Python爬虫：汽车之家爬虫（完整代码）

03-03 2410阅读 0评论

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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"https://car.autohome.com.cn/price/list-15_20-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-{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 res
        else:
            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'(.*?)',data_text)
        #用户评分
        score_number_li = re.findall(r'(.*?)',data_text)
        #级别
        info_gray_li = re.findall(r'别：(.*?)',data_text)
        #官方指导价
        price_li = re.findall(r'指导价：(.*?)',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'https://car.autohome.com.cn/price/series-{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 re
import requests
import pandas as pd
class 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":"https://car.autohome.com.cn/price/list-15_20-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-1.html",
        }
    def get_data(self,page=1):
        '''请求接口'''
        url = f"https://car.autohome.com.cn/price/list-15_20-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-{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 res
        else:
            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'(.*?)',data_text)
        #用户评分
        score_number_li = re.findall(r'(.*?)',data_text)
        #级别
        info_gray_li = re.findall(r'别：(.*?)',data_text)
        #官方指导价
        price_li = re.findall(r'指导价：(.*?)',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'https://car.autohome.com.cn/price/series-{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
    def 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_date
            self.data_to_csv(data_li=all_list)
if __name__ == '__main__':
    ddc = Car_home_class()
    ddc.run()