python 爬虫后资料放在哪里 python爬虫数据处理

数据处理的两种方式

• re正则表达式：通过对数据文本进行匹配，来得到所需的数据
• BeautifulSoup：通过该类创建一个对象，通过对类里面封装的方法进行调用，来提取数据。

bs4

对标签进行查找

• 获取标签的内容

import re
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open('hello.html'),'html5lib')
print(soup.title)
print(soup.p)  #只能匹配到第一个P标签
print(type(soup.title))  #一个元素标签

结果：

• 获取标签的属性

import re
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open('hello.html'),'html5lib')
print(soup.p['id'])
print(soup.p['style'])

结果：

• 获取标签的文本内容

import re
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open('hello.html'),'html5lib')
print(soup.title.text)
print(soup.title.string)

结果：

• 获取标签的子节点

import re
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open('hello.html'),'html5lib')
print(soup.div.children)  #返回的是一个可迭代对象
print(soup.head.contents)  #返回的是一个列表
for i in soup.div.children:
    print(i)

结果：

对对象进行操作

• 查找指定标签的内容

import re
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open('hello.html'),'html5lib')
#查找指定标签的内容
res = soup.find_all('p')  #返回的是一个列表
print(res)

#配合正则的使用,对正则表达式进行编译可以提高查找的速率
res = soup.find_all(re.compile('di\w'))  #find_all方法返回的是一列表
print(res)

结果：

• 详细查找指定标签

import re
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open('hello.html'),'html5lib')
print(soup.find_all('p',id='id1'))
print(soup.find_all('p',id=re.compile('id\d')))
#注意：根据类匹配标签时，class后面要加一个_,是为了与关键字class重复
print(soup.find_all('p',class_=re.compile('class\d')))

结果：

• 详细查找多个标签的内容

import re
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open('hello.html'),'html5lib')
#注意：向find_all里面添加多个匹配时，一个列表的形式传入
print(soup.find_all([re.compile('p'),re.compile('div')]))

结果：

• css常见的匹配

#css常见的选择器:标签选择器，类选择器，id选择器，属性选择器
#标签选择器
res1 = soup.select('p')  #返回的是一个列表
print(res1)
#类锁选择器
res = soup.select('.class1')
print(res)
#id选择器
res = soup.select('#id2')
print(res)
#属性选择器
res = soup.select("p[id='id1']")
print(res)

结果：

bs4的简单引用

爬取多个电影的id和名字

from bs4 import BeautifulSoup
import requests


url = 'https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/xian/'
'''
<li id="26425063" class="list-item" data-title="无双"
 data-score="8.1" data-star="40" data-release="2018" 
 data-duration="130分钟" data-region="中国大陆 香港" 
 data-director="庄文强" 
 data-actors="周润发 / 郭富城 / 张静初" 
 data-category="nowplaying" data-enough="True" data-showed="True" 
data-votecount="199648" data-subject="26425063">'''

def getPagehtml(url):
    return requests.get(url).text

def dealdata(text):
    # 利用BeautifulSoup对传入的html文件进行一个解析，并返回一个对象
    soup = BeautifulSoup(text,'html5lib')
    #查找所有类名为list-item的li标签，把匹配到的内容返回给一个列标
    li_list = soup.find_all('li',class_="list-item")
    movie_info=[]
    for i in li_list:
        onn_movie_info = {}
        #对匹配到标签内容用标签的属性作为索引去获取
        onn_movie_info['id']=i['id']
        onn_movie_info['name']=i['data-title']
        movie_info.append(onn_movie_info)
    [print(i) for i in movie_info]

dealdata(getPagehtml(url))

结果：

获取电影的影评信息绘制为词云

import re
import jieba
import wordcloud
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy
from PIL import Image




def getPagehtml(url):
    return requests.get(url).text

def deal_one_text(text):
    soup = BeautifulSoup(text,'html5lib')
    tag_li = soup.find_all('span',class_='short')
    comment_li = []
    for tag in tag_li:
        comment_li.append(tag.string)
    return comment_li
# deal_one_text(getPagehtml(url))

def create_cloud(text):
    # 此函数实现一个绘制词云图片的功能，并将图片保存起来
    # 对传入的文本进行切割，返回一个列表，里面存有文本的词语
    result = jieba.lcut(text)
    #生成一个图片对象
    imgobj = Image.open('./img1.jpg')
    cloud_mask = numpy.array(imgobj)
    wc = wordcloud.WordCloud(
        mask=cloud_mask,
        width=500,
        background_color='snow',
        max_font_size=200,
        min_font_size=10,
        font_path='./font/msyh.ttf',
    )
    wc.generate(','.join(result))
    #生成图片
    wc.to_file('./cloud1.png')

def main():
    all_comments = []
    #对十页的内容进行操作
    for i in range(10):
        start = i*20
        #生成每一页的url
        url = 'https://movie.douban.com/subject/26425063/comments?start=%d&limit=20&sort=new_score&status=P' %start
        text =getPagehtml(url)
        comment = deal_one_text(text)
        #将每一页的电影的名字和信息都存入到列表
        [all_comments.append(i) for i in comment]
    comment_str = "".join(all_comments)
    comments =  re.findall(r'([\u4e00-\u9fa5]+|[a-zA-Z]+)',comment_str)
    print(''.join(comments))
    create_cloud(''.join(comments))


main()

结果：

词云图形的绘制

# 对传入的文本进行切割，返回一个列表，里面存有文本的词语
 imgobj = Image.open('./img1.jpg')
    cloud_mask = numpy.array(imgobj)
    wc = wordcloud.WordCloud(
        mask=cloud_mask,
        width=500,
        background_color='snow',
        max_font_size=200,
        min_font_size=10,
        font_path='./font/msyh.ttf',
    )
    wc.generate(','.join(result))
    #生成图片
    wc.to_file('./cloud1.png')