【爬虫作业】python爬虫作业——爬取汽车之家

爬取汽车之家期末作业:

代码如下所示:

python 复制代码
import random
import time

import requests  #发送网络请求
import parsel
import csv
# 1.发送网络请求
headers  = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36 Edg/96.0.1054.62',
    'cookie' :'cna=4PnlF84bLHECATzVzKSn1QVt; sca=affb7120; atpsidas=0812ac0d0153e7414eefc32b_1634996188_1; atpsida=341b48c86ac6a1e14421aa46_1640613502_50'
   }
csv_lmy = open('lmy-1.csv',mode='a',encoding='utf-8-sig',newline='')
csv_write = csv.writer(csv_lmy)#将文件以csv的方式保存
csv_write.writerow(['品牌','里程(万公里)','车龄','城市','认证','售价(万元)','原价(万元)','链接','车辆图片',])#将列表写入csv的前一行
for page in range(1,101):
    print(f'------------正在爬取第{page}页----------------------')
    url = f'https://www.che168.com/china/a0_0msdgscncgpi1ltocsp{page}exx0/'
    response = requests.get(url=url , headers = headers)
    # 2。获取数据 网页源代码
    print(response.text)
    lmy_html = response.text
    # 3.解析数据
    selector = parsel.Selector(lmy_html)
    lis = selector.css('.viewlist_ul li')
    for li in lis:
        try:
            name = li.css('.card-name::text').get()    #车名
            unit = li.css('.cards-unit::text').get()    #信息
            kemNumber = unit.split('/')[0]
            years = unit.split('/')[1]
            city = unit.split('/')[2]
            business = unit.split('/')[3]
            pirce = li.css('.pirce em::text').get()   #价格
            yprice = li.css('s::text').get()           #原价
            carinfo = li.css('.carinfo::attr(href)').get() #详情页链接
            img = li.css('img::attr(src)').get()       #图片链接
            #print(name,kemNumber,years,city,business,pirce,yprice,carinfo,img)
            csv_write.writerow([name,kemNumber,years,city,business,pirce,yprice,carinfo,img])
        except:
            pass
相关推荐
灏瀚星空10 分钟前
从基础到实战的量化交易全流程学习:1.3 数学与统计学基础——概率与统计基础 | 基础概念
笔记·python·学习·金融·概率论
Hellohistory15 分钟前
HOTP 算法与实现解析
后端·python
伊织code16 分钟前
cached-property - 类属性缓存装饰器
python·缓存·cache·装饰器·ttl·property·cached-property
国科安芯23 分钟前
新能源汽车运动控制器核心芯片选型与优化:MCU、DCDC与CANFD协同设计
单片机·嵌入式硬件·汽车
九河云27 分钟前
汽车制造行业如何在数字化转型中抓住机遇?
科技·重构·云计算·汽车·制造
明明跟你说过33 分钟前
深度学习常见框架:TensorFlow 与 PyTorch 简介与对比
人工智能·pytorch·python·深度学习·自然语言处理·tensorflow
搏博34 分钟前
专家系统的基本概念解析——基于《人工智能原理与方法》的深度拓展
人工智能·python·深度学习·算法·机器学习·概率论
yzx99101335 分钟前
决策树随机深林
人工智能·python·算法·决策树·机器学习
PRBTEK42 分钟前
新市场环境下新能源汽车电流传感技术发展前瞻
汽车
梓羽玩Python1 小时前
月之暗面最新开源模型!Kimi-Audio:革新多模态音频处理,统一音频理解、生成与对话!
人工智能·python·github