一、爬取南阳理工OJ题目
爬取网站:http://www.51mxd.cn
1. 初步分析
通过切换页数可发现,第n页网址为: http://www.51mxd.cn/problemset.php-page=n .htm
我们需要爬取其题号,难度,标题,通过率,通过数/总提交数 :
右击查看网页源代码:
在其中 Ctrl + F 搜索该页的某一个题目(此处以三国志为例):
能够搜索到,说明此数据不是动态加载,可直接get该页面以获取:
按 F12 打开开发者工具,在Element 中点击箭头工具(如下图②所示),点击一个题目,可在Element 中显示:
可发现,每一行信息都在一个<tr> 标签中,每个小信息都在一个<td> 标签的字符串里面,在Element 中 Ctrl + F 搜索<td ,可发现有700 个。 一页有100 个题目,一行有7 个<td> ,正好是700 个,因此只需要获取所有<td> 标签:
分析完成后,开始编写代码。
2. 代码编写
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
from tqdm import tqdm
Headers = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3741.400 QQBrowser/10.5.3863.400'
csvHeaders = ['题号', '难度', '标题', '通过率', '通过数/总提交数']
subjects = []
print('题目信息爬取中:\n')
for pages in tqdm(range(1, 11 + 1)):
r = requests.get(f'http://www.51mxd.cn/problemset.php-page={pages}.htm', Headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
td = soup.find_all('td')
subject = []
for t in td:
if t.string is not None:
subject.append(t.string)
if len(subject) == 5:
subjects.append(subject)
subject = []
with open('NYOJ_Subjects.csv', 'w', newline='') as file:
fileWriter = csv.writer(file)
fileWriter.writerow(csvHeaders)
fileWriter.writerows(subjects)
print('\n题目信息爬取完成!!!')
运行测试:
二、爬取学校信息通知
爬取网站:http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm
爬取内容:日期 + 标题
1. 每页url分析
第一页url 为http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm ,第二页为http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz/65.htm ,第三页为http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz/64.htm
一共66 页,由此可表示如下:
base_url = "http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz/"
for i in range(1, 67):
if(i == 1):
url = 'http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm'
else:
url = base_url + str(67 - i) + '.htm'
print(url)
打印如图:
2. 每页内容爬取
以第一页为例,右击打开网页源代码,搜索一个新闻标题,发现存在,则可直接以get请求获取数据:
在开发者工具中,找到需要爬取的内容,每组日期和标题存在于<li> 标签中:
所有<li> 都在class="left-list" 的div 下的<ul> 下,搜索得只有一个class="left-list" 的元素,该元素下只有一个<ul> ,因此爬取一页的数据如下:
def get_one_page(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
}
try:
info_list_page = []
resp = requests.get(url, headers=headers)
resp.encoding = resp.status_code
page_text = resp.text
soup = BeautifulSoup(page_text, 'lxml')
li_list = soup.select('.left-list > ul > li')
for li in li_list:
divs = li.select('div')
date = divs[0].string.strip()
title = divs[1].a.string
info = [date, title]
info_list_page.append(info)
except Exception as e:
print('爬取' + url + '错误')
print(e)
return None
else:
resp.close()
print('爬取' + url + '成功')
return info_list_page
测试爬取第一页:
print(get_one_page('http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm'))
总代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
def get_one_page(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
}
try:
info_list_page = []
resp = requests.get(url, headers=headers)
resp.encoding = resp.status_code
page_text = resp.text
soup = BeautifulSoup(page_text, 'lxml')
li_list = soup.select('.left-list > ul > li')
for li in li_list:
divs = li.select('div')
date = divs[0].string.strip()
title = divs[1].a.string
info = [date, title]
info_list_page.append(info)
except Exception as e:
print('爬取' + url + '错误')
print(e)
return None
else:
resp.close()
print('爬取' + url + '成功')
return info_list_page
def main():
info_list_all = []
base_url = 'http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz/'
for i in range(1, 67):
if i == 1:
url = 'http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm'
else:
url = base_url + str(67 - i) + '.htm'
info_list_page = get_one_page(url)
info_list_all += info_list_page
with open('教务新闻.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
fileWriter = csv.writer(file)
fileWriter.writerow(['日期', '标题'])
fileWriter.writerows(info_list_all)
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果:
三、总结
学习爬虫之后,可以让我们方便地获取更多的数据源,从而进行更深层次更有效的数据分析,获得更多的价值。
参考
raise_for_status()方法
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