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【机器学习】网络爬虫实战详解
【机器学习】网络爬虫详解
活动地址：[CSDN21天学习挑战赛](https://marketing.csdn.net/p/bdabfb52c5d56532133df2adc1a728fd)
作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~
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博客主页：ぃ灵彧が的学习日志
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本文专栏：机器学习
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专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦
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前言
什么是网络爬虫？
编写程序从网络中自动获取数据的过程叫作数据爬取，也叫作网络爬虫。网络爬虫一般步骤为：获取爬取页的url，获取页面内容、解析页面、获取所需数据，重复上述过程至爬取结束。
一、明星图片爬取
明星图片爬取基于百度搜索的返回结果进行，在百度搜索“中国艺人”，解析返回页面展示的艺人图片链接并保持。
(一)、定义爬取指定url页面的函数
- 导入相关包：
import requests import json import os- 1
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- 直接使用程序爬取网络数据会被网站识别出来，然后封禁该IP，导致数据爬取中断，所以我们需要首先将程序访问页面伪装成浏览器访问页面
User-Agent：定义一个真实浏览器的代理名称，表明自己的身份（是哪种浏览器），本demo为谷歌浏览器
Accept：告诉WEB服务器自己接受什么介质类型，/ 表示任何类型
Referer：浏览器向WEB服务器表明自己是从哪个网页URL获得点击当前请求中的网址/URL
Connection：表示是否需要持久连接
Accept-Language：浏览器申明自己接收的语言
Accept-Encoding：浏览器申明自己接收的编码方法，通常指定压缩方法，是否支持压缩，支持什么压缩方法（gzip，deflate）
def getPicinfo(url): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.129 Safari/537.36", "Accept": "*/*", "Referer": "https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E8%89%BA%E4%BA%BA&fenlei=256&rsv_pq=cf6f24c500067b9f&rsv_t=c2e724FZlGF9fJYeo9ZV1I0edbhV0Z04aYY%2Fn6U7qaUoH%2B0WbUiKdOr8JO4&rqlang=cn&rsv_dl=ib&rsv_enter=1&rsv_sug3=15&rsv_sug1=6&rsv_sug7=101", "Host": "sp0.baidu.com", "Connection": "keep-alive", "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7,zh-TW;q=0.6", "Accept-Encoding": "gzip, deflate" } # 根据url，使用get()方法获取页面内容，返回相应 response = requests.get(url,headers) # 成功访问了页面 if response.status_code == 200: return response.text # 没有成功访问页面，返回None return None- 1
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(二)、爬取图片
使用上述定义好的函数，进行指定url页面的爬取，然后解析返回的页面源码，获取其中的图片链接，并保存图片：
#图片存放地址 Download_dir='picture' if os.path.exists(Download_dir)==False: os.mkdir(Download_dir) pn_num=1 # 爬取多少页 rn_num=10 # 每页多少个图片 for k in range(pn_num): # for循环，每次爬取一页 url="https://sp0.baidu.com/8aQDcjqpAAV3otqbppnN2DJv/api.php?resource_id=28266&from_mid=1&&format=json&ie=utf-8&oe=utf-8&query=%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E8%89%BA%E4%BA%BA&sort_key=&sort_type=1&stat0=&stat1=&stat2=&stat3=&pn="+str(k)+"&rn="+str(rn_num)+"&_=1613785351574" res = getPicinfo(url) # 调用函数，获取每一页内容 json_str=json.loads(res) # 将获取的文本格式转化为字典格式 figs=json_str['data'][0]['result'] for i in figs: # for循环读取每一张图片的名字 name=i['ename'] img_url=i['pic_4n_78'] # img_url：图片地址 img_res=requests.get(img_url) # 读取图片所在页面内容 if img_res.status_code==200: ext_str_splits=img_res.headers['Content-Type'].split('/') ext=ext_str_splits[-1] # 索引-1指向列表倒数第一个元素 fname=name+"."+ext # 保存图片 open(os.path.join(Download_dir,fname), 'wb' ).write(img_res.content) print(name,img_url,"saved")- 1
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爬取内容部分如图1-1所示：
二、股票行情爬取与分析
首先爬取一个股票名称列表，再获取列表里每支股票的信息。
(一)、爬取股票列表信息
代码如下：
#coding=utf-8 ''' Created on 2021年02月20日 @author: zhongshan ''' #http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html #爬取该页面股票信息 import requests from fake_useragent import UserAgent from bs4 import BeautifulSoup import json import csv def getHtml(url): r = requests.get(url,headers={ 'User-Agent': UserAgent().random, }) r.encoding = r.apparent_encoding return r.text #num为爬取多少条记录，可手动设置 num = 20 #该地址为页面实际获取数据的接口地址 stockUrl='http://99.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112408733409809437476_1623137764048&pn=1&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&fid=f3&fs=m:0+t:80&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&_=1623137764167:formatted' if __name__ == '__main__': responseText = getHtml(stockUrl) jsonText = responseText.split("(")[1].split(")")[0]; resJson = json.loads(jsonText) datas = resJson["data"]["diff"] datalist = [] for data in datas: # if (str().startswith('6') or str(data["f12"]).startswith('3') or str(data["f12"]).startswith('0')): row = [data["f12"],data["f14"]] datalist.append(row) print(datalist) f =open('stock.csv','w+',encoding='utf-8',newline="") writer = csv.writer(f) writer.writerow(('代码', '名称')) for data in datalist: writer.writerow((data[0]+"\t",data[1]+"\t")) f.close()- 1
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输出结果如图2-1所示：
(二)、股票数据获取
在获取股票代码及名称列表之后，逐个下载股票数据，根据观察，每支股票的历史数据由四部分组成：头url，上市地(深市，沪市)、股票代码、尾url，只需要组合好上述url，即可获得csv格式的数据，并下载，如下：
import csv import urllib.request as r import threading #读取之前获取的个股csv丢入到一个列表中 def getStockList(): stockList = [] f = open('stock.csv','r',encoding='utf-8') f.seek(0) reader = csv.reader(f) for item in reader: stockList.append(item) f.close() return stockList def downloadFile(url,filepath): # print(filepath) try: r.urlretrieve(url,filepath) except Exception as e: print(e) print(filepath,"is downloaded") pass #设置信号量，控制线程并发数 sem = threading.Semaphore(1) def downloadFileSem(url,filepath): with sem: downloadFile(url,filepath) urlStart = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=' urlEnd = '&end=20210221&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;VOTURNOVER;VATURNOVER' if __name__ == '__main__': stockList = getStockList() stockList.pop(0) print(stockList) for s in stockList: scode = str(s[0].split("\t")[0]) #0：沪市；1：深市 url = urlStart + ("0" if scode.startswith('6') else "1") + scode + urlEnd print(url) filepath = (str(s[1].split("\t")[0])+"_"+scode) + ".csv" threading.Thread(target=downloadFileSem,args=(url,filepath)).start()- 1
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下载文件部分列表如图2-2所示：
(三)、股票数据分析
现在，我们对股票数据做一些简单的分析，比如股票的最高价、最低价随时间的变化，股票的涨跌幅/涨跌额随时间的变化，以及当天的成交量与前一天的涨跌幅有何关系等。
上述分析可以使用作图的方式进行直观展示。
- 定义加载数据的功能函数：
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来显示负号 plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 # 每英寸点数 files = [] # ['日期' '股票代码' '名称' '收盘价' '最高价' '最低价' '开盘价' '前收盘' '涨跌额' '涨跌幅' '成交量' '成交金额'] def read_file(file_name): data = pd.read_csv(file_name,encoding='gbk') col_name = data.columns.values return data, col_name def get_files_path(): stock_list=getStockList() paths = [] for stock in stock_list[1:]: p = stock[1].strip()+"_"+stock[0].strip()+".csv" print(p) data,_ = read_file(p) if len(data)>1: files.append(p) print(p) get_files_path() print(files)- 1
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- 定义get_diff(file_name)函数，作该股票的涨跌幅/涨跌额随时间的变化图像，可以将该支股票的波动性观察一段时间。
# 获取股票的涨跌额及涨跌幅度变化曲线 # ['日期' '股票代码' '名称' '收盘价' '最高价' '最低价' '开盘价' '前收盘' '涨跌额' '涨跌幅' '成交量' '成交金额'] def get_diff(file_name): data, col_name = read_file(file_name) index = len(data['日期'])-1 sep = index//15 plt.figure(figsize=(15,17)) x = data['日期'].values.tolist() x.reverse() # x = x[-index:] xticks=list(range(0,len(x),sep)) xlabels=[x[i] for i in xticks] xticks.append(len(x)) # xlabels.append(x[-1]) y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['涨跌额'].values.tolist()] y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['涨跌幅'].values.tolist()] y1.reverse() y2.reverse() # y1 = y1[-index:] # y2 = y2[-index:] ax1 = plt.subplot(211) plt.plot(range(1,len(x)+1),y1,c='r') plt.title('{}-涨跌额/涨跌幅'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20) ax1.set_xticks(xticks) ax1.set_xticklabels(xlabels, rotation=40) # plt.xlabel('日期') plt.ylabel('涨跌额',fontsize=20) ax2 = plt.subplot(212) plt.plot(range(1,len(x)+1),y2,c='g') # plt.title('{}-涨跌幅'.format(file_name.split('_')[0])) ax2.set_xticks(xticks) ax2.set_xticklabels(xlabels, rotation=40) plt.xlabel('日期',fontsize=20) plt.ylabel('涨跌幅',fontsize=20) plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_diff.png') plt.show()- 1
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- 定义get_max_min(file_name)函数，做该股票的每日最高价/最低价随时间的变化图像，也可以将该支股票的波动性或者是否增值观察一段时间。
def get_max_min(file_name): data, col_name = read_file(file_name) index = len(data['日期'])-1 sep = index//15 plt.figure(figsize=(15,10)) x = data['日期'].values.tolist() x.reverse() x = x[-index:] xticks=list(range(0,len(x),sep)) xlabels=[x[i] for i in xticks] xticks.append(len(x)) # xlabels.append(x[-1]) y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['最高价'].values.tolist()] y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['最低价'].values.tolist()] y1.reverse() y2.reverse() y1 = y1[-index:] y2 = y2[-index:] ax = plt.subplot(111) plt.plot(range(1,len(x)+1),y1,c='r',linestyle="-") plt.plot(range(1,len(x)+1),y2,c='g',linestyle="--") plt.title('{}-最高价/最低价'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20) ax.set_xticks(xticks) ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=40) plt.xlabel('日期',fontsize=20) plt.ylabel('价格',fontsize=20) plt.legend(['最高价','最低价'],fontsize=20) plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_minmax.png') plt.show()- 1
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- 定义get_deal(file_name)函数，作该股票的每日成交量/成交金额随时间变化的图像，可以观察一段时间内该支股票的成交量变化，以及是否存在大宗交易：
def get_deal(file_name): data, col_name = read_file(file_name) index = len(data['日期'])-1 sep = index//15 plt.figure(figsize=(15,10)) x = data['日期'].values.tolist() x.reverse() x = x[-index:] xticks=list(range(0,len(x),sep)) xlabels=[x[i] for i in xticks] xticks.append(len(x)) # xlabels.append(x[-1]) y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['成交量'].values.tolist()] y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['成交金额'].values.tolist()] y1.reverse() y2.reverse() y1 = y1[-index:] y2 = y2[-index:] ax = plt.subplot(111) plt.plot(range(1,len(x)+1),y1,c='b',linestyle="-") plt.plot(range(1,len(x)+1),y2,c='r',linestyle="--") plt.title('{}-成交量/成交金额'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20) ax.set_xticks(xticks) ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=40) plt.xlabel('日期',fontsize=20) # plt.ylabel('') plt.legend(['成交量','成交金额'],fontsize=20) plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_deal.png') plt.show()- 1
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- 定义get_rel(flie_name)函数，做该股票的成交量与前一天涨跌额的关系图像，直观地展示涨跌额对成交量的影响。
def get_rel(file_name): data, col_name = read_file(file_name) index = len(data['日期'])-1 sep = index//15 plt.figure(figsize=(15,10)) x = data['日期'].values.tolist() x.reverse() x = x[-index:] xticks=list(range(0,len(x),sep)) xlabels=[x[i] for i in xticks] xticks.append(len(x)) # xlabels.append(x[-1]) y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['成交量'].values.tolist()] y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['涨跌幅'].values.tolist()] y1.reverse() y2.reverse() y1 = y1[-index:] y2 = y2[-index:] y2 = [0] + y2[:-1] ax = plt.subplot(111) plt.scatter(y2,y1) plt.title('{}-成交量与前一天涨跌幅的关系'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20) # ax.set_xticks(xticks) # ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=40) plt.xlabel('前一天涨跌幅',fontsize=20) plt.ylabel('成交量',fontsize=20) # plt.legend(['成交量','成交金额'],fontsize=20) plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_rel.png') plt.show() # for file in files: # get_diff(file) # for file in files: # get_max_min(file) print(len(files))- 1
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- 调用上述分析函数，为每支股票绘制相关的展示图：
for file in files: get_max_min(file) get_deal(file) get_diff(file) get_rel(file)- 1
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股票的涨跌额及涨跌幅度变化如下图2-3、2-4所示：
股票的最高价/最低价变化如图2-5所示：
股票成交量/成交金额变化如图2-6所示：
股票的涨跌额与次日成交量关系如下图2-7所示：
三、科比职业生涯数据爬取与分析
本实验从网址http://www.stat-nba.com获取科比的相关数据，主要包括：常规赛、季后赛、全明星赛三种赛事的数据。
(一)、科比职业生涯赛事数据爬取
- 导入相关包
import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd- 1
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- 获取url页面内容，并以文本格式返回
def getKobeList(code): url = "http://www.stat-nba.com/player/stat_box/195_"+code+".html" response = requests.get(url) resKobe = response.text return resKobe- 1
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- 获取Kobe历史数据
#获取kobe历史数据 def getRow(resKobe,code): soup = BeautifulSoup(resKobe,"html.parser") table = soup.find_all(id='stat_box_avg') #表头 header = [] if code == "season": header = ["赛季","出场","首发","时间","投篮","命中","出手","三分","命中","出手","罚球","命中","出手","篮板","前场","后场","助攻","抢断","盖帽","失误","犯规","得分","胜","负"] if code == "playoff": header = ["赛季","出场","时间","投篮","命中","出手","三分","命中","出手","罚球","命中","出手","篮板","前场","后场","助攻","抢断","盖帽","失误","犯规","得分","胜","负"] if code == "allstar": header = ["赛季","首发","时间","投篮","命中","出手","三分","命中","出手","罚球","命中","出手","篮板","前场","后场","助攻","抢断","盖帽","失误","犯规","得分"] #数据 rows = []; rows.append(header) for tr in table[0].find_all("tr",class_="sort"): row = [] for td in tr.find_all("td"): rank = td.get("rank") if rank != "LAL" and rank != None: row.append(td.get_text()) rows.append(row) return rows #写入csv文件,rows为数据，dir为写入文件路径 def writeCsv(rows,dir): with open(dir, 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(rows) #常规赛数据 resKobe = getKobeList("season") rows = getRow(resKobe,"season") #print(rows) writeCsv(rows,"season.csv") print("season.csv saved") #季后赛数据 resKobe = getKobeList("playoff") rows = getRow(resKobe,"playoff") #print(rows) writeCsv(rows,"playoff.csv") print("playoff.csv saved") #全明星数据 resKobe = getKobeList("allstar") rows = getRow(resKobe,"allstar") #print(rows) writeCsv(rows,"star.csv") print("star.csv saved")- 1
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(二)、科比职业生涯数据分析
针对不同赛事以及不同时间，绘制科比的职业生涯得分情况，比如，绘制各个赛季科比的篮板数、助攻、得分情况分布，可以在一定程度上反映其在各个赛季的贡献程度。首先定义展示函数show_score()，传入不同赛事的名称，要展示的项，以及绘制线型等：
# 篮板、助攻、得分 def show_score(game_name='season', item='篮板', plot_name='line'): # game_name: season, playoff, star # item: 篮板，助攻，得分 # plot_name: line,bar file_name = game_name+'.csv' data = pd.read_csv(file_name) X= data['赛季'].values.tolist() X.reverse() if item=='all': Y1 = data['篮板'].values.tolist() Y2 = data['助攻'].values.tolist() Y3 = data['得分'].values.tolist() Y1.reverse() Y2.reverse() Y3.reverse() else: Y = data[item].values.tolist() Y.reverse() if plot_name=='line': if item=='all': plt.plot(X,Y1,c='r',linestyle="-.") plt.plot(X,Y2,c='g',linestyle="--") plt.plot(X,Y3,c='b',linestyle="-") legend=['篮板','助攻','得分'] else: plt.plot(X,Y,c='g',linestyle="-") legend=[item] elif plot_name=='bar': #facecolor:表面的颜色;edgecolor:边框的颜色 if item=='all': fig = plt.figure(figsize=(15,5)) ax1 = plt.subplot(131) plt.bar(X,Y1,facecolor = '#9999ff',edgecolor = 'white') plt.legend(['篮板']) plt.title('Kobe职业生涯数据分析：'+game_name) plt.xticks(rotation=60) plt.ylabel('篮板') ax2 = plt.subplot(132) plt.bar(X,Y2,facecolor = '#999900',edgecolor = 'white') plt.legend(['助攻']) plt.title('Kobe职业生涯数据分析：'+game_name) plt.xticks(rotation=60) plt.ylabel('助攻') ax3 = plt.subplot(133) plt.bar(X,Y3,facecolor = '#9988ff',edgecolor = 'white') legend=['得分'] else: plt.bar(X,Y,facecolor = '#9900ff',edgecolor = 'white') legend=[item] else: return plt.legend(legend) plt.title('Kobe职业生涯数据分析：'+game_name) plt.xticks(rotation=60) plt.xlabel('赛季') if item!='all': plt.ylabel(item) else: plt.ylabel('得分') plt.savefig('work/Kobe职业生涯数据分析_{}_{}.png'.format(game_name,item)) plt.show() # 篮板、助攻、得分 game_name = 'season' for game_name in ['season','playoff','star']: show_score(game_name=game_name, item='篮板', plot_name='bar') show_score(game_name=game_name, item='助攻', plot_name='bar') show_score(game_name=game_name, item='得分', plot_name='bar') show_score(game_name=game_name, item='篮板', plot_name='line') show_score(game_name=game_name, item='助攻', plot_name='line') show_score(game_name=game_name, item='得分', plot_name='line') show_score(game_name=game_name, item='all', plot_name='bar') show_score(game_name=game_name, item='all', plot_name='line')- 1
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根据上面定义的绘图函数，绘制Kobe在各种赛事中的相关数据，如下图3-1、3-2、3-3所示：
输出部分结果如图3-4至3-8所示：
总结
本系列文章内容为根据清华社初版的《机器学习实践》所作的相关笔记和感悟，其中代码均为基于百度飞浆开发，若有任何侵权和不妥之处，请私信于我，定积极配合处理，看到必回！！！
最后，引用本次活动的一句话，来作为文章的结语～(￣▽￣～)~：
【学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。】
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/m0_54754302/article/details/126229168
