


Méthode d'exploration Python pour le partage de données sur le site Web de logements d'occasion d'Anjuke
Cet article vous propose principalement un article Python pour explorer les données du site de logements anciens d'Anjuke (explication avec exemples). L'éditeur pense que c'est plutôt bien, alors je vais le partager avec vous maintenant et le donner comme référence. Suivons l'éditeur pour y jeter un œil, j'espère que cela pourra aider tout le monde.
Commençons maintenant la rédaction officielle du robot d'exploration. Tout d'abord, nous devons analyser la structure du site Web à explorer : en tant qu'étudiant du Henan, jetons un coup d'œil aux informations sur les logements d'occasion à Zhengzhou !
Dans la page ci-dessus, nous pouvons voir les informations sur la propriété une par une. À partir de ce qui précède, nous pouvons voir les informations sur la propriété une par une sur la page Web. Vous y trouverez :
Détails de la propriété. D'ACCORD! Alors qu'allons-nous faire ? C'est-à-dire obtenir toutes les informations sur les logements d'occasion à Zhengzhou et les enregistrer dans la base de données. À quoi servent-elles en tant que géographe, je n'entrerai pas dans les détails. cette fois. D'accord, commençons officiellement. Tout d'abord, j'utilise les modules requêtes et BeautifulSoup dans python3.6 pour explorer la page. Tout d'abord, le module requêtes fait la requête :
# 网页的请求头 header = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36' } # url链接 url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/' response = requests.get(url, headers=header) print(response.text)
Grâce à l'analyse, nous pouvons obtenir que chaque maison est dans la balise li de class="list-item" , alors nous pouvons l'utiliser selon BeautifulSoup Extraire le package
# 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'}) for i in result_li: print(i)
# 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'}) # 进行循环遍历其中的房源详细列表 for i in result_li: # 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串,所以进行转换 page_url = str(i) soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser') # 由于通过class解析的为一个列表,所以只需要第一个参数 result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0] print(result_href.attrs['href'])
# 进行下一页的爬取 result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'}) if len(result_next_page) != 0: print(result_next_page[0].attrs['href']) else: print('没有下一页了')
import requests from bs4 import BeautifulSoup # 网页的请求头 header = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36' } def get_page(url): response = requests.get(url, headers=header) # 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') result_li = soup.find_all('li', {'class': 'list-item'}) # 进行下一页的爬取 result_next_page = soup.find_all('a', {'class': 'aNxt'}) if len(result_next_page) != 0: # 函数进行递归 get_page(result_next_page[0].attrs['href']) else: print('没有下一页了') # 进行循环遍历其中的房源详细列表 for i in result_li: # 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串,所以进行转换 page_url = str(i) soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser') # 由于通过class解析的为一个列表,所以只需要第一个参数 result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0] # 先不做分析,等一会进行详细页面函数完成后进行调用 print(result_href.attrs['href']) if __name__ == '__main__': # url链接 url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/' # 页面爬取函数调用 get_page(url)
import requests from bs4 import BeautifulSoup # 网页的请求头 header = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36' } def get_page(url): response = requests.get(url, headers=header) # 通过BeautifulSoup进行解析出每个房源详细列表并进行打印 soup_idex = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') result_li = soup_idex.find_all('li', {'class': 'list-item'}) # 进行循环遍历其中的房源详细列表 for i in result_li: # 由于BeautifulSoup传入的必须为字符串,所以进行转换 page_url = str(i) soup = BeautifulSoup(page_url, 'html.parser') # 由于通过class解析的为一个列表,所以只需要第一个参数 result_href = soup.find_all('a', {'class': 'houseListTitle'})[0] # 详细页面的函数调用 get_page_detail(result_href.attrs['href']) # 进行下一页的爬取 result_next_page = soup_idex.find_all('a', {'class': 'aNxt'}) if len(result_next_page) != 0: # 函数进行递归 get_page(result_next_page[0].attrs['href']) else: print('没有下一页了') # 进行字符串中空格,换行,tab键的替换及删除字符串两边的空格删除 def my_strip(s): return str(s).replace(" ", "").replace("\n", "").replace("\t", "").strip() # 由于频繁进行BeautifulSoup的使用,封装一下,很鸡肋 def my_Beautifulsoup(response): return BeautifulSoup(str(response), 'html.parser') # 详细页面的爬取 def get_page_detail(url): response = requests.get(url, headers=header) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 标题什么的一大堆,哈哈 result_title = soup.find_all('h3', {'class': 'long-title'})[0] result_price = soup.find_all('span', {'class': 'light info-tag'})[0] result_house_1 = soup.find_all('p', {'class': 'first-col detail-col'}) result_house_2 = soup.find_all('p', {'class': 'second-col detail-col'}) result_house_3 = soup.find_all('p', {'class': 'third-col detail-col'}) soup_1 = my_Beautifulsoup(result_house_1) soup_2 = my_Beautifulsoup(result_house_2) soup_3 = my_Beautifulsoup(result_house_3) result_house_tar_1 = soup_1.find_all('dd') result_house_tar_2 = soup_2.find_all('dd') result_house_tar_3 = soup_3.find_all('dd') ''' 文博公寓,省实验中学,首付只需70万,大三房,诚心卖,价可谈 270万 宇泰文博公寓 金水-花园路-文博东路4号 2010年 普通住宅 3室2厅2卫 140平方米 南北 中层(共32层) 精装修 19285元/m² 81.00万 ''' print(my_strip(result_title.text), my_strip(result_price.text)) print(my_strip(result_house_tar_1[0].text), my_strip(my_Beautifulsoup(result_house_tar_1[1]).find_all('p')[0].text), my_strip(result_house_tar_1[2].text), my_strip(result_house_tar_1[3].text)) print(my_strip(result_house_tar_2[0].text), my_strip(result_house_tar_2[1].text), my_strip(result_house_tar_2[2].text), my_strip(result_house_tar_2[3].text)) print(my_strip(result_house_tar_3[0].text), my_strip(result_house_tar_3[1].text), my_strip(result_house_tar_3[2].text)) if __name__ == '__main__': # url链接 url = 'https://zhengzhou.anjuke.com/sale/' # 页面爬取函数调用 get_page(url)
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PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

VS Code peut fonctionner sur Windows 8, mais l'expérience peut ne pas être excellente. Assurez-vous d'abord que le système a été mis à jour sur le dernier correctif, puis téléchargez le package d'installation VS Code qui correspond à l'architecture du système et l'installez comme invité. Après l'installation, sachez que certaines extensions peuvent être incompatibles avec Windows 8 et doivent rechercher des extensions alternatives ou utiliser de nouveaux systèmes Windows dans une machine virtuelle. Installez les extensions nécessaires pour vérifier si elles fonctionnent correctement. Bien que le code VS soit possible sur Windows 8, il est recommandé de passer à un système Windows plus récent pour une meilleure expérience de développement et une meilleure sécurité.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.
