【机器学习】网络爬虫实战详解

发布时间：2022-08-10 文章分类：软文专区 投稿人：赵颖 字号： 默认 | 大 | 超大 打印

【机器学习】网络爬虫详解

 

作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~
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本文专栏：机器学习
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专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦

文章目录

  • 【机器学习】网络爬虫详解
  • 前言
      • 什么是网络爬虫？
  • 一、明星图片爬取
    • (一)、定义爬取指定url页面的函数
    • (二)、爬取图片
  • 二、股票行情爬取与分析
    • (一)、爬取股票列表信息
    • (二)、股票数据获取
    • (三)、股票数据分析
  • 三、科比职业生涯数据爬取与分析
    • (一)、科比职业生涯赛事数据爬取
    • (二)、科比职业生涯数据分析
  • 总结

前言

什么是网络爬虫？

编写程序从网络中自动获取数据的过程叫作数据爬取，也叫作网络爬虫。网络爬虫一般步骤为：获取爬取页的url，获取页面内容、解析页面、获取所需数据，重复上述过程至爬取结束。

一、明星图片爬取

明星图片爬取基于百度搜索的返回结果进行，在百度搜索“中国艺人”，解析返回页面展示的艺人图片链接并保持。

(一)、定义爬取指定url页面的函数

  1. 导入相关包：
import requests
import json
import os
  1. 直接使用程序爬取网络数据会被网站识别出来，然后封禁该IP，导致数据爬取中断，所以我们需要首先将程序访问页面伪装成浏览器访问页面

User-Agent：定义一个真实浏览器的代理名称，表明自己的身份（是哪种浏览器），本demo为谷歌浏览器

Accept：告诉WEB服务器自己接受什么介质类型，/ 表示任何类型

Referer：浏览器向WEB服务器表明自己是从哪个网页URL获得点击当前请求中的网址/URL

Connection：表示是否需要持久连接

Accept-Language：浏览器申明自己接收的语言

Accept-Encoding：浏览器申明自己接收的编码方法，通常指定压缩方法，是否支持压缩，支持什么压缩方法（gzip，deflate）

def getPicinfo(url):
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.129 Safari/537.36",
        "Accept": "*/*",
        "Referer": "https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E8%89%BA%E4%BA%BA&fenlei=256&rsv_pq=cf6f24c500067b9f&rsv_t=c2e724FZlGF9fJYeo9ZV1I0edbhV0Z04aYY%2Fn6U7qaUoH%2B0WbUiKdOr8JO4&rqlang=cn&rsv_dl=ib&rsv_enter=1&rsv_sug3=15&rsv_sug1=6&rsv_sug7=101",
        "Host": "sp0.baidu.com",
        "Connection": "keep-alive",
        "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7,zh-TW;q=0.6",
        "Accept-Encoding": "gzip, deflate"
    }
    # 根据url，使用get()方法获取页面内容，返回相应
    response = requests.get(url,headers)  
    # 成功访问了页面
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    # 没有成功访问页面，返回None
    return None

(二)、爬取图片

使用上述定义好的函数，进行指定url页面的爬取，然后解析返回的页面源码，获取其中的图片链接，并保存图片：

#图片存放地址
Download_dir='picture'
if os.path.exists(Download_dir)==False:
    os.mkdir(Download_dir)
pn_num=1  #  爬取多少页
rn_num=10  #  每页多少个图片
for k in range(pn_num):  # for循环，每次爬取一页
	url="https://sp0.baidu.com/8aQDcjqpAAV3otqbppnN2DJv/api.php?resource_id=28266&from_mid=1&&format=json&ie=utf-8&oe=utf-8&query=%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E8%89%BA%E4%BA%BA&sort_key=&sort_type=1&stat0=&stat1=&stat2=&stat3=&pn="+str(k)+"&rn="+str(rn_num)+"&_=1613785351574"
	res = getPicinfo(url)       # 调用函数，获取每一页内容
	json_str=json.loads(res)    # 将获取的文本格式转化为字典格式
	figs=json_str['data'][0]['result']  
	for i in figs:              # for循环读取每一张图片的名字
		name=i['ename']
		img_url=i['pic_4n_78']  # img_url：图片地址
		img_res=requests.get(img_url)  # 读取图片所在页面内容
		if img_res.status_code==200: 
			ext_str_splits=img_res.headers['Content-Type'].split('/')
			ext=ext_str_splits[-1]  # 索引-1指向列表倒数第一个元素
			fname=name+"."+ext
            # 保存图片
			open(os.path.join(Download_dir,fname),  'wb' ).write(img_res.content)
			print(name,img_url,"saved")

爬取内容部分如图1-1所示：

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二、股票行情爬取与分析

首先爬取一个股票名称列表，再获取列表里每支股票的信息。

(一)、爬取股票列表信息

代码如下：

#coding=utf-8
'''
Created on 2021年02月20日
@author: zhongshan
'''
#http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html
#爬取该页面股票信息
import requests
from fake_useragent import UserAgent
from bs4 import BeautifulSoup 
import json
import csv
def getHtml(url):
    r = requests.get(url,headers={
        'User-Agent': UserAgent().random,
    })
    r.encoding = r.apparent_encoding
    return r.text
#num为爬取多少条记录，可手动设置
num = 20
#该地址为页面实际获取数据的接口地址
stockUrl='http://99.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112408733409809437476_1623137764048&pn=1&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&fid=f3&fs=m:0+t:80&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1623137764167:formatted'
if __name__ == '__main__':
	responseText = getHtml(stockUrl)
	jsonText = responseText.split("(")[1].split(")")[0];
	resJson = json.loads(jsonText)
	datas = resJson["data"]["diff"] 
	datalist = []
	for data in datas:
		# if (str().startswith('6') or str(data["f12"]).startswith('3') or str(data["f12"]).startswith('0')):
		row = [data["f12"],data["f14"]]
		datalist.append(row)
	print(datalist)		
	f =open('stock.csv','w+',encoding='utf-8',newline="")
	writer = csv.writer(f)
	writer.writerow(('代码', '名称'))
	for data in datalist:
		writer.writerow((data[0]+"\t",data[1]+"\t"))
	f.close()

输出结果如图2-1所示：

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(二)、股票数据获取

在获取股票代码及名称列表之后，逐个下载股票数据，根据观察，每支股票的历史数据由四部分组成：头url，上市地(深市，沪市)、股票代码、尾url，只需要组合好上述url，即可获得csv格式的数据，并下载，如下：

import csv
import urllib.request as r
import threading
#读取之前获取的个股csv丢入到一个列表中
def getStockList():
    stockList = []
    f = open('stock.csv','r',encoding='utf-8')
    f.seek(0)
    reader = csv.reader(f)
    for item in reader:
        stockList.append(item)
    f.close()
    return stockList
def downloadFile(url,filepath):
    # print(filepath)
    try:
        r.urlretrieve(url,filepath)
    except Exception as e:
        print(e)
    print(filepath,"is downloaded")
    pass
#设置信号量，控制线程并发数
sem = threading.Semaphore(1)
def downloadFileSem(url,filepath):
    with sem:
        downloadFile(url,filepath)
urlStart = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code='
urlEnd = '&end=20210221&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;VOTURNOVER;VATURNOVER'
if __name__ == '__main__':
	stockList = getStockList()
	stockList.pop(0)
	print(stockList)
	for s in stockList:
		scode = str(s[0].split("\t")[0])
		#0：沪市；1：深市
		url = urlStart + ("0" if scode.startswith('6') else "1") + scode + urlEnd
		print(url)
		filepath = (str(s[1].split("\t")[0])+"_"+scode) + ".csv"
		threading.Thread(target=downloadFileSem,args=(url,filepath)).start()

下载文件部分列表如图2-2所示：

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(三)、股票数据分析

现在，我们对股票数据做一些简单的分析，比如股票的最高价、最低价随时间的变化，股票的涨跌幅/涨跌额随时间的变化，以及当天的成交量与前一天的涨跌幅有何关系等。

上述分析可以使用作图的方式进行直观展示。

  1. 定义加载数据的功能函数：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
# 设置显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] # 指定默认字体 
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来显示负号 
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 # 每英寸点数 
files = []
# ['日期' '股票代码' '名称' '收盘价' '最高价' '最低价' '开盘价' '前收盘' '涨跌额' '涨跌幅' '成交量' '成交金额']
def read_file(file_name):
    data = pd.read_csv(file_name,encoding='gbk')  
    col_name = data.columns.values 
    return data, col_name
def get_files_path():
    stock_list=getStockList()
    paths = []
    for stock in stock_list[1:]:
        p = stock[1].strip()+"_"+stock[0].strip()+".csv" 
        print(p) 
        data,_ = read_file(p)
        if len(data)>1:
            files.append(p) 
            print(p)
get_files_path()
print(files)
  1. 定义get_diff(file_name)函数，作该股票的涨跌幅/涨跌额随时间的变化图像，可以将该支股票的波动性观察一段时间。
# 获取股票的涨跌额及涨跌幅度变化曲线
# ['日期' '股票代码' '名称' '收盘价' '最高价' '最低价' '开盘价' '前收盘' '涨跌额' '涨跌幅' '成交量' '成交金额']
def get_diff(file_name):
    data, col_name = read_file(file_name)
    index = len(data['日期'])-1
    sep = index//15
    plt.figure(figsize=(15,17))  
    x = data['日期'].values.tolist()
    x.reverse()
    # x = x[-index:]
    xticks=list(range(0,len(x),sep))
    xlabels=[x[i] for i in xticks]
    xticks.append(len(x))
    # xlabels.append(x[-1])
    y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['涨跌额'].values.tolist()]
    y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['涨跌幅'].values.tolist()]
    y1.reverse()
    y2.reverse()
    # y1 = y1[-index:]
    # y2 = y2[-index:]
    ax1 = plt.subplot(211)
    plt.plot(range(1,len(x)+1),y1,c='r')
    plt.title('{}-涨跌额/涨跌幅'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20)
    ax1.set_xticks(xticks)
    ax1.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)
    # plt.xlabel('日期')
    plt.ylabel('涨跌额',fontsize=20)
    ax2 = plt.subplot(212)
    plt.plot(range(1,len(x)+1),y2,c='g')
    # plt.title('{}-涨跌幅'.format(file_name.split('_')[0]))
    ax2.set_xticks(xticks)
    ax2.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)
    plt.xlabel('日期',fontsize=20)
    plt.ylabel('涨跌幅',fontsize=20) 
    plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_diff.png')
    plt.show()
  1. 定义get_max_min(file_name)函数，做该股票的每日最高价/最低价随时间的变化图像，也可以将该支股票的波动性或者是否增值观察一段时间。
def get_max_min(file_name):
    data, col_name = read_file(file_name)
    index = len(data['日期'])-1
    sep = index//15
    plt.figure(figsize=(15,10))  
    x = data['日期'].values.tolist()
    x.reverse()
    x = x[-index:]
    xticks=list(range(0,len(x),sep))
    xlabels=[x[i] for i in xticks]
    xticks.append(len(x))
    # xlabels.append(x[-1])
    y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['最高价'].values.tolist()]
    y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['最低价'].values.tolist()]
    y1.reverse()
    y2.reverse()
    y1 = y1[-index:]
    y2 = y2[-index:]
    ax = plt.subplot(111)
    plt.plot(range(1,len(x)+1),y1,c='r',linestyle="-")
    plt.plot(range(1,len(x)+1),y2,c='g',linestyle="--")
    plt.title('{}-最高价/最低价'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20)
    ax.set_xticks(xticks)
    ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)
    plt.xlabel('日期',fontsize=20)
    plt.ylabel('价格',fontsize=20) 
    plt.legend(['最高价','最低价'],fontsize=20)
    plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_minmax.png')
    plt.show()
  1. 定义get_deal(file_name)函数，作该股票的每日成交量/成交金额随时间变化的图像，可以观察一段时间内该支股票的成交量变化，以及是否存在大宗交易：
def get_deal(file_name):
    data, col_name = read_file(file_name)
    index = len(data['日期'])-1
    sep = index//15
    plt.figure(figsize=(15,10))  
    x = data['日期'].values.tolist()
    x.reverse()
    x = x[-index:]
    xticks=list(range(0,len(x),sep))
    xlabels=[x[i] for i in xticks]
    xticks.append(len(x))
    # xlabels.append(x[-1])
    y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['成交量'].values.tolist()]
    y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['成交金额'].values.tolist()] 
    y1.reverse()
    y2.reverse()
    y1 = y1[-index:]
    y2 = y2[-index:]
    ax = plt.subplot(111)
    plt.plot(range(1,len(x)+1),y1,c='b',linestyle="-")
    plt.plot(range(1,len(x)+1),y2,c='r',linestyle="--")
    plt.title('{}-成交量/成交金额'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20)
    ax.set_xticks(xticks)
    ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)
    plt.xlabel('日期',fontsize=20)
    # plt.ylabel('') 
    plt.legend(['成交量','成交金额'],fontsize=20)
    plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_deal.png')
    plt.show()
  1. 定义get_rel(flie_name)函数，做该股票的成交量与前一天涨跌额的关系图像，直观地展示涨跌额对成交量的影响。
def get_rel(file_name):
    data, col_name = read_file(file_name)
    index = len(data['日期'])-1
    sep = index//15
    plt.figure(figsize=(15,10))  
    x = data['日期'].values.tolist()
    x.reverse()
    x = x[-index:]
    xticks=list(range(0,len(x),sep))
    xlabels=[x[i] for i in xticks]
    xticks.append(len(x))
    # xlabels.append(x[-1])
    y1 = [float(c) if c!='None' else 0 for c in data['成交量'].values.tolist()]
    y2=[float(c) if c!='None' else 0 for c in data['涨跌幅'].values.tolist()] 
    y1.reverse()
    y2.reverse()
    y1 = y1[-index:]
    y2 = y2[-index:]
    y2 = [0] + y2[:-1]
    ax = plt.subplot(111)
    plt.scatter(y2,y1)
    plt.title('{}-成交量与前一天涨跌幅的关系'.format(file_name.split('_')[0]),fontsize=20)
    # ax.set_xticks(xticks)
    # ax.set_xticklabels(xlabels, rotation=40)
    plt.xlabel('前一天涨跌幅',fontsize=20)
    plt.ylabel('成交量',fontsize=20) 
    # plt.legend(['成交量','成交金额'],fontsize=20)
    plt.savefig('work/'+file_name.split('.')[0]+'_rel.png')
     plt.show() 
# for file in files:
#     get_diff(file)
# for file in files:
#     get_max_min(file)
print(len(files))
  1. 调用上述分析函数，为每支股票绘制相关的展示图：
for file in files:
    get_max_min(file)
    get_deal(file)
    get_diff(file)
    get_rel(file)

股票的涨跌额及涨跌幅度变化如下图2-3、2-4所示：

【机器学习】网络爬虫实战详解

【机器学习】网络爬虫实战详解

股票的最高价/最低价变化如图2-5所示：

【机器学习】网络爬虫实战详解

股票成交量/成交金额变化如图2-6所示：

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股票的涨跌额与次日成交量关系如下图2-7所示：

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三、科比职业生涯数据爬取与分析

本实验从网址http://www.stat-nba.com获取科比的相关数据，主要包括：常规赛、季后赛、全明星赛三种赛事的数据。

(一)、科比职业生涯赛事数据爬取

  1. 导入相关包
import requests
from bs4 import BeautifulSoup  
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
  1. 获取url页面内容，并以文本格式返回
def getKobeList(code):
	url = "http://www.stat-nba.com/player/stat_box/195_"+code+".html"
	response = requests.get(url)
	resKobe = response.text
	return resKobe
  1. 获取Kobe历史数据
#获取kobe历史数据
def getRow(resKobe,code):
	soup = BeautifulSoup(resKobe,"html.parser") 
	table = soup.find_all(id='stat_box_avg')
	#表头
	header = []
	if code == "season":
		header = ["赛季","出场","首发","时间","投篮","命中","出手","三分","命中","出手","罚球","命中","出手","篮板","前场","后场","助攻","抢断","盖帽","失误","犯规","得分","胜","负"]
	if code == "playoff":
		header = ["赛季","出场","时间","投篮","命中","出手","三分","命中","出手","罚球","命中","出手","篮板","前场","后场","助攻","抢断","盖帽","失误","犯规","得分","胜","负"]
	if code == "allstar":
		header = ["赛季","首发","时间","投篮","命中","出手","三分","命中","出手","罚球","命中","出手","篮板","前场","后场","助攻","抢断","盖帽","失误","犯规","得分"]
	#数据
	rows = [];
	rows.append(header)
	for tr in table[0].find_all("tr",class_="sort"): 
		row = []
		for td in tr.find_all("td"):
			rank = td.get("rank")
			if rank != "LAL" and rank != None:
				row.append(td.get_text())
		rows.append(row)
	return rows
#写入csv文件,rows为数据，dir为写入文件路径
def writeCsv(rows,dir):
	with open(dir, 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f:
		writer = csv.writer(f)
		writer.writerows(rows)
#常规赛数据
resKobe = getKobeList("season")
rows = getRow(resKobe,"season")
#print(rows)
writeCsv(rows,"season.csv")
print("season.csv saved")
#季后赛数据
resKobe = getKobeList("playoff")
rows = getRow(resKobe,"playoff")
#print(rows)
writeCsv(rows,"playoff.csv")
print("playoff.csv saved")
#全明星数据
resKobe = getKobeList("allstar")
rows = getRow(resKobe,"allstar")
#print(rows)
writeCsv(rows,"star.csv")
print("star.csv saved")

(二)、科比职业生涯数据分析

针对不同赛事以及不同时间，绘制科比的职业生涯得分情况，比如，绘制各个赛季科比的篮板数、助攻、得分情况分布，可以在一定程度上反映其在各个赛季的贡献程度。首先定义展示函数show_score()，传入不同赛事的名称，要展示的项，以及绘制线型等：

# 篮板、助攻、得分
def show_score(game_name='season', item='篮板', plot_name='line'):
    # game_name: season, playoff, star
    # item: 篮板，助攻，得分
    # plot_name: line,bar
    file_name = game_name+'.csv'
    data = pd.read_csv(file_name)
    X= data['赛季'].values.tolist()
    X.reverse()
    if item=='all':
        Y1 = data['篮板'].values.tolist()
        Y2 = data['助攻'].values.tolist()
        Y3 = data['得分'].values.tolist()
        Y1.reverse()
        Y2.reverse()
        Y3.reverse()
    else:
        Y = data[item].values.tolist() 
        Y.reverse() 
    if plot_name=='line':
        if item=='all':
            plt.plot(X,Y1,c='r',linestyle="-.")
            plt.plot(X,Y2,c='g',linestyle="--")
            plt.plot(X,Y3,c='b',linestyle="-")
            legend=['篮板','助攻','得分']
        else:
            plt.plot(X,Y,c='g',linestyle="-")
            legend=[item]
    elif plot_name=='bar':
        #facecolor:表面的颜色;edgecolor:边框的颜色
        if item=='all':
            fig = plt.figure(figsize=(15,5))
            ax1 = plt.subplot(131)
            plt.bar(X,Y1,facecolor = '#9999ff',edgecolor = 'white')
            plt.legend(['篮板'])
            plt.title('Kobe职业生涯数据分析：'+game_name)
            plt.xticks(rotation=60)
            plt.ylabel('篮板')
            ax2 = plt.subplot(132)
            plt.bar(X,Y2,facecolor = '#999900',edgecolor = 'white')
            plt.legend(['助攻'])
            plt.title('Kobe职业生涯数据分析：'+game_name)
            plt.xticks(rotation=60)
            plt.ylabel('助攻')
            ax3 = plt.subplot(133)
            plt.bar(X,Y3,facecolor = '#9988ff',edgecolor = 'white')
            legend=['得分']
        else:
            plt.bar(X,Y,facecolor = '#9900ff',edgecolor = 'white')
            legend=[item] 
    else:
        return
    plt.legend(legend)
    plt.title('Kobe职业生涯数据分析：'+game_name)
    plt.xticks(rotation=60)
    plt.xlabel('赛季')
    if item!='all':
        plt.ylabel(item)
    else:
        plt.ylabel('得分')
    plt.savefig('work/Kobe职业生涯数据分析_{}_{}.png'.format(game_name,item))
    plt.show()
# 篮板、助攻、得分  
game_name = 'season' 
for game_name in ['season','playoff','star']:
    show_score(game_name=game_name, item='篮板', plot_name='bar')
    show_score(game_name=game_name, item='助攻', plot_name='bar')
    show_score(game_name=game_name, item='得分', plot_name='bar')
    show_score(game_name=game_name, item='篮板', plot_name='line')
    show_score(game_name=game_name, item='助攻', plot_name='line')
    show_score(game_name=game_name, item='得分', plot_name='line')
    show_score(game_name=game_name, item='all', plot_name='bar')
    show_score(game_name=game_name, item='all', plot_name='line')

根据上面定义的绘图函数，绘制Kobe在各种赛事中的相关数据，如下图3-1、3-2、3-3所示：

【机器学习】网络爬虫实战详解

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输出部分结果如图3-4至3-8所示：

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总结

本系列文章内容为根据清华社初版的《机器学习实践》所作的相关笔记和感悟，其中代码均为基于百度飞浆开发，若有任何侵权和不妥之处，请私信于我，定积极配合处理，看到必回！！！

最后，引用本次活动的一句话，来作为文章的结语～(￣▽￣～)~：

【学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。】

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