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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目录 硬件或软件负载均衡的区别是什么&#xff1f; 什么是阿里云负载均衡SLB&#xff1f; 阿里云传统型负载均衡CLB 硬件或软件负载均衡的区别是什么&#xff1f; 通过专用硬件实现负载均衡&#xff0c;那么整体成本会较高&#xff0c;而且设备容易出现单点故障&#xff0c;…
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【MySQL】InnoDB和MyISAM区别

【MySQL】InnoDB和MyISAM区别

文章目录 一、索引不同1 InnoDB聚簇索引&#xff0c;MyISAM非聚簇索引1 InnoDB聚簇索引2 MyISAM非聚簇索引 2 InnoDB必须要有主键&#xff0c;MyISAM允许没有主键3 InnoDB支持外键4 InnoDB不支持全文索引5 索引保存位置不同 二、对事物的支持三、存储结构不同四、存储空间不同五…
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Elasticsearch中复制一个索引数据到新的索引中

Elasticsearch中复制一个索引数据到新的索引中

问题 我有时候&#xff0c;需要调试一个已经存在的ES索引&#xff0c;需要从已有的索引复制数据到新的索引中去。 解决 这里我借助一个GUI工具&#xff0c;来解决这个问题&#xff0c;底层它是使用Reindex的API实现索引数据复制的。 步骤 选中已存在的redix菜单&#xff0…
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00-Git 应用

00-Git 应用

Git 应用 一、Git概述 1.1 什么是Git git 是一个代码协同管理工具&#xff0c;也称之为代码版本控制工具&#xff0c;代码版本控制或管理的工具用的最多的&#xff1a; svn、 git。 SVN 是采用的 同步机制&#xff0c;即本地的代码版本和服务器的版本保持一致&#xff08;提…
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KEPServerEX 6 之【外篇-1】PTC-ThingWorx服务端软件安装 Tomcat10本地安装

KEPServerEX 6 之【外篇-1】PTC-ThingWorx服务端软件安装 Tomcat10本地安装

本文目标： 安装 Java 和 Apache Tomcat ，为ThingWorx安装做基础。 ----------------------------------------------------------------------- 安装重点 --------------------------------------------------------------------- 1. 安装 Java 11 / JDK 11 添加系…
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SSRF中Redis的利用

SSRF中Redis的利用

目录 1. SSRF 1.1 什么是SSRF 1.2 漏洞成因 1.3 可能会存在SSRF的地方 1.4 SSRF分类 1.5 验证方法 1.6 利用方式 1.7 可以利用的协议 1.8 SSRF过滤绕过 2. SSRF攻击Redis 2.1 环境搭建 2.2 漏洞复现(通过ssrf利用redis写入webshell) 2.2.1 想要写入webshell的两个…
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【unity学习笔记】4.场景切换

【unity学习笔记】4.场景切换

创建空物体→创建脚本挂载在空物体上→打开脚本 1.创建所需要的场景 assets中点击创建场景 2.文件→生成设置 3.将需要的场景拖入 4.场景跳转 创建空对象&#xff0c;将脚本放在空对象上。 注意两个类&#xff1a;场景类、场景管理类 void Start(){//场景跳转SceneManager.Lo…
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labelme目标检测数据类型转换

labelme目标检测数据类型转换

1. labelme数据类型 LabelMe是一个开源的在线图像标注工具&#xff0c;旨在帮助用户创建和标记图像数据集。它提供了一个用户友好的界面&#xff0c;让用户可以直观地在图像上绘制标记框、多边形、线条等&#xff0c;以标识和注释图像中的对象或区域。 GitHub&#xff1a;http…
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