- 作业①:
- 要求:在中国气象网(http://www.weather.com.cn)给定城市集的7日天气预报,并保存在数据库。
- 输出信息:
- Gitee文件夹链接:第一份作业代码
- 代码:
from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request import sqlite3 line = "{:^10}\t{:^10}\t{:^12}\t{:^15}\t{:^12}" # 定义一个格式化字符串,用于输出表格数据。 print(line.format("序号","地区", "日期", "天气信息", "温度")) class WeatherForecast: # 定义一个WeatherForecast类 def __init__(self): # 初始化方法,设置请求头和城市代码 self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36'} self.cityCode={"北京":"101010100","上海":"101020100","广州":"101280101","深圳":"101280601"} def forecastCity(self,city): # 定义forecastCity方法,输入参数为城市名称 if city not in self.cityCode.keys(): # 判断城市是否在城市代码中 print(city+" code cannot be found") # 输出城市代码不存在的提示信息 return url="http://www.weather.com.cn/weather/"+self.cityCode[city]+".shtml" # 构造请求URL try: # 尝试执行以下代码 req=urllib.request.Request(url,headers=self.headers) # 发送带有请求头的HTTP请求 data=urllib.request.urlopen(req) # 获取响应数据 data=data.read() # 读取响应数据 soup=BeautifulSoup(data,"lxml") # 使用BeautifulSoup解析响应数据 lis=soup.select("ul[class='t clearfix'] li") # 提取包含天气信息的li标签 num = 0 for li in lis: # 遍历li标签 try: num += 1 date=li.select('h1')[0].text # 提取日期信息 weather=li.select('p[class="wea"]')[0].text # 提取天气信息 temp=li.select('p[class="tem"] span')[0].text+"/"+li.select('p[class="tem"] i')[0].text # 提取温度信息 print(line.format(num,city,date,weather,temp)) # 输出城市、日期、天气和温度信息 self.saveToDB(city, date, weather, temp) # 调用saveToDB方法将信息保存到数据库 except Exception as err: # 捕获异常并输出错误信息 print(err) except Exception as err: # 捕获异常并输出错误信息 print(err) def saveToDB(self, city, date, weather, temp): # 定义saveToDB方法,输入参数为城市名称、日期、天气和温度信息 conn = sqlite3.connect('weathers.db') # 连接SQLite数据库 c = conn.cursor() # 创建游标对象 c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS forecast (city TEXT, date TEXT, weather TEXT, temp TEXT)''') # 创建名为forecast的表,如果不存在则创建 c.execute("INSERT INTO forecast VALUES (?,?,?,?)", (city, date, weather, temp)) # 向表中插入数据 conn.commit() # 提交事务 conn.close() # 关闭数据库连接 def process(self,cities): # 定义process方法,输入参数为城市列表 for city in cities: # 遍历城市列表 self.forecastCity(city) # 调用forecastCity方法获取并保存天气信息 print("completed") # 输出完成信息 ws=WeatherForecast() # 创建WeatherForecast类的实例 ws.process(["北京","上海","广州","深圳"]) # 调用process方法处理四个城市的天气信息
- 运行结果:
- 心得体会:编写代码过程中,学习了如何使用SQLite数据库存储和管理数据。在这个过程中,我了解了SQL语句的基本结构,以及如何使用Python的sqlite3库来执行这些语句。我还学习了如何创建表,插入数据,以及提交和关闭数据库连接。在编写代码中,通过定义一个WeatherForecast类,我将每个相关的函数和变量组织在一起,使得代码结构更清晰,更易于理解和维护。我也发现,面向对象编程可以让我在处理复杂问题时,将问题分解为更小、更易管理的部分。同时考虑到代码扩展性,如果需要处理更多的城市,只需要在调用
process
函数时传入更多的城市名称即可。
- 作业②
- 要求:用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取股票相关信息,并存储在数据库中。
- 候选网站:东方财富网:https://www.eastmoney.com/
- 新浪股票:http://finance.sina.com.cn/stock/
- 技巧:在谷歌浏览器中进入F12调试模式进行抓包,查找股票列表加载使用的url,并分析api返回的值,并根据所要求的参数可适当更改api的请求参数。根据URL可观察请求的参数f1、f2可获取不同的数值,根据情况可删减请求的参数。
- 参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/50099084
- 输出信息:
- Gitee文件夹链接: 第二份作业代码
- 代码:
import requests import json import sqlite3 def getdata(): url = 'http://47.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery11240080126732179717_1697270562788&pn=1&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1697270562789' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36' } response = requests.get(url=url, headers=headers) content = response.text content = content.split('(')[1].split(')')[0] json_data = json.loads(content) data = json_data['data']['diff'] return data def savedb(data): conn = sqlite3.connect('沪深京A股.db') cursor = conn.cursor() cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks ( id INTEGER PRIMARY KEY, 代码 TEXT, 名称 TEXT, 最新价 REAL, 涨跌幅 REAL, 涨跌额 REAL, 成交量 REAL, 成交额 REAL, 振幅 REAL, 最高 REAL, 最低 REAL, 今收 REAL, 昨收 REAL ) ''') for obj in data: cursor.execute(''' insert into stocks( 代码 ,名称 ,最新价 ,涨跌幅 ,涨跌额 ,成交量 ,成交额 ,振幅 ,最高 ,最低 ,今收 ,昨收 ) VALUES(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) ''', ( obj['f12'], obj['f14'], obj['f2'], obj['f3'], obj['f4'], obj['f5'], obj['f6'], obj['f7'], obj['f15'], obj['f16'], obj['f17'], obj['f18'] ) ) conn.commit() cursor.close() conn.close() if __name__ == "__main__": data = getdata() savedb(data)
- 运行结果:
- 心得体会:编写这段代码时,我首先明确了两个主要任务:获取数据和保存数据。为了实现这两个任务,我使用了requests库来发送HTTP请求,json库来解析JSON数据,以及sqlite3库来操作SQLite数据库。在getdata()函数中,我首先构造了一个URL,其中包含了请求参数。然后,我设置了请求头,模拟了浏览器发送请求。接着,我使用requests.get()方法发送GET请求,并将响应内容存储。在content变量中。之后,我将响应内容按照一定的格式进行解析,提取出JSON数据。最后,我从JSON数据中提取出股票数据,并将其作为函数的返回值。而在savedb()函数中,我首先连接到名为"沪深京A股.db"的数据库。然后,我创建了一个名为"stocks"的表,该表包含了股票的各种信息(如代码、名称、最新价等)。接下来,我遍历从getdata()函数获取到的股票数据,并将每条数据插入到"stocks"表中。最后,我提交事务并关闭数据库连接。在主程序中,首先调用getdata()函数获取股票数据,然后将获取到的数据传递给savedb()函数进行保存,实现了数据的获取和保存功能。
- 作业③:
- 要求:爬取中国大学2021主榜(https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021)所有院校信息,并存储在数据库中,同时将浏览器F12调试分析的过程录制Gif加入至博客中。
- 技巧:分析该网站的发包情况,分析获取数据的api
- 输出信息:
- Gitee文件夹链接:第三方作业代码
- 浏览器F12调试分析的过程:
- 代码:
import requests import re import sqlite3 url = 'https://www.shanghairanking.cn/_nuxt/static/1697106492/rankings/bcur/2021/payload.js' header = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.0 x64; en-US; rv:1.9pre) Gecko/2008072421 Minefield/3.0.2pre" } response = requests.get(url=url, headers=header) response.encoding = 'utf-8' content = response.text province_list = { 'k': '江苏', 'n': '山东', 'o': '河南', 'p': '河北', 'q': '北京', 'r': '辽宁', 's': '陕西', 't': '四川', 'u': '广东', 'v': '湖北', 'w': '湖南', 'x': '浙江', 'y': '安徽', 'z': '江西', 'A': '黑龙江', 'B': '吉林', 'C': '上海', 'D': '福建', 'E': '山西', 'F': '云南', 'G': '广西', 'I': '贵州', 'J': '甘肃', 'K': '内蒙古', 'L': '重庆', 'M': '天津', 'N': '新疆', 'Y': '海南' } type_list = { 'f': '综合', 'e': '理工', 'h': '师范', 'm': '农业', 'T': '林业', } names = re.findall('univNameCn:"(.*?)"', content) scores = re.findall('score:(.*?),', content) provinces = re.findall('province:(.*?),', content) untypes = re.findall('univCategory:(.*?),', content) conn = sqlite3.connect('大学排名.db') cursor = conn.cursor() cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS lists( name text, province text, untybe text, score real) ''') for name, score, province, untybe in zip(names, scores, provinces, untypes): type_name = type_list.get(untybe,'未知类型') province_name = province_list.get(province, '未知省份') cursor.execute("INSERT INTO lists (name, province, untybe, score) VALUES (?, ?, ?, ?)", (name, province_name, type_name, score)) conn.commit() cursor.close() conn.close()
- 运行结果:
- 心得体会:继续熟悉re库的应用,同时在这次由于爬取文件的对应字典,重新学习了字典映射的方法,使用了字典来存储省份和类型的字母代码与对应的中文名称之间的映射关系。通过字典的键值对形式,可以方便地将字母代码转换为对应的中文名称。同时通过编写这段代码,我不仅巩固了Python编程基础,还学到了很多关于网络爬虫和数据处理的知识。这些知识对于后续的数据分析和可视化学习非常有帮助。同时,这段代码也让我更加了解了排名网站的结构和数据格式。