简洁”和“特征”思想的工具
判断某字符串的特征归属
正则表达式在文本处理中十分常用
表达文本类型的特征
同时查找和替换一组字符串
匹配字符串的全部或部分
正则表达式的使用
编译：将符合正则表达式语法的字符串转换成正则表达式特征。
正则表达式的语法
正则表达式语法由字符和操作符构成
操作符?? ?说明?? ?实例
.?? ?表示任何单个字符?? ?
[]?? ?字符集，对单个字符给出取值范围?? ?[abc]表示a、b、c,[a-z]表示a-z的单个字符
[^]?? ?非字符集，对单个字符给出排除范围?? ?[^abc]表示非a或b或c的单个字符
*?? ?前一个字符0次或无限次扩展?? ?abc*表示ab、abc、abcc、abccc等
+?? ?前一个字符0次或无限次扩展?? ?abc+表示abc、abcc、abccc等
??? ?前一个字符0次或1扩展?? ?abc+表示ab、abc
|?? ?左右表达式任意一个?? ?abc|def表示abc、def
{m}?? ?扩展前一个字符m次?? ?ab{2}c表示abbc
{m,n}?? ?扩展前一个字符m至n次（含n）?? ?ab{1,2}表示abc、abbc
^?? ?匹配字符串开头?? ?^abc表示abc且在一个字符串的开头
$?? ?匹配字符串结尾?? ?abc$表示abc且在一个字符串的结尾
（）?? ?分组标记，内部只能使用|操作符?? ?(abc
\d?? ?数字，等价[0-9]?? ?
\w?? ?单词字符，等价于[A-Za-z0-9]?? ?
正则表达式语法实例
正则表达式?? ?对应字符串
P(Y|YT|YTH|YTHO)?N?? ?PN、PYN、PYYN、PYTHN、 PYTHON
经典正则表达式实例
表达式?? ?含义
^[A-Za-z]+$?? ?由26个字母组成的字符串
^[A-Za-z0-9]+$?? ?由26个字母和数字组成的字符串
^-?\d+$?? ?整数形式的字符串
^[0-9]*[1-9][0-9]*$?? ?正整数形式的字符串
[1-9]\d{5}?? ?中国境内邮政编码，6位
[\u4e00-\u9fa5]?? ?匹配中文字符
\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}?? ?国内电话号码，021-12345678
Re库的基本使用
Re库介绍：Re库是Python的标准库，主要用于字符串匹配,import re
正则表达式的表示类型：
raw string类型（原生字符串类型）
re库采用raw string类型表示正则表达式，表示为：r’text’
raw string是不包含转义字符串的字符串
string类型，更繁琐，不推荐
Re库主要功能函数
函数?? ?说明
re.search()?? ?在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象
re.match()?? ?从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式，返回match对象
re.findall()?? ?搜索字符串，以列表形式返回全部能匹配的子串
re.split()?? ?将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型
re.finditer()?? ?搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素是match对象
re.sub()?? ?在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，返回替换后的子串
re.search(pattern,string,flags=0)
pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示
string：待匹配字符串
flags：正则表达式使用时的控制标记
re.I,re.IGNORECASE:忽略正则表达式的大小写，[A-Z]能够匹配小写字符
re.M,re.MULTILINE：正则表达式中的^操作符能够将给定字符串的每行当作匹配开始
re.S,re.DOTALL：正则表达式中的.操作符能够匹配包含换行符的所有字符，默认匹配除换行外的所有字符
re.split(pattern,string,maxsplit=0，flags=0)
-maxsplit：最大分割数，剩余部分作为最后一个元素输出
re.sub(pattern,repl,string,count=0,maxsplit=0，flags=0)
repl:替换匹配字符串的字符串
count:匹配的最大替换次数
Re库的另一种等价用法
函数式用法：一次性操作
rst=re.search(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081')
1
面向对象用法：编译后的多次操作
pat=re.compile(r'[1-9]\d{5}')
rst=pat.search('BIT 100081')
1
2
re.compile(pattern,flags=0)
将正则表达式的字符串形式编译成正则表达式对象
pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示
flags：正则表达式使用时的控制标记
Re库的match对象
match对象的属性
属性?? ?说明
.string?? ?待匹配的文本
.re?? ?匹配时使用的pattern对象（正则表达式）
.pos?? ?正则表达式搜索文本的开始位置
.endpos?? ?正则表达式搜索文本的结束位置
match对象的方法
方法?? ?说明
.group(0)?? ?获得匹配后的字符串
.start()?? ?匹配字符串在原始字符串的开始位置
.end()?? ?匹配字符串在原始字符串的结束位置
.span()?? ?返回(.start(),.end())
Re库的贪婪匹配和最小匹配
贪婪匹配：Re库默认采用贪婪匹配，即输出匹配最长的子串。
最小匹配操作符
操作符?? ?说明
*??? ?前一个字符0次或无限次扩展，最小匹配
+??? ?前一个字符1次或无限次扩展，最小匹配
???? ?前一个字符0次或1次扩展，最小匹配
{m,n}??? ?扩展前一个字符m次至n次（含n），最小匹配
二、淘宝商品比价定向爬虫
功能描述
目标：获取淘宝搜索页面的信息，提取其中的商品名称和价格
理解：淘宝的搜索借口，翻页的处理
技术路线：requests-re
程序结构设计
步骤1：提交商品搜索请求，循环获取界面。
步骤2：对于每个页面，提取商品名称和价格信息。
将信息输出到屏幕上。
import requests
import re
?
def getHTMLText(url):
? ? try:
? ? ? ? r = requests.get(url, timeout=30)
? ? ? ? r.raise_for_status()
? ? ? ? r.encoding = r.apparent_encoding
? ? ? ? return r.text
? ? except:
? ? ? ? return ""
? ? ?
def parsePage(ilt, html):
? ? try:
? ? ? ? plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"',html)
? ? ? ? tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"',html)
? ? ? ? for i in range(len(plt)):
? ? ? ? ? ? price = eval(plt[i].split(':')[1])
? ? ? ? ? ? title = eval(tlt[i].split(':')[1])
? ? ? ? ? ? ilt.append([price , title])
? ? except:
? ? ? ? print("")
?
def printGoodsList(ilt):
? ? tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"
? ? print(tplt.format("序号", "价格", "商品名称"))
? ? count = 0
? ? for g in ilt:
? ? ? ? count = count + 1
? ? ? ? print(tplt.format(count, g[0], g[1]))
? ? ? ? ?
def main():
? ? goods = '书包'
? ? depth = 3
? ? start_url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + goods
? ? infoList = []
? ? for i in range(depth):
? ? ? ? try:
? ? ? ? ? ? url = start_url + '&s=' + str(44*i)
? ? ? ? ? ? html = getHTMLText(url)
? ? ? ? ? ? parsePage(infoList, html)
? ? ? ? except:
? ? ? ? ? ? continue
? ? printGoodsList(infoList)
? ? ?
main()
三、股票数据定向爬虫
功能描述
技术路线：bs4-re-requests
目标：获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息
输出：保存到文件中
候选数据网站的选择
选取原则：股票信息静态存在于HTML页面中，非js代码生成，没有Robots协议限制。
选取方法：浏览器F12，源代码查看等。
选取心态：不要纠结于某个网站，多找信息源尝试。
程序的结构设计
步骤1：从东方财富网获取股票列表
步骤2：根据股票列表逐个到百度股票获取个股信息
步骤3：将结果存储到文件
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import traceback
import re
?
def getHTMLText(url, code="utf-8"):
? ? try:
? ? ? ? r = requests.get(url)
? ? ? ? r.raise_for_status()
? ? ? ? r.encoding = code
? ? ? ? return r.text
? ? except:
? ? ? ? return ""
?
def getStockList(lst, stockURL):
? ? html = getHTMLText(stockURL, "GB2312")
? ? soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')?
? ? a = soup.find_all('a')
? ? for i in a:
? ? ? ? try:
? ? ? ? ? ? href = i.attrs['href']
? ? ? ? ? ? lst.append(re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0])
? ? ? ? except:
? ? ? ? ? ? continue
?
def getStockInfo(lst, stockURL, fpath):
? ? count = 0
? ? for stock in lst:
? ? ? ? url = stockURL + stock + ".html"
? ? ? ? html = getHTMLText(url)
? ? ? ? try:
? ? ? ? ? ? if html=="":
? ? ? ? ? ? ? ? continue
? ? ? ? ? ? infoDict = {}
? ? ? ? ? ? soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
? ? ? ? ? ? stockInfo = soup.find('div',attrs={'class':'stock-bets'})
?
? ? ? ? ? ? name = stockInfo.find_all(attrs={'class':'bets-name'})[0]
? ? ? ? ? ? infoDict.update({'股票名称': name.text.split()[0]})
? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? keyList = stockInfo.find_all('dt')
? ? ? ? ? ? valueList = stockInfo.find_all('dd')
? ? ? ? ? ? for i in range(len(keyList)):
? ? ? ? ? ? ? ? key = keyList[i].text
? ? ? ? ? ? ? ? val = valueList[i].text
? ? ? ? ? ? ? ? infoDict[key] = val
? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? with open(fpath, 'a', encoding='utf-8') as f:
? ? ? ? ? ? ? ? f.write( str(infoDict) + '\n' )
? ? ? ? ? ? ? ? count = count + 1
? ? ? ? ? ? ? ? print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="")
? ? ? ? except:
? ? ? ? ? ? count = count + 1
? ? ? ? ? ? print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="")
? ? ? ? ? ? continue
?
def main():
? ? stock_list_url = 'https://quote.eastmoney.com/stocklist.html'
? ? stock_info_url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/'
? ? output_file = 'D:/BaiduStockInfo.txt'
? ? slist=[]
? ? getStockList(slist, stock_list_url)
? ? getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)
?
main()
————————————————
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43641535/article/details/104584663