python爬虫调用函数,Python 函数中调用函数

零基础学python(1)——爬取房天下网站信息

一、认识网页

成都创新互联专注于尼元阳企业网站建设,成都响应式网站建设,商城建设。尼元阳网站建设公司,为尼元阳等地区提供建站服务。全流程按需求定制开发,专业设计,全程项目跟踪,成都创新互联专业和态度为您提供的服务

网页分为三个部分:HTML(结构)、CSS(样式)、JavaScript(功能)。

二、爬取网站信息入门

1、Soup = BeautifulSoup (html, 'lxml'),使用beautifulsoup来解析网页。

2、使用copy CSS selector来复制网页元素的位置。

三、爬取房天下网站信息 

1、导入requests和beautifulsoup

2、定义函数spider_ftx,把所需要爬取的信息都定义出来

3、调用函数spider_ftx

4、翻页爬取二手房信息

由于每页最多只能显示40条信息,观察每一页网址的变化规律,写一个循环调用的语句,把全部100页的信息全都爬取下来。

四、小结:

目前只能爬取到网站的100页信息,网站为了反爬,设置了可浏览的页面量100。要想爬取网站的所有信息,可以通过分类去获取,但是如何用python实现呢,请看下集。

python爬虫 函数返回值如何调用?

在if 里只需要yield "" + item_url.attrs['href']

然后Lsit(最好改可名,在python规范里,函数命名是全小写,而list又是保留字,比如改为display_hrefs)只需要循环输出getUrl的结果就好:

def getUrl(url: str):

....html = urlopen(url)

....for item_url in BeautifulSoup((html.read()).find ('div' , class_='AAA').findAll ("a"):

........if 'href' in item_url.attrs:

............yield "" + item_url.attrs['href']

def display_hrefs(url: str):

....for href in getUrl(url):

........print(href)

if __name__ == '__main__':

....display_hrefs("")

python爬虫---爬取LOL云顶之弈数据

本来是想爬取之后作最佳羁绊组合推算,但是遇到知识点无法消化(知识图谱),所以暂时先不组合了,实力有限

库的安装

1.requests  #爬取棋子数据

2.json  #棋子数据为js动态,需使用json解析

3.BeautifulSoup

实战前先新建个lol文件夹作为工作目录,并创建子目录data,用于存放数据。

1.爬取数据,新建个py文件,用于爬取云顶数据,命名为data.py

1.1定义个req函数,方便读取。//需设定编码格式,否则会出现乱码

def Re_data(url):

re = requests.get(url)

re.encoding = 'gbk'

data = json.loads(re.text)

return data['data']

1.2定义个Get函数,用于读取数据并使用保存函数进行保存数据,保存格式为json。

def Get_data():

# 获取数据并保存至data目录

base_url = ''

chess = Re_data(base_url + 'chess.js')

race = Re_data(base_url + 'race.js')

job = Re_data(base_url + 'job.js')

equip = Re_data(base_url + 'equip.js')

Save_data(chess,race,job,equip)

1.3定义save函数实现读取的数据进行文件保存,保存目录为工作目录下的data文件夹。

def Save_data(t_chess,t_race,t_job,t_equip):

with open('./data/chess.json','w') as f:

json.dump(t_chess,f,indent='\t')

with open('./data/race.json','w') as f:

json.dump(t_race,f,indent='\t')

with open('./data/job.json','w') as f:

json.dump(t_job,f,indent='\t')

with open('./data/equip.json','w') as f:

json.dump(t_equip,f,indent='\t')

1.4定义主函数main跑起来

if __name__ == '__main__':

start = time.time()

Get_data()

print('运行时间:' + str(time.time() - start) + '秒')

至此,数据爬取完成。

2.种族和职业进行组合。

2.1未完成 //未完成,使用穷举方法进行组合会出现内存不够导致组合失败(for循环嵌套导致数组内存超限)

//待学习,使用知识图谱建立组合优选,可参考:

期间遇到的问题:

1.爬取棋子数据时为动态js加载,需通过json模块的loads方法获取

2.3层for循环嵌套数据量大,导致计算失败,需优化计算方法。

Python编程基础之(五)Scrapy爬虫框架

经过前面四章的学习,我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库,编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错,是框架,而不是像前面介绍的函数功能库。

Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。

可能大家还不太了解什么是框架,爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。

简而言之, Scrapy就是一个爬虫程序的半成品,可以帮助用户实现专业的网络爬虫。

使用Scrapy框架,不需要你编写大量的代码,Scrapy已经把大部分工作都做好了,允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序,可以节省大量的时间。

当然,框架所生成的代码基本是一致的,如果遇到一些特定的爬虫任务时,就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。

PyCharm安装

测试安装:

出现框架版本说明安装成功。

掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重!

先上图:

整个结构可以简单地概括为: “5+2”结构和3条数据流

5个主要模块(及功能):

(1)控制所有模块之间的数据流。

(2)可以根据条件触发事件。

(1)根据请求下载网页。

(1)对所有爬取请求进行调度管理。

(1)解析DOWNLOADER返回的响应--response。

(2)产生爬取项--scraped item。

(3)产生额外的爬取请求--request。

(1)以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。

(2)由一组操作顺序组成,类似流水线,每个操作是一个ITEM PIPELINES类型。

(3)清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。

2个中间键:

(1)对Engine、Scheduler、Downloader之间进行用户可配置的控制。

(2)修改、丢弃、新增请求或响应。

(1)对请求和爬取项进行再处理。

(2)修改、丢弃、新增请求或爬取项。

3条数据流:

(1):图中数字 1-2

1:Engine从Spider处获得爬取请求--request。

2:Engine将爬取请求转发给Scheduler,用于调度。

(2):图中数字 3-4-5-6

3:Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求。

4:Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。

5:爬取网页后,Downloader形成响应--response,通过中间件发送给Engine。

6:Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。

(3):图中数字 7-8-9

7:Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。

8:Engine将爬取项发送给Item Pipelines。

9:Engine将爬取请求发送给Scheduler。

任务处理流程:从Spider的初始爬取请求开始爬取,Engine控制各模块数据流,不间断从Scheduler处获得爬取请求,直至请求为空,最后到Item Pipelines存储数据结束。

作为用户,只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines,也就是数据流的入口与出口,便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句,帮助用户一键配置剩余文件,那我们便来看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy采用命令行创建和运行爬虫

PyCharm打开Terminal,启动Scrapy:

Scrapy基本命令行格式:

具体常用命令如下:

下面用一个例子来学习一下命令的使用:

1.建立一个Scrapy爬虫工程,在已启动的Scrapy中继续输入:

执行该命令,系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程,命名为pythonDemo。

2.产生一个Scrapy爬虫,以教育部网站为例:

命令生成了一个名为demo的spider,并在Spiders目录下生成文件demo.py。

命令仅用于生成demo.py文件,该文件也可以手动生成。

观察一下demo.py文件:

3.配置产生的spider爬虫,也就是demo.py文件:

4.运行爬虫,爬取网页:

如果爬取成功,会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件,我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。

以上就是Scrapy框架的简单使用了。

Request对象表示一个HTTP请求,由Spider生成,由Downloader执行。

Response对象表示一个HTTP响应,由Downloader生成,有Spider处理。

Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容,由Spider生成,由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型,可以按照字典类型来操作。


本文题目:python爬虫调用函数,Python 函数中调用函数
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