EX2 | 用Python爬取彩票网站的信息

nianqunsh 2018-10-16 15:11:27 1979

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中奖啦!中奖啦!
哈喽,大家好~

在本次推送中,以彩票网站的数据作为采集目标,重点采集并保存彩票网站的3D项目开奖日期、期号、中奖号码、中奖注数、销售金额、以及返奖比例等信息,在本地根目录下以 .xls 的文件形式进行存储。

1 准备工作

在本次爬虫开始之前,请确保已经安装好了第三方 requests 库、xlwt 库、time 库、以及BeautifulSoup 库等。如果没有安装,请使用cmd打开命令行界面,并逐行键入以下代码:

pip install requests
pip install xlwt
pip install bs4
pip install time

2 抓取分析

本次抓取的信息内容较上一次简单。只需要利用 requests 库向指定网站发送请求,获取服务器传来的响应,随后利用BeautifulSoup库完成对网页代码的解析,同时为了进一步防止触发反爬虫机制,我们加入了 time库的延迟操作。具体分析如下:
首先,我们本次爬取的网站是

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/3d/list.html

右键点击 检查 按钮,或者直接按下 F12 进入开发者界面,点开 Network 一栏,并按下 F5 刷新按钮,必要时请按下 CTRL + F5 组合键完成页面的刷新。随后我们点击刷新后出现的第一个子栏目。如下图所示:

观察list表单中的相关信息

这里我们可以看到,网站请求的 Request URL ,再往下翻观察 Request Headers信息,为了避免触发反爬虫机制,我们要尽量把爬虫程序做的更像是人在浏览网页。

接下来便是对网页的提取与保存,我们开始今天的爬虫工作。

3 爬取信息与保存

在安装完毕我们在一开始介绍的第三方库后,这里我们需要首先导入这些文件才能够进行后续的操作。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import xlwt
import time
3.1 网页请求头的设置

为了使爬虫程序模拟的更像人在操作,因此我们添加了请求过程中一些比较重要的请求头信息,并将其整理成一个请求函数,具体如下:

def get_one_page(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36',
        'Host': 'kaijiang.zhcw.com'
    }

    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None

接下来我们便开始网页的爬取工作。

3.2 彩票网站数据的爬取与保存

首先,我们需要对单个网页的信息进行爬取,通过对响应代码的分析,我们利用 BeautifulSoup 库完成对代码的解析。同时将其定义为 parse_one_page() 函数。具体如下:

def parse_one_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    i = 0
    for item in soup.select('tr')[2:-1]:
        yield {
            'time': item.select('td')[i].text,
            'issue': item.select('td')[i + 1].text,
            'digits': item.select('td em')[0].text,
            'ten_digits': item.select('td em')[1].text,
            'hundred_digits': item.select('td em')[2].text,
            'single_selection': item.select('td')[i + 3].text,
            'group_selection_3': item.select('td')[i + 4].text,
            'group_selection_6': item.select('td')[i + 5].text,
            'sales': item.select('td')[i + 6].text,
            'return_rates': item.select('td')[i + 7].text
        }

单个网页的内容收集完毕后,我们需要获取如何跳入下一页。这里我们发现,通过更改不同页数的网页 URL 之间的 pageNum 参数,可以实现网页之间的切换。

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/inc/3d/3d_wqhg.jsp?pageNum=1
http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/inc/3d/3d_wqhg.jsp?pageNum=50

此外,利用 xlwt 库完成对数据的保存工作。具体代码如下:

def write_to_excel():
    f = xlwt.Workbook()
    sheet1 = f.add_sheet('3D', cell_overwrite_ok=True)
    row0 = ["开奖日期", "期号", "个位数", "十位数", "百位数", "单数", "组选3", "组选6", "销售额", "返奖比例"]
    # 写入第一行
    for j in range(0, len(row0)):
        sheet1.write(0, j, row0[j])

    # 依次爬取每一页内容的每一期信息,并将其依次写入Excel
    i = 0
    for k in range(1, 247):
        time.sleep(0.1)
        url = 'http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/inc/3d/3d_wqhg.jsp?pageNum=%s' % (str(k))
        html = get_one_page(url)
        print('正在保存第%d页。' % k)
        # 写入每一期的信息
        for item in parse_one_page(html):
            sheet1.write(i + 1, 0, item['time'])
            sheet1.write(i + 1, 1, item['issue'])
            sheet1.write(i + 1, 2, item['digits'])
            sheet1.write(i + 1, 3, item['ten_digits'])
            sheet1.write(i + 1, 4, item['hundred_digits'])
            sheet1.write(i + 1, 5, item['single_selection'])
            sheet1.write(i + 1, 6, item['group_selection_3'])
            sheet1.write(i + 1, 7, item['group_selection_6'])
            sheet1.write(i + 1, 8, item['sales'])
            sheet1.write(i + 1, 9, item['return_rates'])
            i += 1

    f.save('3D.xls')
3.3 启动程序

最后,键入以下代码便能够实现整个程序的运行:

def main():
    write_to_excel()

4 总结与展望

本次爬虫程序在编写过程中,遇到了改变页码爬取信息只到50页便终止的反爬虫机制,因此改变为上述的爬取 URL 。在爬虫程序完成后,会在文件保存的根目录下出现 3D.xls 的文件。此外,本次爬虫只限于对数据的爬取与保存工作,数据的分析工作留待后续进行再处理。

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