爬虫系列----Python解析Json网页并保存到本地csv

Python解析JSON

  • 1 知识小课堂
    • 1.1 爬虫
    • 1.2 JSON
    • 1.3 Python
    • 1.4 前言技术
      • 1.4.1 range
      • 1.4.2 random
      • 1.4.3 time.sleep
      • 1.4.4 with open() as f:
  • 2 解析过程
    • 2.1 简介
    • 2.2 打开调试工具
    • 2.3 分析网址
      • 2.3.1 网址的规律
      • 2.3.2 网址的参数
    • 2.4 爬取第一页内容
    • 2.5 存入字典并获取
    • 2.6 循环主体数据
    • 2.7 公告和日期改进
    • 2.8 循环获取前三页内容
    • 2.9 保存到CSV中
  • 3 完整代码

1 知识小课堂

1.1 爬虫

在这里插入图片描述

  • Python爬虫（Python Spider）是一种使用Python编程语言编写的程序，用于自动从互联网上抓取数据。这些数据可以是网页内容、图片、视频或其他资源。爬虫程序通常用于数据挖掘、信息收集、竞争情报分析等领域。
  • Python爬虫通常使用第三方库来实现，如BeautifulSoup、Scrapy等。这些库提供了方便的API和工具，使得开发者可以轻松地编写爬虫程序。

1.2 JSON

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它基于ECMAScript（欧洲计算机协会制定的js规范）的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。

JSON具有以下特点：

  • 易于人阅读和编写，可以在多种语言之间进行数据交换。
  • 简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言。
  • 易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。
  • JSON的语法规则包括：

JSON对象：对象是一个无序的"名称/值"对集合。一个对象以"{（“开始，”}（“结束。每个"名称"后跟一个”:“（冒号）；“名称/值"对之间使用”,”（逗号）分隔。
JSON数组：数组是一个有序的"值"集合，一个数组以"[（“开始，”]（“结束，值之间使用”,"（逗号）分隔。JSON对象、JSON数组可以嵌套。
JSON的应用非常广泛，包括但不限于数据交换、配置文件、API请求等场景。由于其易于读写、解析和生成的特点，使得JSON成为了一种理想的数据交换格式。

1.3 Python

当然可以，Python是一种广泛使用的编程语言，可以用于各种不同的任务，包括数据分析和处理。Python有许多库和工具可以用于处理JSON数据，其中最常用的是json模块。

1.4 前言技术

1.4.1 range

在Python中，range()是一个内置函数，用于生成一个整数序列。它通常用于循环结构（如for循环）中，以控制循环的迭代次数。

range()函数可以接受1到3个参数：

  1. 只有一个参数（例如 range(5)），则表示从0开始，到该参数的整数（但不包括该参数的整数），即 [0, 1, 2, 3, 4]。
  2. 有两个参数（例如 range(1, 5)），则表示从第一个参数的整数开始，到第二个参数的整数（但不包括该参数的整数），即 [1, 2, 3, 4]。
  3. 有三个参数（例如 range(1, 5, 2)），则表示从第一个参数的整数开始，到第二个参数的整数（但不包括该参数的整数），步长为第三个参数的整数。例如，range(1, 5, 2)会生成 [1, 3, 5]。

此外，还可以使用range()函数与切片操作结合使用，以生成指定范围的序列。例如：

# 从1到5（包含5）  
numbers = list(range(1, 6))  # 结果：[1, 2, 3, 4, 5]  # 从0开始，每次加2，直到10（包含10）  
even_numbers = list(range(0, 11, 2))  # 结果：[0, 2, 4, 6, 8, 10]

1.4.2 random

Python的random模块提供了一系列的函数用于生成随机数。下面是一些最常用的random模块方法：

  1. random()：返回[0.0, 1.0)范围内的下一个随机浮点数。
import random  
print(random.random())  # 输出类似于0.123456789的随机数
  1. randint(a, b)：返回指定范围内的随机整数，包含端点a和b。
import random  
print(random.randint(1, 10))  # 输出1到10之间的随机整数，包括1和10
  1. randrange(start, stop[, step])：返回指定范围内的随机整数，类似于内建函数range()。可以指定步长。
import random  
print(random.randrange(1, 10, 2))  # 输出1到9之间的随机奇数
  1. choice(seq)：从非空序列seq中返回一个随机元素。如果seq为空，则引发IndexError。
import random  
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]  
print(random.choice(my_list))  # 从my_list中随机选择一个元素并输出
  1. shuffle(seq[, random])：将序列seq的所有元素随机排序。可选参数random是一个0到1之间的浮点数，用于指定随机算法的种子值。
import random  
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]  
random.shuffle(my_list)  
print(my_list)  # 输出类似于[2, 1, 5, 3, 4]的随机排序列表
  1. uniform(a, b)：返回指定范围内的随机浮点数，范围在a和b之间（包含a和b）。
import random  
print(random.uniform(1.0, 2.0))  # 输出1.0到2.0之间的随机浮点数，包括1.0和2.0
  1. seed(a[, version])：使用种子值a初始化随机数生成器。如果不提供种子值，则使用系统时间作为默认种子。可选参数version用于指定随机数生成器的版本，默认为2。
import random  
random.seed(1)  # 设置种子值为1，确保每次运行程序时生成的随机数序列相同  
print(random.random())  # 输出相同的随机数，因为种子值固定了随机数生成器的起始状态

1.4.3 time.sleep

time.sleep() 是 Python 标准库中 time 模块的一个方法，用于使程序暂停执行指定的秒数。

示例：

import time  print("开始")  
time.sleep(2)  # 暂停2秒  
print("结束")

输出：

开始  
(程序会暂停2秒)  
结束

1.4.4 with open() as f:

with open(文件地址,‘a’ ,newline = '',encoding='utf-8-sig') as f:

2 解析过程

2.1 简介

  • 将网站中的json文件爬取下来存到本地表格中。爱购云-商机发现

2.2 打开调试工具

本文尝试使用的是【google】
选择【Fetch/XHR】点击做上交的在这里插入图片描述按钮，清空管理台。

在这里插入图片描述
清空管理台
在这里插入图片描述

2.3 分析网址

2.3.1 网址的规律

打开网址，滑倒下面分页，选择【2】点击，发现左侧出现一个文件。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

点开找个文件，发现是JSon数据。
在这里插入图片描述
将它在新标签页中打开。
在这里插入图片描述
在新页面中打开。复制一下网址。
在这里插入图片描述
返回到分页处，点【3】，发现右侧又出现一个文件。
在这里插入图片描述
同理，在新标签页中打开，并复制网址。
在这里插入图片描述
同样的方法复制页码【1】的网址。

页码【1】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=1
页码【2】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=1
页码【3】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=2&pageSize=24&noticestate=1

由以上分析可知，只有pageNo不同，并据此可推断出，第N页的网址应该是pageNo=N-1，到此为止，我们已经推断出来网址的规律。另外两个参数是什么？

2.3.2 网址的参数

由上小结的页码一为例：页码【1】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=1
网址包括

  • 域名：https://www.igoyun.cn
  • 文件路径：/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?
  • 参数：【pageNo=0】表示当前页码
  • 参数：【pageSize=24】表示每页的数量
  • 参数：【noticestate=1】还未知，我们来猜测一下。
    进入网页：https://www.igoyun.cn/#/portal/search/business

在这里插入图片描述
点击页码【2】，查看右侧的json文件网址：

https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=1

在这里插入图片描述
返回网页：切换到以下选项
在这里插入图片描述
同样选择【2】，点开右侧json文件，查看网址。

https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=2在这里插入图片描述
将以上两个网址放在一起比较：

进行中：https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=1
全部：https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=2

有分析可知：二者变量为：【全部/进行中】，网址区别为【noticestate=1/2】在此可以猜测，【noticestate】参数控制【全部/进行中】。为进一步确认推测是否正确，可以根据json文件数据和原网页进行对比。对比结果可知，二者是一致的。
回顾三个参数
由上小结的页码一为例：页码【1】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=1
网址包括

  • 域名：https://www.igoyun.cn
  • 文件路径：/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?
  • 参数：【pageNo=0】表示当前页码
  • 参数：【pageSize=24】表示每页的数量
  • 参数：【noticestate=1】全部/进行中
    根据需要进行爬取，这里选择noticestate= 2.

2.4 爬取第一页内容

url：https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2

import requests
import random
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo={}&pageSize=24&noticestate=2'.format(a)
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
print(response.content.decode('utf-8'),type(response.content.decode('utf-8')))

代码解释：

  • url 是网址
  • headers 伪装成浏览器访问，
  • response ：用response 进行访问网址，对返回的数据进行UTF-8处理，显示能看懂的数据

运行文件，显示如下，表示已经获取json数据，接下来就是对这些数据进行处理。
在这里插入图片描述

2.5 存入字典并获取

1、存入数据字典

#爬取腾讯招聘网站
import requests
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2'
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
# print(response.content.decode('utf-8'),type(response.content.decode('utf-8')))
content = response.content.decode('utf-8')
#需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)
content_dict = json.loads(content)
print(type(content_dict))

在这里插入图片描述
由打印可知，content_dict 的类型为【dict】字典类型

2、获取数据
主体数据保存在【content】中，那么怎么获取到这里的数据呢？
很简单，目前为止，已经获取到全部的数据，并将数据存到字典中【content_dict】
在这里插入图片描述

post_list = content_dict['result']['content']
  • post_list 即为content的数据。
#爬取腾讯招聘网站
import requests
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2'
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
# print(response.content.decode('utf-8'),type(response.content.decode('utf-8')))
content = response.content.decode('utf-8')
#需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)
content_dict = json.loads(content)
# print(type(content_dict))
post_list = content_dict['result']['content']
print(post_list)

在这里插入图片描述

2.6 循环主体数据

目前已经获取到【post_list】，可以对数据进行循环获取每一个数据的值。
需要获取的数据有：

  • 公司名:-pubcomname
  • 公告类型-noticetype
  • 项目类型-catalogname
  • 项目名称-noticetitle
  • 发布时间-pubtime
  • 截止时间-exptime
#爬取腾讯招聘网站
import requests
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2'
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
content = response.content.decode('utf-8')
#需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)
content_dict = json.loads(content)
# print(type(content_dict))
post_list = content_dict['result']['content']
print(post_list)
# #将字典中的每一个dict都迭代出来
for value_dict in post_list:
# # #     #公司名:-pubcomnamepubcomname = value_dict['pubcomname']
# # #     #公告类型-noticetypenoticetype = value_dict['noticetype']
# # #     #项目类型-catalognamecatalogname = value_dict['catalogname']
# #       项目名称-noticetitlenoticetitle = value_dict['noticetitle']
# #       发布时间-pubtimepubtime = value_dict['pubtime']
# #       截止时间-exptimeexptime = value_dict['exptime']
# # #     #print看看是否有打印出来print(pubcomname,noticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime)

运行可知，打印了第一页所需要的内容
在这里插入图片描述

2.7 公告和日期改进

1、公告改进
由输出结果可知，公告类型不是页面中的文字，而是数字代替。经过分析可知

  • newNoticetype=1 为：‘询价公告’
  • newNoticetype=2 为：‘采购/招标公告’
  • newNoticetype=4 为：‘竞价公告’
  • newNoticetype=5 为：‘中标公示’
  • newNoticetype=6 为：‘竞争性谈判’
    改进代码：
 noticetype = value_dict['noticetype']if noticetype=='1' :newNoticetype='询价公告'elif noticetype=='2' :newNoticetype='采购/招标公告'elif noticetype=='4' :newNoticetype='竞价公告'elif noticetype=='5' :newNoticetype='中标公示'elif noticetype=='6' :newNoticetype='竞争性谈判'else :newNoticetype=noticetype

2、日期改进
日期显示的格式 2023-12-23T14:29:03.000+0000，我们可以只取年月日，这样就需要对数据进行截取。

# #       发布时间-pubtimepubtime = value_dict['pubtime'][0:10]
# #       截止时间-exptimeexptime = value_dict['exptime'][0:10]

代码：

#爬取腾讯招聘网站
import requests
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2'
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
content = response.content.decode('utf-8')
#需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)
content_dict = json.loads(content)
post_list = content_dict['result']['content']
# #将字典中的每一个dict都迭代出来
for value_dict in post_list:
# # #     #公司名:-pubcomnamepubcomname = value_dict['pubcomname']
# # #     #公告类型-noticetypenoticetype = value_dict['noticetype']if noticetype=='1' :newNoticetype='询价公告'elif noticetype=='2' :newNoticetype='采购/招标公告'elif noticetype=='4' :newNoticetype='竞价公告'elif noticetype=='5' :newNoticetype='中标公示'elif noticetype=='6' :newNoticetype='竞争性谈判'else :newNoticetype=noticetype
# # #     #项目类型-catalognamecatalogname = value_dict['catalogname']
# #       项目名称-noticetitlenoticetitle = value_dict['noticetitle']
# #       发布时间-pubtimepubtime = value_dict['pubtime'][0:10]
# #       截止时间-exptimeexptime = value_dict['exptime'][0:10]
# # #     #print看看是否有打印出来print(pubcomname,newNoticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime)

在这里插入图片描述

2.8 循环获取前三页内容

1、循环
在最开始加上下面代码。

 for a in range(3):

2、为了爬取的安全性，在获取一次请求之后，休眠1-3秒
引入：import random
在第二层循环中加上以下代码

time.sleep(random.randrange(1,3))

2.9 保存到CSV中

1、首先引入import csv
2、在第二层循环中加上

in_fo_list =[pubcomname,newNoticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime]with open('E:/langchao.csv','a',newline = '',encoding='utf-8-sig') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(in_fo_list)

-in_fo_list 表示暂时的存储序列
-encoding 表示存储的编码类型

3 完整代码

#爬取爱购云网站
import requests
import random
import json
import csv
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
for a in range(3):url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo={}&pageSize=24&noticestate=2'.format(a)headers = {"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'}response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)# response = requests.get(url = url,headers = headers)# print(response.content.decode('utf-8'),type(response.content.decode('utf-8')))content = response.content.decode('utf-8')#需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)content_dict = json.loads(content)# print(content_dict,type(content_dict))post_list = content_dict['result']['content']# print(post_list)#将字典中的每一个dict都迭代出来time.sleep(random.randrange(1,3))print(a)for value_dict in post_list:# #     #公司名:-pubcomnamepubcomname = value_dict['pubcomname']# #     #公告类型-noticetypenoticetype = value_dict['noticetype']if noticetype=='1' :newNoticetype='询价公告'elif noticetype=='2' :newNoticetype='采购/招标公告'elif noticetype=='4' :newNoticetype='竞价公告'elif noticetype=='5' :newNoticetype='中标公示'elif noticetype=='6' :newNoticetype='竞争性谈判'else :newNoticetype=noticetype# #     #项目类型-catalognamecatalogname = value_dict['catalogname']#       项目名称-noticetitlenoticetitle = value_dict['noticetitle']#       发布时间-pubtimepubtime = value_dict['pubtime'][0:10]#       截止时间-exptimeexptime = value_dict['exptime'][0:10]# #     #print看看是否有打印出来#     print(pubcomname,newNoticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime)# #     #由于我们是要保存在CSV格式中,所以我们先把数据转化成列表模式.in_fo_list =[pubcomname,newNoticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime]with open('E:/langchao.csv','a',newline = '',encoding='utf-8-sig') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(in_fo_list)

在这里插入图片描述

根据路径打开文件：
在这里插入图片描述

爬取成功！
请添加图片描述

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生命周期钩子&#xff0c;生命周期函数&#xff0c;生命周期事件&#xff08;不同名称&#xff0c;同一含义&#xff09; 含义&#xff1a;在Vue组件从创建到销毁的整个过程中&#xff0c;在不同时间节点可以自动执行的函数 整个过程分为三个部分&#xff1a;创建阶段&#x…
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centos 安装oracle 11.2.04 并配置数据库自启动操作记录，一次完成

centos 安装oracle 11.2.04 并配置数据库自启动操作记录，一次完成

环境&#xff1a; centos版本7.3&#xff0c;安装的有图形化界面 Oracle11.2.04&#xff0c;之所以选择这个版本是因为网上有人说11其他版本的在安装的过程中会出现这样或那样的问题&#xff0c;下载地址放到文章下面 步骤&#xff0c;按顺序&#xff1a; 1、创建安装Oracle…
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mybatis中的xml语法

mybatis中的xml语法

MyBatis 是一个半自动化的ORM（对象关系映射）框架。它通过 XML 或注解的方式将指令映射到数据库操作。在 MyBatis 中，XML 映射文件定义了数据库操作的细节。以下是 MyBatis XML 映射文件的详细语法。1. 基本结构 MyBatis 的 XML 映射文件包含以下几个基本元素： : 这是根元素…
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万用表测接地电阻方法

万用表测接地电阻方法

万用表测接地电阻方法 用万用表在不同土质的土壤对接地电阻进行了实验&#xff0c;并将万用表所测数据和专用接地电阻测试仪所测数据进行了比较&#xff0c;两者十分接近。具体测量方法如下&#xff1a; 找两根8mm、1m长的圆钢&#xff0c;将其一端磨尖作为辅助测试棒&#x…
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SQL备忘--Like/逻辑运算/Order By排序/Top N特殊处理备忘

SQL备忘--Like/逻辑运算/Order By排序/Top N特殊处理备忘

1. Like 模糊查询 基本语法 在where 条件中使用LIKE关键字进行匹配 WHERE c1 LIKE ‘%end’ //可以匹配到“friend”等单词 匹配模式 百分号&#xff08;%&#xff09;&#xff1a; 表示匹配零个或多个任意字符下划线&#xff08;_&#xff09;&#xff1a;表示匹配一个任意…
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电镀污水处理设备主要特点及工艺流程

电镀污水处理设备主要特点及工艺流程

诸城市鑫淼环保小编带大家了解一下电镀污水处理设备主要特点及工艺流程 常见的一体化污水处理设备工艺有化学工艺、物理工艺、生物工艺和电化学法等。 电镀厂污水处工艺一&#xff1a; 化学工艺法&#xff0c;是指采用化学氧化还原反应和沉淀反应&#xff0c;将电镀废水中有毒有…
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Mysql之视图

Mysql之视图

Mysql之视图 常见的数据库对象视图概述为什么使用视图视图的理解创建视图创建单表视图别名的运用 创建多表联合视图利用视图对数据进行格式化contact 函数以视图为基&#xff0c;再创建新的视图 查看视图更新视图的数据一般情况不可更新的视图 修改和删除视图修改视图删除视图注…
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