第一周第三节联系项目

frombs4importBeautifulSoup

importrequests

importtime

url=['http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p{}-0/?startDate=2016-06-13&endDate=2016-06-14'.format(i)foriin

range(1,15,1)]

lianjie1=[]

deflian(url1):

info=[]

wb_data=requests.get(url1)

soup=BeautifulSoup(wb_data.text,'lxml')

time.sleep(2)

lianjie=soup.find_all(style='cursor:pointer')

foriinlianjie:

abc=i.get('detailurl')

url=abc

wb_data=requests.get(url)

soup=BeautifulSoup(wb_data.text,'lxml')

titles=soup.select(' h4 > em')

addresss=soup.select('p > span.pr5')

prices=soup.select('div.day_l > span')

images=soup.find_all(id='curBigImage')

imagespeople=soup.select('div.member_pic > a > img')

sexs=soup.select('div.member_pic > div')

name_oweners=soup.select('div.w_240 > h6 > a')

defsexss(valuse):

job=valuse

job3=[]

foriinjob:

job1=i.get('class')

ifjob1[0]=='member_ico1':

job2='女'

job3.append(job2)

elifjob1[0]=='memeber_ico':

job2='男'

job3.append(job2)

else:

job2='性别未知'

job3.append(job2)

return(job3)

job4=sexss(sexs)

fortitle,address,price,image,imagepeople,sex,name_owenerinzip(titles,addresss,prices,images,imagespeople,sexs,name_oweners):

data={

'title':title.get_text(),

'address':address.get_text(),

'price':price.get_text(),

'image':image.get('src'),

'imagepeople':imagepeople.get('src'),

'sex':job4,

'name_owener':name_owener.get_text()

}

info.append(data)

foriininfo:

print(i['title'], i['address'],str( i['price'])+'¥', i['image'], i['imagepeople'],i['sex'],i['name_owener'])

foriinurl:

countent=lian(i)


这个项目做完后,我进一步对网页的构成加深了理解,并建立了玩虫的决心,但是发现,还是存在老问题,就是爬出来的数据有大量重复的,希望老师能给指导,下一步的研究方向是python对execl的操作!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,830评论 5 468
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,992评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,875评论 0 331
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,837评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,734评论 5 360
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,091评论 1 277
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,550评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,217评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,368评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,298评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,350评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,027评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,623评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,706评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,940评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,349评论 2 346
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,936评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容