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一眨眼明天就周末了,一周过的真快!
今天咱们用Python来实现一下动态网页数据的抓取
最近不是有消息说世界首富马上要变成中国人了吗,这要真成了,可就是历史上首位中国世界首富了!
那我们就以富豪排行榜为例,爬取一下2023年国内富豪五百强,最后实现一下可视化分析。
环境使用
模块使用
数据来源分析
代码实现步骤
发送请求
for page in range(1, 35):
print(f'{page}' * 20)
# url地址: 请求网址
url = f'https://service.***屏蔽了,要*审*核**.cn/XinCaiFu2/pcremoting/bdListAction.do?method=getPage&callback=jsonpCallback&sortBy=assets&order=asc&type=4&keyword=&pageSize=15&year=2023&pageNo={page}&from=jsonp&_=1700739728273'
# 模拟浏览器: 请求头
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}
# 发送请求: 请求方法 <开发者工具>
response = requests.get(url=url, headers=headers)
data = response.text
解析数据
re.findall(‘匹配数据’, ‘数据源’) -> 从什么地方去获取什么数据
# json字符串数据
html = re.findall('jsonpCallback\((.*)', data)[0].replace(')', '')
print(html)
# 转成json字典 当你转json数据报错的时候 html不是完整json数据格式
json_data = json.loads(html)
# 键值对取值 提取 rows 列表 (根据冒号左边的内容[键], 提取冒号右边的内容[值])
rows = json_data['data']['rows']
# for循环遍历
for row in rows:
创建文件对象
f = open('data.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
'财富',
'姓名',
'主要公司',
'相关行业',
'公司总部省份',
'公司总部城市',
'性别',
'年龄',
'年份',
])
csv_writer.writeheader()
保存数据
dit = {
'财富': row['assets'],
'姓名': row['name'],
'主要公司': row['company'],
'相关行业': row['industry'],
'公司总部省份': row['addr'][:2],
'公司总部城市': row['addr'][-2:],
'性别': row['sex'],
'年龄': row['age'],
'年份': row['year'],
}
csv_writer.writerow(dit)
print(row)
采集数据+可视化代码我都打包好了,还有视频讲解,直接打开文末名片自取。
好了,本次分享就到这结束了,咱们下次见~
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