【Python】编程练习的解密与实战（三）

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🔥 系列专栏：《Python | 编程解码》
⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。

🪐1. 初识Python

🪐2. 实验报告三

🌍实验目的

🌍实验要求

🌍实验代码

🌍实验结果

🌍实验体会

📝总结

🪐1. 初识Python

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，具有简洁而清晰的语法，被广泛应用于软件开发、数据科学、人工智能等领域。以下是Python技术的一些主要特点和应用领域：

易学易用： Python的语法设计简单，容易学习和理解。这使得它成为初学者和专业开发人员的首选语言之一。

开源： Python是开源的，任何人都可以查看、修改和分发其源代码。这为开发者提供了自由和灵活性。

跨平台： Python可在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux和macOS，使其成为跨平台开发的理想选择。

强大的社区支持： Python拥有庞大的全球开发者社区，用户可以获得丰富的文档、库和工具，方便解决各类问题。

广泛应用领域： Python在多个领域都有应用，包括Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试、网络编程等。

丰富的第三方库： Python拥有丰富的第三方库和框架，如NumPy、Pandas、Django、Flask等，提供了强大的工具来简化开发流程。

动态类型： Python是一种动态类型语言，允许开发者更加灵活地进行变量和对象的操作。

面向对象编程： Python支持面向对象编程，使得代码结构更加模块化、可维护性更强。

总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。

🪐2. 实验报告三

🌍实验目的

Jupyter Notebook编程工具基本用法：
- 学习掌握Jupyter Notebook编程工具的基本用法。
Python读取CSV文件：
- 理解并熟悉使用Python编程语言读取CSV文件的方法。
学习使用爬虫：
- 通过学习，熟悉爬虫技术的使用，掌握在Python环境下进行网络爬取的基本知识和技能。

🌍实验要求

操作书上第六章的内容： 在实际操作中，重点涉及书本的第六章内容，这可能包括特定主题或技术领域，需要深入学习和理解。
爬取并下载当当网某一本书的网页内容： 通过编写Python代码，实现对当当网上某一本书的网页内容进行爬取，并将其保存为HTML格式，这涉及到网络爬虫技术的应用。
在豆瓣网上爬取某本书的前50条短评内容并计算评分的平均值： 运用自学的正则表达式技能，爬取豆瓣网上某本书的前50条短评内容，并计算这些评分的平均值，为数据分析提供基础。
从长沙房产网爬取长沙某小区的二手房信息： 以名都花园为例，通过网络爬虫技术从长沙房产网（长沙链家网）上获取该小区的二手房信息，并将这些信息保存到EXCEL文件中，为房产数据的整理和分析提供便利。

🌍实验代码

1. 操作书上第六章的内容

import pandas as pd
df=pd.read_csv("wowo.csv")
dfpd.read_table("wowo.csv",sep=",")df=pd.read_csv("wowo.csv",header=None)
dfdf=pd.read_csv("wowo.csv",names=['a','b','c','d','message'])
df#cat用/而type用\
!type .\wowo.csvnames=['a','b','c','d','message']
df=pd.read_csv("wowo.csv",names=names,index_col='message')
dfdf=pd.read_csv("wowo.csv",names=names,skiprows=[0,2,3]) #跳过第一、三、四行
df

2. 爬取并下载当当网某一本书的网页内容

import urllib.request    
#做爬虫时要用到的库#定义百度函数  
def dangdang_shuji(url,begin_page,end_page):  #三个参数： 链接+开始页数+结束页数  for i in range(begin_page, end_page+1):  #从开始页数到结束页数，因为range性质所以要想到达end_page得到达end_page+1sName = str(i).zfill(5) + '.html'     #填充为.html文件名#zfill(5)表示数字前自动补0，加上字符转化的整型i一共占五位print ('正在下载第' + str(i) + '个网页，并将其存储为' + sName + '......')  #显示爬虫细节f = open(sName,'wb+')        #w+以纯文本方式读写，而wb+是以二进制方式进行读写              m = urllib.request.urlopen(url+str(i)) .read()  #urllib.request请求模块#urlopen实现对目标url的访问#可用参数#url:  需要打开的网址#data：Post提交的数据#timeout：设置网站的访问超时时间f.write(m)  f.close()#调用部分
bdurl = str(input('请输入您在当当网上搜索的关于某本书的网页地址：'))
# 注意输入网址 https://book.dangdang.com/
begin_page = int(input(u'请输入开始的页数：\n')) 
#将输入的字符串类型转化为整型
end_page = int(input(u'请输入终点的页数：\n'))  
#同上
dangdang_shuji(bdurl,begin_page,end_page)    
#调用函数

3. 在豆瓣网上爬取某本书的前50条短评内容并计算评分的平均值

import requests, re, time  
#获取响应时间与超时
count = 0
i = 0
sum, count_s = 0, 0
while(count < 50):#访问前50条记录if(i==0):#首页内容try:proxies = {'http': '120.236.128.201:8060','https': '120.236.128.201:8060'}headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}url = 'https://book.douban.com/subject/3674537/comments/?limit=20&status=P&sort=score'r = requests.get(url=url,headers=headers)except Exception as err:print(err)#打印输出错误信息break#其他页的内容else:start = i*20#url中start的值try:proxies = {'http': '120.236.128.201:8060','https': '120.236.128.201:8060'}headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}url='https://book.douban.com/subject/3674537/comments/?start='+str(start)+'&limit=20&status=P&sort=score'r = requests.get(url=url,headers=headers)# print('第'+str(i)+'页内容')except Exception as err:print(err)breaksoup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')# comments = soup.find_all('p', 'comment-content')#查找所有tag值为p，class标签为comment-content的内容comments = soup.find_all('span', class_='short')for item in comments:count = count + 1# print(count, item.string)print(count,item.get_text())#打印用户评论if count == 50:break pattern = re.compile('<span class="user-stars allstar(.*?) rating"')#以正则表达式匹配网页中的内容p = re.findall(pattern, r.text)for star in p:count_s = count_s + 1sum += int(star)time.sleep(5)# 停顿5秒再开始i += 1
if count == 50:print("\n平均分：",sum / count_s)import requests, re, time  
#获取响应时间与超时
from bs4 import BeautifulSoup 
#html的解析器，主要功能是解析和提取数据
def douBan():score_list=[]   #用于存储得分import urllib  #做爬虫时要用到的库count=0i=0while(count<50):  #求50条评价记录#首页内容if(i==0):try:headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}url = 'https://movie.douban.com/subject/35437938/comments?limit=20&status=P&sort=new_score'r = requests.get(url=url,headers=headers)except Exception as err:#返回报错的原因print(err)break#非首页内容else:start = i*20#url中start的值try:headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}url='https://movie.douban.com/subject/35437938/comments?start='+str(start)+'&limit=20&status=P&sort=new_score'r = requests.get(url=url,headers=headers)# requests.get表示向服务器请求数据，服务器返回的结果是个Response对象except Exception as err:print(err)breakreq=urllib.request.Request(url,headers=headers)#Request：构造一个基本的请求。headers可以模拟浏览器，url为目的网址#urllib.request 模块提供了最基本的构造 HTTP 请求的方法，利用它可以#模拟浏览器的一个请求发起过程，同时它还带有处理 authenticaton （授权验证），#redirections （重定向)， cookies (浏览器Cookies）以及其它内容response=urllib.request.urlopen(req)#urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout,]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None)。#参数解释:#url:请求网址#data：请求时传送给指定url的数据，当给出该参数时，请求方式变为POST，未给出时为GET。#timeout:设定超时时间。如果在设定时间内未获取到响应，则抛出异常。#cafile, capath分别为CA证书及其路径html=response.read().decode("utf-8")#以utf-8方式读取爬取网页的内容bs=BeautifulSoup(html,"html.parser") #beautifulSoup：提取html对象中的内容items=bs.find_all("div",class_="comment-item")findScore=re.compile('<span class="allstar(.*?) rating"')#匹配星级findName=re.compile('<img alt="(.*?)"')#正则表达式的字符串形式匹配电影名字for item in items:item=str(item)#找出对应的五十个电影的得分score=re.findall(findScore,item)[0]score=float(score)score_list.append(score)#将得分存放在score_list列表中count+=1#计数器加1，当计数器大于等于50则结束循环if(count>=50):breaki+=1#下一页time.sleep(5) # 停顿5秒print("评分表  :  ",score_list)#计算平均分length=len(score_list)print("一共%d条信息"%length)sum_score=0#计算总和，然后求平均分for i in score_list:sum_score+=iavg=sum_score/lengthprint("豆瓣前50评价 总分为：",sum_score,"平均分：",avg)
#调用函数
douBan()

4. 从长沙房产网爬取长沙某小区的二手房信息

import requests as requ
import requests
#获取响应时间与超时
from bs4 import BeautifulSoup
#html的解析器，主要功能是解析和提取数据
import xlwt
#xlwt将数据和样式信息写入excel表格的库def getHouseList(url):"获取房源信息：标题、链接地址、户型、面积、朝向、总价、所属区域、套内面积"house =[]headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}   #解析内容res = requests.get(url,headers=headers)soup = BeautifulSoup(res.content,'html.parser')housename_divs = soup.find_all('div',class_='title')#查找该html网页中tag值为div、class值为title的部分#指定属性查找标签for housename_div in housename_divs:housename_as=housename_div.find_all('a')#参数解释：在原网页中，div标志下有一个叫"a"的超链接。所以次数找tag值为a的元素#返回值：对象数组，对象内容为a超链接中的属性)for housename_a in housename_as:housename=[]housename.append(housename_a.get_text())#得到超链接中的文字内容,放在housename列表中housename.append(housename_a.get('href'))house.append(housename)#获取超链接中的链接，放在house列表中huseinfo_divs = soup.find_all('div',class_='houseInfo')#参数解释：获取该网页中tag值为div，class值为houseInfofor i in range(len(huseinfo_divs)):info = huseinfo_divs[i].get_text()#获取houseInfo中的标题infos = info.split('|')#原网页以|符号分割的，这里以此做分割#小区名称house[i].append(infos[0])#户型house[i].append(infos[1])#平米house[i].append(infos[2])house_prices = soup.find_all('div',class_='totalPrice')#函数作用：获取网页中tag值为div，且class值为totalPrice的内容for i in range(len(house_prices)):price = house_prices[i].get_text()#获取文字内容house[i].append(price)return house#爬取房屋详细信息：所在区域、套内面积
def houseinfo(url):#为什么要分为两个函数？因为这个网页中，输入一个url只是得到一些基本信息#而详细信息需要到从基本信息中的链接再去提取headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}res = requests.get(url,headers=headers)soup = BeautifulSoup(res.content,'html.parser')#headers、res、soup与getHouseList()函数中一致。基本上可以作为固定不变的部分msg =[]#获取房源的所在区域areainfos = soup.find_all('span',class_='info')#获取网页中tag值为span，class为info的内容(以具体网页内容为准)for areainfo in areainfos:#只需要获取第一个a标签的内容即可area = areainfo.find('a')#找到tag值为a（超链接）的内容。返回一个对象数组#具体内容为：herf、target、textif(not area):#如果area为nullcontinue#如果没有这部分信息就跳过hrefStr = area['href']#提取该房源的链接if(hrefStr.startswith('javascript')):continuemsg.append(area.get_text())#获取房源所在的地区名称break#由于只需要获取第一个a标签的内容，所以此时就可以跳出循环#根据房屋户型计算套内面积infolist = soup.find_all('div',id='infoList')#获取tag值为div，id为infolist的内容#注意网站标注的总面积与实际的套内面积是不一样的，所以需要重新计算num = []for info in infolist:cols = info.find_all('div',class_='col')#网站中包含col列的有很多，包括面积、方位、名称等等#老师的方法是遍历所有的col，#我觉得更好的方法是将包含平米的col单独提取出来，这样就无需使用tryfor i in cols:pingmi = i.get_text()#获取标题（面积，即xxx平米）try:#尝试从string中提取数字a = float(pingmi[:-2])#从开头到距离尾部2个字符，即把"平米"汉字去掉了num.append(a)except ValueError:#如果出错就跳出continuemsg.append(sum(num))#计算各户型的总面积return msgdef writeExcel(excelPath,houses):"#将爬取数据写入excel文件"#excelPath：excel文件存储的路径,houses：包含房源基本信息的列表workbook = xlwt.Workbook()#函数作用：新建一个工作簿sheet = workbook.add_sheet('git')#添加一行row0=['标题','链接地址','户型','面积','朝向','总价','所属区域','套内面积']for i in range(0,len(row0)):sheet.write(0,i,row0[i])#作为excel表列索引for i in range(0,len(houses)):house = houses[i]print(house)for j in range(0,len(house)):sheet.write(i+1,j,house[j])#数据写完一行接上一行workbook.save(excelPath)#将excel工作簿保存到指定位置#主函数
def main():data = []for i in range(1,5):print('-----分隔符',i,'-------')#i从1到4if i==1:url ='https://cs.lianjia.com/ershoufang/c3511059937033rs%E5%90%8D%E9%83%BD%E8%8A%B1%E5%9B%AD/'#此时i=1时url指向该地址else:url='https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg'+str(i)+'c3511059937033rs%E5%90%8D%E9%83%BD%E8%8A%B1%E5%9B%AD/'#i不等于1时url执行不同位置houses =getHouseList(url)for house in houses:link = house[1]if(not link or not link.startswith('http')):#无法连接或连接协议不是http，使用continue跳出循环continuemianji = houseinfo(link)house.extend(mianji)data.extend(houses)#将数据整合到daya里统一写入excel表writeExcel('d:/cs.xls',data)if __name__ == '__main__':main()#如果模块是被直接运行的，则代码块被运行，#如果模块是被导入的，则代码块不被运行

🌍实验结果

1.问题一

2.问题二

3.问题三

4.问题四

🌍实验体会

实验学习和爬虫指令使用
- 通过实验首次接触了使用Python进行爬虫，学到了相关爬虫指令，并成功爬取了当当网和长沙二手房的信息。
- 发现在Linux系统下使用cat语法访问.csv文件，而在Windows系统下要使用type，需要注意斜线的差异。
对Python库的认识和意识拓展
- 在此实验中，通过社区查阅了相关资源，附上了详细注释，深化了对爬虫的理解。
- 意识到Python语言的强大之处，不论是机器学习的scikit-learn库还是爬虫的requests库，都涉及到Python，并体会到其调用封装在不同的库中。
爬虫问题解决和环境疑惑
- 遇到在Jupyter Notebook中出现‘int’ object is not callable的问题，通过重新创建文件解决，但对问题原因产生疑惑。
- 怀疑问题可能与装了PyTorch导致与Python两个虚拟环境冲突，但并未做实质修改，问题自行解决，留下疑惑。