【Python】编程练习的解密与实战(三)

​🌈个人主页: Sarapines Programmer
🔥 系列专栏: 《Python | 编程解码》
⏰诗赋清音:云生高巅梦远游, 星光点缀碧海愁。 山川深邃情难晤, 剑气凌云志自修。

目录

[🪐1. 初识Python](#🪐1. 初识Python)

[🪐2. 实验报告三](#🪐2. 实验报告三)

🌍实验目的

🌍实验要求

🌍实验代码

🌍实验结果

🌍实验体会

📝总结


🪐1. 初识Python

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言,具有简洁而清晰的语法,被广泛应用于软件开发、数据科学、人工智能等领域。以下是Python技术的一些主要特点和应用领域:

  1. 易学易用: Python的语法设计简单,容易学习和理解。这使得它成为初学者和专业开发人员的首选语言之一。

  2. 开源: Python是开源的,任何人都可以查看、修改和分发其源代码。这为开发者提供了自由和灵活性。

  3. 跨平台: Python可在多个操作系统上运行,包括Windows、Linux和macOS,使其成为跨平台开发的理想选择。

  4. 强大的社区支持: Python拥有庞大的全球开发者社区,用户可以获得丰富的文档、库和工具,方便解决各类问题。

  5. 广泛应用领域: Python在多个领域都有应用,包括Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试、网络编程等。

  6. 丰富的第三方库: Python拥有丰富的第三方库和框架,如NumPy、Pandas、Django、Flask等,提供了强大的工具来简化开发流程。

  7. 动态类型: Python是一种动态类型语言,允许开发者更加灵活地进行变量和对象的操作。

  8. 面向对象编程: Python支持面向对象编程,使得代码结构更加模块化、可维护性更强。

总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。


🪐2. 实验报告三

🌍实验目的

  • Jupyter Notebook编程工具基本用法:

    • 学习掌握Jupyter Notebook编程工具的基本用法。
  • Python读取CSV文件:

    • 理解并熟悉使用Python编程语言读取CSV文件的方法。
  • 学习使用爬虫:

    • 通过学习,熟悉爬虫技术的使用,掌握在Python环境下进行网络爬取的基本知识和技能。

🌍实验要求

  1. 操作书上第六章的内容: 在实际操作中,重点涉及书本的第六章内容,这可能包括特定主题或技术领域,需要深入学习和理解。

  2. 爬取并下载当当网某一本书的网页内容: 通过编写Python代码,实现对当当网上某一本书的网页内容进行爬取,并将其保存为HTML格式,这涉及到网络爬虫技术的应用。

  3. 在豆瓣网上爬取某本书的前50条短评内容并计算评分的平均值: 运用自学的正则表达式技能,爬取豆瓣网上某本书的前50条短评内容,并计算这些评分的平均值,为数据分析提供基础。

  4. 从长沙房产网爬取长沙某小区的二手房信息: 以名都花园为例,通过网络爬虫技术从长沙房产网(长沙链家网)上获取该小区的二手房信息,并将这些信息保存到EXCEL文件中,为房产数据的整理和分析提供便利。


🌍实验代码

  1. 操作书上第六章的内容
python 复制代码
import pandas as pd
df=pd.read_csv("wowo.csv")
df

pd.read_table("wowo.csv",sep=",")

df=pd.read_csv("wowo.csv",header=None)
df

df=pd.read_csv("wowo.csv",names=['a','b','c','d','message'])
df

#cat用/而type用\
!type .\wowo.csv

names=['a','b','c','d','message']
df=pd.read_csv("wowo.csv",names=names,index_col='message')
df

df=pd.read_csv("wowo.csv",names=names,skiprows=[0,2,3]) #跳过第一、三、四行
df
  1. 爬取并下载当当网某一本书的网页内容
python 复制代码
import urllib.request    
#做爬虫时要用到的库
   
#定义百度函数  
def dangdang_shuji(url,begin_page,end_page):  
    #三个参数: 链接+开始页数+结束页数  
    for i in range(begin_page, end_page+1):  
        #从开始页数到结束页数,因为range性质所以要想到达end_page得到达end_page+1
        sName = str(i).zfill(5) + '.html'     
        #填充为.html文件名
        #zfill(5)表示数字前自动补0,加上字符转化的整型i一共占五位
        print ('正在下载第' + str(i) + '个网页,并将其存储为' + sName + '......')  
        #显示爬虫细节
        f = open(sName,'wb+')        
        #w+以纯文本方式读写,而wb+是以二进制方式进行读写              
        m = urllib.request.urlopen(url+str(i)) .read()  
        #urllib.request请求模块
        #urlopen实现对目标url的访问
        #可用参数
        #url:  需要打开的网址
        #data:Post提交的数据
        #timeout:设置网站的访问超时时间
        f.write(m)  
        f.close()
        
#调用部分
bdurl = str(input('请输入您在当当网上搜索的关于某本书的网页地址:'))
# 注意输入网址 https://book.dangdang.com/
begin_page = int(input(u'请输入开始的页数:\n')) 
#将输入的字符串类型转化为整型
end_page = int(input(u'请输入终点的页数:\n'))  
#同上
dangdang_shuji(bdurl,begin_page,end_page)    
#调用函数
  1. 在豆瓣网上爬取某本书的前50条短评内容并计算评分的平均值
python 复制代码
import requests, re, time  
#获取响应时间与超时
count = 0
i = 0
sum, count_s = 0, 0
while(count < 50):
  #访问前50条记录
  if(i==0):
  #首页内容
    try:
      proxies = {'http': '120.236.128.201:8060','https': '120.236.128.201:8060'}
      headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}
      url = 'https://book.douban.com/subject/3674537/comments/?limit=20&status=P&sort=score'
      r = requests.get(url=url,headers=headers)
    except Exception as err:
      print(err)
      #打印输出错误信息
      break

  #其他页的内容
  else:
      start = i*20
    #url中start的值
      try:
        proxies = {'http': '120.236.128.201:8060','https': '120.236.128.201:8060'}
        headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}
        url='https://book.douban.com/subject/3674537/comments/?start='+str(start)+'&limit=20&status=P&sort=score'
        r = requests.get(url=url,headers=headers)
        # print('第'+str(i)+'页内容')
      except Exception as err:
        print(err)
        break
  soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
  # comments = soup.find_all('p', 'comment-content')
  #查找所有tag值为p,class标签为comment-content的内容

  comments = soup.find_all('span', class_='short')

  for item in comments:
    count = count + 1
    # print(count, item.string)
    print(count,item.get_text())
    #打印用户评论
    if count == 50:
      break 
  pattern = re.compile('<span class="user-stars allstar(.*?) rating"')
  #以正则表达式匹配网页中的内容

  p = re.findall(pattern, r.text)
  for star in p:
    count_s = count_s + 1
    sum += int(star)
  time.sleep(5)
  # 停顿5秒再开始
  i += 1
if count == 50:
  print("\n平均分:",sum / count_s)

import requests, re, time  
#获取响应时间与超时
from bs4 import BeautifulSoup 
#html的解析器,主要功能是解析和提取数据
def douBan():
    score_list=[]   
    #用于存储得分
    import urllib  
    #做爬虫时要用到的库
    count=0
    i=0
    while(count<50):  
        #求50条评价记录
         #首页内容
        if(i==0):
            try:
                headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}
                url = 'https://movie.douban.com/subject/35437938/comments?limit=20&status=P&sort=new_score'
                r = requests.get(url=url,headers=headers)
            except Exception as err:
                #返回报错的原因
                print(err)
                break

        #非首页内容
        else:
            start = i*20
            #url中start的值
            try:
                headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}
                url='https://movie.douban.com/subject/35437938/comments?start='+str(start)+'&limit=20&status=P&sort=new_score'
                r = requests.get(url=url,headers=headers)
                # requests.get表示向服务器请求数据,服务器返回的结果是个Response对象
            except Exception as err:
                print(err)
                break
        req=urllib.request.Request(url,headers=headers)
        #Request:构造一个基本的请求。headers可以模拟浏览器,url为目的网址
        #urllib.request 模块提供了最基本的构造 HTTP 请求的方法,利用它可以
        #模拟浏览器的一个请求发起过程,同时它还带有处理 authenticaton (授权验证),
        #redirections (重定向), cookies (浏览器Cookies)以及其它内容

        response=urllib.request.urlopen(req)
        #urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout,]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None)。
        #参数解释:
        #url:请求网址
        #data:请求时传送给指定url的数据,当给出该参数时,请求方式变为POST,未给出时为GET。
        #timeout:设定超时时间。如果在设定时间内未获取到响应,则抛出异常。
        #cafile, capath分别为CA证书及其路径

        
        html=response.read().decode("utf-8")
        #以utf-8方式读取爬取网页的内容
        bs=BeautifulSoup(html,"html.parser") 
        #beautifulSoup:提取html对象中的内容
        items=bs.find_all("div",class_="comment-item")
        
        findScore=re.compile('<span class="allstar(.*?) rating"')
        #匹配星级
        findName=re.compile('<img alt="(.*?)"')
        #正则表达式的字符串形式匹配电影名字

            
        for item in items:
            item=str(item)
            #找出对应的五十个电影的得分
            score=re.findall(findScore,item)[0]
            score=float(score)
            score_list.append(score)
            #将得分存放在score_list列表中
            count+=1
            #计数器加1,当计数器大于等于50则结束循环
            if(count>=50):
                break
        i+=1
        #下一页
        time.sleep(5) 
        # 停顿5秒
    print("评分表  :  ",score_list)
    
    #计算平均分
    length=len(score_list)
    print("一共%d条信息"%length)
    sum_score=0
    #计算总和,然后求平均分
    for i in score_list:
        sum_score+=i
    avg=sum_score/length
    print("豆瓣前50评价 总分为:",sum_score,"平均分:",avg)
#调用函数
douBan()
  1. 从长沙房产网爬取长沙某小区的二手房信息
cpp 复制代码
import requests as requ
import requests
#获取响应时间与超时
from bs4 import BeautifulSoup
#html的解析器,主要功能是解析和提取数据
import xlwt
#xlwt将数据和样式信息写入excel表格的库
 
def getHouseList(url):
    "获取房源信息:标题、链接地址、户型、面积、朝向、总价、所属区域、套内面积"
    house =[]
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}   
    #解析内容
    res = requests.get(url,headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.content,'html.parser')
    housename_divs = soup.find_all('div',class_='title')
    #查找该html网页中tag值为div、class值为title的部分
    #指定属性查找标签
    
    for housename_div in housename_divs:
        housename_as=housename_div.find_all('a')
        #参数解释:在原网页中,div标志下有一个叫"a"的超链接。所以次数找tag值为a的元素
        #返回值:对象数组,对象内容为a超链接中的属性)

        for housename_a in housename_as:
            housename=[]
            housename.append(housename_a.get_text())
            #得到超链接中的文字内容,放在housename列表中

            housename.append(housename_a.get('href'))
            house.append(housename)
            #获取超链接中的链接,放在house列表中

    huseinfo_divs = soup.find_all('div',class_='houseInfo')
    #参数解释:获取该网页中tag值为div,class值为houseInfo

    for i in range(len(huseinfo_divs)):
        info = huseinfo_divs[i].get_text()#获取houseInfo中的标题
        infos = info.split('|')
        #原网页以|符号分割的,这里以此做分割

        #小区名称
        house[i].append(infos[0])
        #户型
        house[i].append(infos[1])
        #平米
        house[i].append(infos[2])

    house_prices = soup.find_all('div',class_='totalPrice')
    #函数作用:获取网页中tag值为div,且class值为totalPrice的内容

    for i in range(len(house_prices)):
        price = house_prices[i].get_text()
        #获取文字内容
        house[i].append(price)
    return house
 
#爬取房屋详细信息:所在区域、套内面积
def houseinfo(url):
    #为什么要分为两个函数?因为这个网页中,输入一个url只是得到一些基本信息
    #而详细信息需要到从基本信息中的链接再去提取

    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER'}
    res = requests.get(url,headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.content,'html.parser')
    #headers、res、soup与getHouseList()函数中一致。基本上可以作为固定不变的部分

    msg =[]
    #获取房源的所在区域
    areainfos = soup.find_all('span',class_='info')
    #获取网页中tag值为span,class为info的内容(以具体网页内容为准)

    for areainfo in areainfos:
        #只需要获取第一个a标签的内容即可
        area = areainfo.find('a')
        #找到tag值为a(超链接)的内容。返回一个对象数组
        #具体内容为:herf、target、text

        if(not area):#如果area为null
            continue#如果没有这部分信息就跳过
        hrefStr = area['href']#提取该房源的链接
        if(hrefStr.startswith('javascript')):
            continue
        msg.append(area.get_text())#获取房源所在的地区名称
        break#由于只需要获取第一个a标签的内容,所以此时就可以跳出循环

    #根据房屋户型计算套内面积
    infolist = soup.find_all('div',id='infoList')
    #获取tag值为div,id为infolist的内容
    #注意网站标注的总面积与实际的套内面积是不一样的,所以需要重新计算

    num = []
    for info in infolist:
        cols = info.find_all('div',class_='col')
        #网站中包含col列的有很多,包括面积、方位、名称等等
        #老师的方法是遍历所有的col,
        #我觉得更好的方法是将包含平米的col单独提取出来,这样就无需使用try

        for i in cols:
            pingmi = i.get_text()#获取标题(面积,即xxx平米)
            try:
                #尝试从string中提取数字
                a = float(pingmi[:-2])#从开头到距离尾部2个字符,即把"平米"汉字去掉了
                num.append(a)
            except ValueError:
                #如果出错就跳出
                continue
    msg.append(sum(num))#计算各户型的总面积
    return msg
 
def writeExcel(excelPath,houses):
    "#将爬取数据写入excel文件"
    #excelPath:excel文件存储的路径,houses:包含房源基本信息的列表
    workbook = xlwt.Workbook()
    #函数作用:新建一个工作簿
    sheet = workbook.add_sheet('git')
    #添加一行

    row0=['标题','链接地址','户型','面积','朝向','总价','所属区域','套内面积']
    for i in range(0,len(row0)):
        sheet.write(0,i,row0[i])
        #作为excel表列索引

    for i in range(0,len(houses)):
        house = houses[i]
        print(house)
        for j in range(0,len(house)):
            sheet.write(i+1,j,house[j])
            #数据写完一行接上一行
    workbook.save(excelPath)
    #将excel工作簿保存到指定位置
 
#主函数
def main():
    data = []
    for i in range(1,5):
        print('-----分隔符',i,'-------')
        #i从1到4
        if i==1:
            url ='https://cs.lianjia.com/ershoufang/c3511059937033rs%E5%90%8D%E9%83%BD%E8%8A%B1%E5%9B%AD/'
            #此时i=1时url指向该地址
        else:
            url='https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg'+str(i)+'c3511059937033rs%E5%90%8D%E9%83%BD%E8%8A%B1%E5%9B%AD/'
            #i不等于1时url执行不同位置
        
        houses =getHouseList(url)
        
        for house in houses:
            link = house[1]
            if(not link or not link.startswith('http')):
                #无法连接或连接协议不是http,使用continue跳出循环
                continue
            mianji = houseinfo(link)
            house.extend(mianji)
        data.extend(houses)
        #将数据整合到daya里统一写入excel表
    writeExcel('d:/cs.xls',data)
    
if __name__ == '__main__':
    main()
    #如果模块是被直接运行的,则代码块被运行,
    #如果模块是被导入的,则代码块不被运行

🌍实验结果

1.问题一

2.问题二

3.问题三

4.问题四


🌍实验体会

  1. 实验学习和爬虫指令使用

    • 通过实验首次接触了使用Python进行爬虫,学到了相关爬虫指令,并成功爬取了当当网和长沙二手房的信息。
    • 发现在Linux系统下使用cat语法访问.csv文件,而在Windows系统下要使用type,需要注意斜线的差异。
  2. 对Python库的认识和意识拓展

    • 在此实验中,通过社区查阅了相关资源,附上了详细注释,深化了对爬虫的理解。
    • 意识到Python语言的强大之处,不论是机器学习的scikit-learn库还是爬虫的requests库,都涉及到Python,并体会到其调用封装在不同的库中。
  3. 爬虫问题解决和环境疑惑

    • 遇到在Jupyter Notebook中出现'int' object is not callable的问题,通过重新创建文件解决,但对问题原因产生疑惑。
    • 怀疑问题可能与装了PyTorch导致与Python两个虚拟环境冲突,但并未做实质修改,问题自行解决,留下疑惑。

📝总结

Python领域就像一片未被勘探的信息大海,引领你勇敢踏入Python数据科学的神秘领域。这是一场独特的学习冒险,从基本概念到算法实现,逐步揭示更深层次的模式分析、匹配算法和智能模式识别的奥秘。

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