bs4爬虫实战二:获取双色球中奖信息

发布时间：2018-07-02 11:32:57编辑：Run阅读（5034）

目标分析:


访问双色球网站：http://www.zhcw.com/ssq/kaijiangshuju/index.shtml?type=0









右键查看源代码，发现这个框架的数据来源于：

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list_1.html






点击下一页，可以看到url地址变成了

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list_2.html

再次点击下一页，可以看到url地址变成了


http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list_3.html




那么URL的变化已经很明显了，在看看具体内容的获取方式,右键查看代码：









爬虫遇到这种表格形式的数据，是最方便的，因为他们有固定的标签，可以很方便地获取数据，在写爬虫时，只需要先将<tr>标签挑选出来，然后再到其中过滤数据就可以了




项目实施:

新建一个get_caipiao.py文件,代码如下:

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
from mylog import MyLog as mylog
import re
import time


class CaiPiaoItem(object):
    lottery_date = None  # 开奖日期
    lssue = None   # 期号
    red1 = None  # 第一个红色球号码
    red2 = None  # 第二个红色球号码
    red3 = None  # 第三个红色球号码
    red4 = None  # 第四个红色球号码
    red5 = None  # 第五个红色球号码
    red6 = None  # 第六个红色球号码
    blue = None  # 蓝色球号码
    money = None  # 销售额
    firstprize = None  # 一等奖人数
    secondprize = None  # 二等奖人数


class GetCaiPiao(object):
    def __init__(self):
        self.urls = []
        self.filename = '双色球.txt'
        self.log = mylog()
        self.geturls()
        self.items = self.spider(self.urls)
        self.pipelines(self.items)

    def geturls(self):
        # 初始url地址
        url = 'http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list_1.html'
        htmlcontent = self.getresponsecontent(url)
        soup = BeautifulSoup(htmlcontent, 'lxml')
        # 获取最后一个p标签
        tag = soup.find_all(re.compile('p'))[-1]
        # 取出总页数---115
        pages = tag.strong.get_text()
        for i in range(1, int(pages)+1):
            # 拼接每一页的url地址
            url = r'http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list_' + str(i) + '.html'
            self.urls.append(url)  # 把每个url地址添加到urls列表
            self.log.info(u'添加URL:{}到URLS\r\n'.format(url))  # 记录日志

        with open(self.filename, 'w', encoding='utf-8') as f: 
            f.write("开奖日期   期号\t红1 红2 红3 红4 红5 红6 蓝7\t销售额\t1等奖人数\t二等奖人数\n")

    def spider(self, urls):
        items = []
        for url in urls:
            htmlcontent = self.getresponsecontent(url)
            soup = BeautifulSoup(htmlcontent, 'lxml')
            tags = soup.find_all('tr', attrs={})
            for tag in tags:
                if tag.find('em'):
                    item = CaiPiaoItem()  # 实例化CaiPiaoItem类
                    tagtd = tag.find_all('td')
                    item.lottery_date = tagtd[0].get_text()  # 获取开奖日期
                    item.lssue = tagtd[1].get_text()  # 期号
                    itemEM = tagtd[2].find_all('em')  # 获取所有的em标签
                    item.red1 = itemEM[0].get_text()  # 获取第一个红球的号码
                    item.red2 = itemEM[1].get_text()  # 获取第二个红球的号码
                    item.red3 = itemEM[2].get_text()  # 获取第三个红球的号码
                    item.red4 = itemEM[3].get_text()  # 获取第四个红球的号码
                    item.red5 = itemEM[4].get_text()  # 获取第五个红球的号码
                    item.red6 = itemEM[5].get_text()  # 获取第六个红球的号码
                    item.blue = itemEM[6].get_text()  # 获取蓝球的号码
                    item.money = tagtd[3].find('strong').get_text()  # 获取销售额
                    item.firstprize = tagtd[4].find('strong').get_text()  # 获取一等奖中奖人数
                    item.secondprize = tagtd[5].find('strong').get_text()  # 获取二等奖中奖人数
                    items.append(item)  # 把item对象添加到items列表
                    self.log.info(u'获取日期为:{}的数据成功'.format(item.lottery_date))  # 记录日志
        return items  # 返回items列表

    def pipelines(self, items):
        with open(self.filename, 'a', encoding='utf-8') as f:
            for item in items:
                f.write('{} {}\t{} {} {} {} {} {} {}\t{}\t{}\t{}\n'.\
                        format(item.lottery_date, item.lssue, item.red1, item.red2, item.red3, item.red4,\
                               item.red5, item.red6, item.blue,item.money,item.firstprize,item.secondprize))
                self.log.info('将日期为:{}的数据存入{}'.format(item.lottery_date, self.filename))

    def getresponsecontent(self, url):
        try:
            response = urllib.request.urlopen(url)
            html = response.read().decode('utf-8')
        except Exception as e:
            self.log.error(u'Python 返回 url:{} 数据失败\n错误代码:{}\n'.format(url, e))
        else:
            self.log.info(u'Python 返回 url:{} 数据成功\n'.format(url))
            time.sleep(1)  # 1秒返回一个结果  手动设置延迟防止被封
            return html


if __name__ == '__main__':
    st = GetCaiPiao()




新建一个mylog.py日志文件，代码如下:

import logging
import getpass
import sys


# 定义MyLog类
class MyLog(object):
    def __init__(self):
        self.user = getpass.getuser()  # 获取用户
        self.logger = logging.getLogger(self.user)
        self.logger.setLevel(logging.DEBUG)

        # 日志文件名
        self.logfile = sys.argv[0][0:-3] + '.log'  # 动态获取调用文件的名字
        self.formatter = logging.Formatter('%(asctime)-12s %(levelname)-8s %(message)-12s\r\n')

        # 日志显示到屏幕上并输出到日志文件内
        self.logHand = logging.FileHandler(self.logfile, encoding='utf-8')
        self.logHand.setFormatter(self.formatter)
        self.logHand.setLevel(logging.DEBUG)

        self.logHandSt = logging.StreamHandler()
        self.logHandSt.setFormatter(self.formatter)
        self.logHandSt.setLevel(logging.DEBUG)

        self.logger.addHandler(self.logHand)
        self.logger.addHandler(self.logHandSt)

    # 日志的5个级别对应以下的5个函数
    def debug(self, msg):
        self.logger.debug(msg)

    def info(self, msg):
        self.logger.info(msg)

    def warn(self, msg):
        self.logger.warn(msg)

    def error(self, msg):
        self.logger.error(msg)

    def critical(self, msg):
        self.logger.critical(msg)


if __name__ == '__main__':
    mylog = MyLog()
    mylog.debug(u"I'm debug 中文测试")
    mylog.info(u"I'm info 中文测试")
    mylog.warn(u"I'm warn 中文测试")
    mylog.error(u"I'm error 中文测试")
    mylog.critical(u"I'm critical 中文测试")




运行主程序,get_caipiao.py

pycharm截图






get_caipiao.log文件截图






双色球.txt截图






由于写入的是txt文件，不好对齐,后面会写用excel存文件.




代码分析:


mylog.py模块，主要是为程序提供log功能

log功能很重要，在大量爬取的时候，没有log帮助定位，很难找到错误点




主程序:

CaiPiaoItem类定义需要获取的数据

GetCaiPiao类为主程序

geturls方法 获取所有需要爬取的url地址


spider方法 提取每个url地址的详细内容(过滤数据)

pipelines方法 处理数据，数据的存储方式,这里使用的txt

getresponsecontent方法 负责发送请求，拿到响应文件(html)

关键字：