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Python实战练习之终于对肯德基下手

2024-04-02 19:55

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准备工作

查看肯德基官网的请求方法:post请求。

在这里插入图片描述

X-Requested-With: XMLHttpRequest 判断得肯德基官网是ajax请求

在这里插入图片描述

通过这两个准备步骤,明确本次爬虫目标:
ajax的post请求肯德基官网 获取上海肯德基地点前10页。

分析

获取上海肯德基地点前10页,那就需要先对每页的url进行分析。

第一页


# page1
# http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=cname
# POST
# cname: 上海
# pid:
# pageIndex: 1
# pageSize: 10

第二页


# page2
# http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=cname
# POST
# cname: 上海
# pid:
# pageIndex: 2
# pageSize: 10

第三页依次类推。

程序入口

首先回顾urllib爬取的基本操作:


# 使用urllib获取百度首页的源码
import urllib.request

# 1.定义一个url,就是你要访问的地址
url = 'http://www.baidu.com'

# 2.模拟浏览器向服务器发送请求 response响应
response = urllib.request.urlopen(url)

# 3.获取响应中的页面的源码 content内容
# read方法 返回的是字节形式的二进制数据
# 将二进制数据转换为字符串
# 二进制-->字符串  解码 decode方法
content = response.read().decode('utf-8')

# 4.打印数据
print(content)

if __name__ == '__main__':
    start_page = int(input('请输入起始页码: '))
    end_page = int(input('请输入结束页码: '))

    for page in range(start_page, end_page+1):
        # 请求对象的定制
        request = create_request(page)
        # 获取网页源码
        content = get_content(request)
        # 下载数据
        down_load(page, content)

对应的,我们在主函数中也类似声明方法。

url组成数据定位

请添加图片描述

爬虫的关键在于找接口。对于这个案例,在预览页可以找到页面对应的json数据,说明这是我们要的数据。

请添加图片描述

构造url

不难发现,肯德基官网的url的一个共同点,我们把它保存为base_url

base_url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=cname'

参数

老样子,找规律,只有'pageIndex'和页码有关。


    data = {
        'cname': '上海',
        'pid': '',
        'pageIndex': page,
        'pageSize': '10'
    }

post请求

data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')

所以将data进行编码


data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')

标头获取(防止反爬的一种手段)

请添加图片描述

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即 响应头中UA部分。

User Agent,用户代理,特殊字符串头,使得服务器能够识别客户使用的操作系统及版本,CPU类型,浏览器及版本,浏览器内核,浏览器渲染引擎,浏览器语言,浏览器插件等。


 headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36 Edg/94.0.992.38'
    }

请求对象定制

参数,base_url,请求头都准备得当后,就可以进行请求对象定制了。


 request = urllib.request.Request(base_url,
  headers=headers, data=data)

获取网页源码

把request请求作为参数,模拟浏览器向服务器发送请求 获得response响应。


 response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read().decode('utf-8')

获取响应中的页面的源码,下载数据

使用 read()方法,得到字节形式的二进制数据,需要使用 decode进行解码,转换为字符串。


content = response.read().decode('utf-8')

然后我们将下载得到的数据写进文件,使用 with open() as fp 的语法,系统自动关闭文件。


def down_load(page, content):
    with open('kfc_' + str(page) + '.json', 'w', encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(content)

全部代码


# ajax的post请求肯德基官网 获取上海肯德基地点前10页

# page1
# http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=cname
# POST
# cname: 上海
# pid:
# pageIndex: 1
# pageSize: 10

# page2
# http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=cname
# POST
# cname: 上海
# pid:
# pageIndex: 2
# pageSize: 10

import urllib.request, urllib.parse

def create_request(page):
    base_url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=cname'

    data = {
        'cname': '上海',
        'pid': '',
        'pageIndex': page,
        'pageSize': '10'
    }

    data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')

    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36 Edg/94.0.992.38'
    }

    request = urllib.request.Request(base_url, headers=headers, data=data)
    return request

def get_content(request):
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read().decode('utf-8')
    return content

def down_load(page, content):
    with open('kfc_' + str(page) + '.json', 'w', encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(content)

if __name__ == '__main__':
    start_page = int(input('请输入起始页码: '))
    end_page = int(input('请输入结束页码: '))

    for page in range(start_page, end_page+1):
        # 请求对象的定制
        request = create_request(page)
        # 获取网页源码
        content = get_content(request)
        # 下载数据
        down_load(page, content)

爬取后结果

在这里插入图片描述

鞠躬!!!其实还爬过Lisa的照片,想看爬虫代码的欢迎留言 !!!

到此这篇关于Python实战练习之终于对肯德基下手的文章就介绍到这了,更多相关Python 肯德基官网内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

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