爬虫实战：新发地菜价

1. 观察网页结构

数据请求方式为post，提交的表单当中的有效信息为current，用来标记页码。观察表单请求之后直接返回的结果，可以看到请求了一个“getPriceData”的网页。在预览当中可以看到每次返回都是一个字典，包含了一个list,在list当中又通过字典的方式返回数据。

2. 爬取单页数据

import requests


#数据请求
url='http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html'
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36 Edg/105.0.1343.27'}

dat = {'limit': '20',
    'current':'1',
    'pubDateStartTime': '',
    'pubDateEndTime':'' ,
    'prodPcatid': '',
    'prodCatid':'' ,
    'prodName':'' }#表单提交获取第一页信息
resp = requests.post(url,headers=headers,data=dat)

#写入csv文件
import csv

header = ['id', 'prodName', 'prodCatid', 'prodCat', 'prodPcatid', 'prodPcat', 'lowPrice', 'highPrice', 'avgPrice', 'place', 'specInfo', 'unitInfo', 'pubDate', 'status', 'userIdCreate', 'userIdModified', 'userCreate', 'userModified', 'gmtCreate', 'gmtModified'] #数据列名
# test.csv表示如果在当前目录下没有此文件的话，则创建一个csv文件
# “w”表示在写入之前会清空原文件中的数据
# newline是数据之间不加空行
# encoding='utf-8-sig'表示编码格式为utf-8-sig，防止打开csv文件出现中文乱码
with open('test.csv', 'w', newline='',encoding='utf-8-sig') as f: 
    writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=header) # 提前预览列名，当下面代码写入数据时，会将其一一对应。
    writer.writeheader()  # 写入列名
    writer.writerows(resp.json()['list']) # 写入数据


检查test文件当中的内容，数据成功写入。

3. 爬取指定页面数据

前面只是爬取了一页的内容，后面我们将代码进行整合，用循环语句实现多页面的爬取与存储。

import requests
import csv

url='http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html'
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36 Edg/105.0.1343.27'}
dic =  list()#定义一个空列表
for page in range(1,10):
    dat = {'limit': '20',
        'current':page,
        'pubDateStartTime': '',
        'pubDateEndTime':'' ,
        'prodPcatid': '',
        'prodCatid':'' ,
        'prodName':'' }
    resp = requests.post(url,headers=headers,data=dat)
    dic.extend(resp.json()['list'])#将新的内容添加到列表当中
print(f'page{page}数据获取完毕')

header = ['id', 'prodName', 'prodCatid', 'prodCat', 'prodPcatid', 'prodPcat', 'lowPrice', 'highPrice', 'avgPrice', 'place', 'specInfo', 'unitInfo', 'pubDate', 'status', 'userIdCreate', 'userIdModified', 'userCreate', 'userModified', 'gmtCreate', 'gmtModified'] #数据列名

# test.csv表示如果在当前目录下没有此文件的话，则创建一个csv文件
# a表示以“追加”的形式写入，如果是“w”的话，表示在写入之前会清空原文件中的数据
# newline是数据之间不加空行
# encoding='utf-8'表示编码格式为utf-8，如果不希望在excel中打开csv文件出现中文乱码的话，将其去掉不写也行。
with open('test.csv', 'w', newline='',encoding='utf-8-sig') as f: 
    writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=header) # 提前预览列名，当下面代码写入数据时，会将其一一对应。
    writer.writeheader()  # 写入列名
    writer.writerows(dic) # 写入数据