一、理论
1、爬虫的分类：
通用爬虫：搜索引擎的爬虫
聚焦爬虫：针对特定网站的爬虫
可以看出来了，我们一般用的都是聚焦爬虫吧
2、聚焦爬虫的工作流程：
（1）明确URL（请求地址，明确爬什么）
（2）发送请求，获取响应数据
（3）保存相应数据，提取有用信息
（4）处理数据（存储、使用）
3、双向爬取。
首先我们来熟悉两个基础技术名词:横向爬取 和纵向爬取。。
横向爬取:所谓横向爬取，是指在爬取的网站页面中，以“页”为单位，找寻该网站分页器规律。一页一页的爬取网
站数据信息，大多数网站，采用分页管理模式，针对这类网站，首先要确立横向爬取方法。。
纵向爬取:纵向爬取，是指在一个页面内，按不同的“条目”为单位。找寻各条目之间的规律。一条一条的爬取一个
网页中的数据信息。也就是同时爬取一个页面内不同类别数据。
二、
爬虫由：
（1）发送请求，获取响应——requests
（2）解析数据——beautifulsoup、re
（3）保存数据——json
<一>、requests（发送请求，获取响应）
requests是一个简单的pythonHTTP请求库，requests的作用是发送请求获取相应数据
##1.导入模块
import requests
##2.发送请求，获取响应
response=requests.get('https://www.baidu.com/')
##3.获取响应数据
#print(response.encoding)#ISO-8859-1
response.encoding='utf8'
#print(response.text)
print(response.content.decode(encoding='utf8'))
Response.encoding -编码格式
Response.encoding-指定编码格式
Response.text-按照指定编码格式解码输出
可以把前两个合并成一句Response.content.decode(encoding='gbk')。有的网页不是utf-8,可以指定格式用来解码，例gbk
response（响应）常见属性：
response.text:响应体str类型
response.econding:二进制转换字符使用的编码
response.content:响应体bytes类型
<二>、BeautifulSoup
BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的python库
<1>、安装BeautifulSoup（用Spyder应该是不用安装的）
pip install bs4
pip install lxml
<2>、BeautifulSoup对象：代表要解析整个文档树，它支持遍历文档树和搜索文档树中描述的大部分的方法
<3>创建BeautifulSoup对象
#1、导入模块
from bs4 import BeautifulSoup
#2、创建BeautifulSoup对象
soup=BeautifulSoup("<html>data</html>
#3、创建BeautifulSoup对象
soup=BeautifulSoup(html_doc,'lxml')
#4、查找文档中的title标签
title=soup.find('title')
#5、查找文档中a（需要的）标签
a=soup.find('a')
print(a)#只输出第一个a标签
a_s=soup.find_all('a')
print(a_s)#输出所有的a标签
2、根据属性查找
#方法一、通过命名参数进行指定的
a=soup.find(id='link1')
#方法二、使用attrs来指定属性字典，进行查找
a=soup.find(attrs={'id':'link1'}) (方法二适用性更强)
3、根据文本查找
text=soup.find(text='陈雨菲')
<5>、BeautifulSoup对象的find方法—Tag对象
Tag对象对应于原始文档中的XML或HTML标签， Tag 对象Tag有很多方法和属性,可用遍历文档树和搜索文档树以及获取标签内容
Tag对象常用属性
name：获取标签名称
attrs:获取标签所有属性的键和值
text：获取标签的文本字符串
#获取a标签的Tag对象
a=soup.find('a')
print(a)
#Tag的name属性，获取标签名
print('标签名',a.name)
#Tag的attrs属性，标签所有属性的键和值
print('所有属性',a.attrs)
#Tag的text属性，获取标签的文本字符串
print('标签文本',a.text)
三、正则表达式
1、概念:正则表达式是一种字符串匹配的模式(pattern)
2、作用:从某个字符串中提取符合某种条件的子串
3、语法
1..匹配除换行符(\n)以外的所有字符
2.\d匹配[0-9]的数字
3.\w匹配字母数字_和中文;
4*前面的一个匹配模式出现0次或多次
5+前面的一个匹配模式出现1次或多次
6?前面的一个匹配模型出现0或1次
import re
rs=re.findall("a\nc", "a\nc")
print(rs)#['a\nc']
rs=re.findall("a\\\\nc", "a\\nc")
print(rs)#['a\\nc']
rs=re.findall(r"a\nc", "a\nc")
print(rs)#['a\nc']
正则中使用r原始字符串，能够忽略转义符号带来的影响
带匹配的字符串中有多少个\，r原串正则中就添加多少个\即可
4、提取json字符串http://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
#1发送请求，获取响应
response=requests.get('http://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia')
#2从响应中获取数据
page=response.content.decode()
#3构建BeautifulSoup对象
soup=BeautifulSoup(page,'lxml')
#print(soup)
#4根据id查找，包含全国疫情信息的标签
#st=soup.find(id='getAreaStat')
st=soup.find(id='getListByCountryTypeService2true')
#print(st)
#5获取标签中文本内容
te=st.string#st.text不行
print(te)
#6提取json字符串
json_str=re.findall(r'(
.∗
.∗
)', te)
print(json_str)
5、总结
（1）正则表达式是一种字符串匹配的模式(pattern)，在爬虫中主要用于从某个字符串中
提取符合某种条件的子串
（2）常见语法:.[] \d\w*+?
（3）refindall()查找字符串所有与正则匹配的子串返回一个列表，如果没有找到返回空列
表
（4）refindall()如果正则中没有分组，返回与整个正则匹配的子串,如果正则中有分组，只返
回与分组匹配的子串，分组两边的正则是用于定位的.
（5）正则中使用r原串就是为了消除转移符(\)的影响，也就是匹配的字符串中，有多少个转
移符，r原串的正则中写几个\就可以了.
6、JSON转Python(json.loads())
###JSON转Python
import json
#1、json字符串，转换Python类型数据
#1.1准备json字符串
str='{"provinceName":"台湾","provinceShortName":"台湾","currentConfirmedCount":"2029"}'
#1.2把json字符串转换为python类型的数据
python1=json.loads(str)
#1.3输出结果
print(python1)
#2、json格式文件 转换python类型数据
#2.1打开文件对象
with open('data11.json',encoding='utf-8') as f:
#2.2把文件中的json格式内容转换python类型数据
python2=json.load(f)
#2.3输出
print(python2)
print(type(python2))
7、Python转Json(json.dumps())
##python转换为json
#1python类型数据转换为json字符串json.dumps(obj)
import json
str='{"provinceName":"台湾","provinceShortName":"台湾","currentConfirmedCount":"2029"}'
json1=json.dumps(str)
print(json1)#"{\"provinceName\":\"\u53f0\u6e7e\",\"provinceShortName\":\"\u53f0\u6e7e\",\"currentConfirmedCount\":\"2029\"}"
json2=json.dumps(str,ensure_ascii=False)
print(json2)#"{\"provinceName\":\"台湾\",\"provinceShortName\":\"台湾\",\"currentConfirmedCount\":\"2029\"}"
#2Python类型数据以json格式写入文件json.dump(obj,fp)
with open('data11.json',mode='w') as f:
python1=json.loads(str)
#以json格式写入文件，写入的内容不包含非ASCII字符
a=json.dump(python1,f)
print(a)
#以json格式写入文件，写入的内容包含非ASCII字符
b=json.dump(python1,f,ensure_ascii=False)
print(b)
四、案例——统计今日（2021/8/3）以来的所有疫情信息
###########案例、统计2021/8/4以来各国的疫情信息###########
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import json
from tqdm import tqdm#进度条
class CoronaVirusSpider(object):
#类CoronaVirusSpider
def __init__(self):
self.home_url='http://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia'
def get_content_from_url(self,url):
#发送请求，获取响应
response=requests.get(url)
#从响应中获取数据
return response.content.decode()
def parse_home_page(self,home_page):
#解析首页内容，获取解析后的python数据
#构建BeautifulSoup对象
soup=BeautifulSoup(home_page,'lxml')
#根据id查找，包含全国疫情信息的标签
script=soup.find(id='getListByCountryTypeService2true')
#获取标签中文本内容
text=script.string
#提取json字符串
json_str=re.findall(r'(\[.+\])',text)[0]
#把json转换为python
data=json.loads(json_str)
return data
def save(self,data,path):
#保存数据
with open(path,'w',encoding='utf-8') as fp:
json.dump(data,fp,ensure_ascii=False)
def crawl_last_day_corona_virus(self):
#爬取采集最近一天的各国疫情信息
#1、发送请求，获取首页内容
home_page=self.get_content_from_url(self.home_url)
#2、解析首页内容，获取最近一天的各国疫情数据
last_day_corona_virus=self.parse_home_page(home_page)
#3、保存数据
self.save(last_day_corona_virus,'last_day_corona_virus.json')
def crawl_corona_virus(self):
#采集各国疫情数据
#1、加载疫情数据
with open('last_day_corona_virus.json',encoding='utf-8') as fp:
last_day_corona_virus=json.load(fp)
#print(last_day_corona_virus)#得到列表数据
corona_virus=[]#定义列表，用于存储各国从1、23以来的疫情数据
#2、遍历各国疫情数据，获取统计的URL
for country in tqdm(last_day_corona_virus,'采集1.23以来的各国疫情信息'):
#for country in last_day_corona_virus:
#3、发送请求，获取json数据
statistics_data_url=country['statisticsData']
statistics_data_json_str=self.get_content_from_url(statistics_data_url)
#4、把json数据转换为python类型的数据，添加到列表中
statistics_data=json.loads(statistics_data_json_str)['data']
#print(statistics_data)
for one_day in statistics_data:
one_day['provinceName']=country['provinceName']
#print(statistics_data)
corona_virus.extend(statistics_data)#放到列表
#5、把列表以json格式保存为文件
self.save(corona_virus,'corcona_virus.json')
def run(self):
#self.crawl_last_day_corona_virus()#开始运行这个生成last_day_corona_virus.json
self.crawl_corona_virus()
if __name__=='__main__':
spider=CoronaVirusSpider()
spider.run()