Python爬虫：汽车之家爬虫（完整代码）

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Python爬虫：汽车之家爬虫（完整代码）

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🐴作者：秋无之地

🐴简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。

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一、确定目标数据

1、先打开目标网站，找到目标数据所在的页面

​

2、找到目标数据所在的api或页面

通过f12打开调试模式，通过搜索关键词，找到关键词所在的api或页面

3、观察请求参数

1）header参数：没有加密数据，无需登录因此不用cookie

2）翻页：url参数变动了，0-1表示第一页，0-3表示第三页。

二、请求接口

使用requests库请求接口，返回数据

    def get_data(self,page=1):'''请求接口'''url = f"{page}.html"res = requests.get(url=url, headers=self.header).text# print(res)#返回数据if '用户评分' in res:return reselse:return ""

三、数据解析

将返回的数据进行正则匹配，然后通过遍历提取目标数据

 def data_deal(self,data_text=None):'''数据解析'''new_list = []#详情链接+车名url_name_li = re.findall(r'<a href="/price/series-(\d+).html#pvareaid=(\d+)" target="_self" class="font-bold">(.*?)</a>',data_text)#用户评分score_number_li = re.findall(r'<span class="score-number">(.*?)</span>',data_text)#级别info_gray_li = re.findall(r'别：<span class="info-gray">(.*?)</span>',data_text)#官方指导价price_li = re.findall(r'指导价：<span class="lever-price red"><span class="font-arial">(.*?)</span>',data_text)for i in range(len(url_name_li)):url_id1,url_id2,car_name = url_name_li[i]# 详情链接info_url = f'{url_id1}.html#pvareaid={url_id2}'# 用户评分score_number = score_number_li[i]# 级别info_gray = info_gray_li[i]# 官方指导价price = price_li[i]new_list.append([car_name,info_url,score_number,info_gray,price])return new_list

四、数据存储

数据解析后，对数据进行拼接，然后持久化，存在csv文件

    def data_to_csv(self,data_li=None):'''数据存储'''df = pd.DataFrame(data_li)df.to_csv("test2.csv", index=False)

文件内容：

五、完整代码

完整代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import reimport requests
import pandas as pdclass Car_home_class():'''汽车之家'''def __init__(self):self.header = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36","Referer":".html",}def get_data(self,page=1):'''请求接口'''url = f"{page}.html"res = requests.get(url=url, headers=self.header).text# print(res)#返回数据if '用户评分' in res:return reselse:return ""def data_deal(self,data_text=None):'''数据解析'''new_list = []#详情链接+车名url_name_li = re.findall(r'<a href="/price/series-(\d+).html#pvareaid=(\d+)" target="_self" class="font-bold">(.*?)</a>',data_text)#用户评分score_number_li = re.findall(r'<span class="score-number">(.*?)</span>',data_text)#级别info_gray_li = re.findall(r'别：<span class="info-gray">(.*?)</span>',data_text)#官方指导价price_li = re.findall(r'指导价：<span class="lever-price red"><span class="font-arial">(.*?)</span>',data_text)for i in range(len(url_name_li)):url_id1,url_id2,car_name = url_name_li[i]# 详情链接info_url = f'{url_id1}.html#pvareaid={url_id2}'# 用户评分score_number = score_number_li[i]# 级别info_gray = info_gray_li[i]# 官方指导价price = price_li[i]new_list.append([car_name,info_url,score_number,info_gray,price])return new_listdef data_to_csv(self,data_li=None):'''数据存储'''df = pd.DataFrame(data_li)df.to_csv("test2.csv", index=False)def run(self):# 翻页获取数据all_list = []all_list.append(["车名", "详情链接", "用户评分", "级别", "官方指导价"])#爬取10页for page in range(1,2):print("当前页数：",page)data_text = self.get_data(page=page)out_date = self.data_deal(data_text=data_text)print("*"*100)print(out_date)all_list += out_dateself.data_to_csv(data_li=all_list)if __name__ == '__main__':ddc = Car_home_class()ddc.run()

六、总结

Python爬虫主要分三步：

1. 请求接口
2. 数据解析
3. 数据存储

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