Python采集二手车数据的超详细讲解

目录

• 数据采集
• 发送请求
• 明确需求:
• 解析数据
• 保存数据
• 总结

数据采集

XPath，XML路径语言的简称。XPath即为XML路径语言（XML Path Language），它是一种用来确定XML文档android中某部分位置的语言。XPath主要用于解析XML文档，可以用来获取XML文档中某个元素的位置、属性值等信息。XPath可以用于XML文档解析、XML数据抽取、XML路径匹配等方面。

发送请求

首先，我们要进行数据来源分析，知道我们的需求是什么？

明确需求:

• 明确采集网站是什么?
• 明确采集数据是什么?

        车辆基本信息

然后，我们分析车辆基本信息数据, 具体是请求那个网址可以得到我们想要的数据。

通过开发者工具, 进行抓包分析:

打开开发者工具: F12 / 鼠标右键点击检查选择network

刷新网页: 让本网页数据内容重新加载一遍 <方便分析数据出处>

搜索数据来源: 复制你想要的内容, 进行搜索即可

    import requests
    url = 'https://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp1exx0/'
    header = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (Khtml, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36'}
    res = requests.get(url,headers=headers)

我们和之前一样，获取数据，我们会发现，车辆的基本信息就在网页源代码中，我们今天就用xpath的方法来解析数据。

解析数据

接下来，我们用xpath解析数据。我们用开发者工具定位到标签位置。

 我们通过网页源代码，我们可以获取到每一个网页的url。

    selector=parsel.Selector(res.text)
    detail_url_list = selector.xpath('//ul[@class="viewlist_ul"]/li/a[@class="carinfo"]/@href').getall()

我们可以看到，得到下面数据。

我们会发现，我们得到了两种网页，所以，在这里我们拼接网页就需要注意，这里，我不多说，直接看我是怎么写的。

        if detail_url.split('/') == '':
            detail_url = 'https:'+detaihttp://www.devze.coml_url
        else:
            detail_url = 'https://www.che168.com'+detail_url

这样，我们就得到了每一个车辆信息的数据网页，看看运行之后的效果吧。

接下来，我们就依次访问某个链接，获取我们想要的数据。

    responses = requests.get(detail_url,headers=headers)
    detail_selector = parsel.Selector(responses.text)

我用不同颜色标注的，就是我们这次想要获取的数据，我们这里以车辆名称为例，讲解下path如何写。

title = detail_selector.xp开发者_JAVA开发ath('string(//h3[@class="car-brand-name"])').get("").strip()

我们看看网页源代码是如何得到的xpath。

 可能有人就要问了，这个

("").strip()

是什么意思？这个就是去除空格的，只是为了后期数据的美观。

后面的我就不一一展示了，我直接放代码了，不懂的在评论区交流。

tableShowMileage = detail_selector.xpath('//ul[@class="brand-unit-item fn-clear"]/li[1]/h4/text()').get("").strip()
theRegistrationTime = detail_selector.xpat编程h('//ul[@class="brand-unit-item fn-clear"]/li[2]/h4/text()').get("").strip()
blockADisplacement = detail_selector.xpath('//ul[@class="brand-unit-item fn-clear"]/li[3]/h4/text()').get("").strip()
addr = detail_selector.xpath('//ul[@class="brand-unit-item fn-clearhttp://www.devze.com"]/li[4]/h4/text()').get("").strip()
guobiao = detail_selector.xpath('//ul[@class="brand-unit-item fn-clear"]/li[5]/h4/text()').get("").strip()
price = detail_selector.xpath('string(//span[@id="overlayPrice"])').get()

我们打印这些数据，看看效果吧。

可能大家注意到了，有返回空值的，这个可能就是被反爬，大家感兴趣可以用代理IP试试。 

保存数据

和我们上一篇一样，我们先写入字典，然后在写入csv文件里面。

        dit ={
            '车辆':title,
            '表显里程':tableShowMileage,
            '上牌时间':theRegistrationTime,
            '挡位/排量':blockADisplacement,
            '车辆所在地':addr,
            '查看限迁地':guobiao,
            '价格':price,
        }
        csv_writer.writerow(dit)

大家感兴趣还可以获取车辆信息更详细的数据，其实原理都是一样的。

总结

通过本文的学习，我们学习了数据采集。我们在采集数据的时候，遇到各种问题，自己在尝试解决问题，也是在一种学习，本次实战，js我们明白如何使用xpath解析数据。

以上就是python采集二手车数据的超详细讲解的详细内容，更多关于Python采集二手车数据的资料请关注我们其它相关文章！