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报告分析需要历史气象数据,查询到天气网上面有历史天气数据,从2011年到2018年,第一次接触爬虫,在网上找了爬取天气网历史数据的python源码,利用bs4库,但是实际操作中发现soup.select( )函数返回的列表总是[ ] (空),查询发现天气网目前使用的是javascript写的动态页面,可能是为了防止爬虫接入。经过查资料又找到了一种爬取动态页面的方法,经尝试方法有效,写个博客记录一下,也算是感谢网络上分享知识的网友,也便于自己日后查询使用方便。
先贴上完整的代码,再附上自己简单的理解,最后是附上自己的参考链接。
语言:python3,用到的库:bs4、pandas、selenium
完整源代码如下:
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from selenium import webdriver
for month in range(1,13,1):
print("开始爬取"+"2016年"+str(month)+"月的数据...")
driver=webdriver.Ie()
#driver.maximize_window()
if month < 10:
url='http://lishi.tianqi.com/shuangpai/2016'+'0'+str(month)+'.html'
else:
url='http://lishi.tianqi.com/shuangpai/2016'+str(month)+'.html'
driver.get(url)
html_text=driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
weather_list=soup.select('div[class="tqtongji2"]')
for weather in weather_list:
ul_list = weather.select('ul')
data_all=[]
for i in ul_list:
li_all=i.select("li")
data=[]
for j in li_all:
data.append(j.text)
data_all.append(data)
weather=pd.DataFrame(data_all)
weather.columns=["日期","最高气温","最低气温","天气","风向","风力"]
weather.drop([0],inplace=True)
if month==1:
weather.to_csv("2016shuangpai.csv",mode='a',index=False,header=True,encoding="utf_8_sig")
else:
weather.to_csv("2016shuangpai.csv",mode='a',index=False,header=False,encoding="utf_8_sig")
print("2016年"+str(month)+"月的数据爬取完毕")
driver.close()
原理:通过借助iedriverserver.exe操纵ie浏览器打开指定url的网页,浏览器就会获得网页的源码,接下来就和爬取静态网页的原理相同了,只需要利用bs4库中的BeautifulSoup解析源码,获取指定的数据就可以了。具体步骤和注意事项有:
1.下载iedriverserver.exe,也可以用Chrome、Firefox浏览器下载对应的chromedriver.exe和firefoxdriver.exe,我试过Chrome,发现打开浏览器后请求url页面有时能打开,有时打不开,就选用了ie,ie使用基本正常。此处要注意,浏览器驱动的下载需要和浏览器是对应的版本,版本不同会报错,不过我没试过不同版本,都是按照网上说的下载的对应版本,我在下面贴出我查找到的ie和chrome的驱动下载地址,firefox的大家自行搜索。务必注意版本对应问题。其次下载后的驱动解压后把可执行文件放在和python脚本同一个目录下,当然放在任意目录通过也可以配置环境变量调用。
2.下面是对代码的说明:
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