一、写在前面

由于在平时的工作中,需要对某信托网的信托在售和资管在售数据进行统计分析,但是一条一条的输入,显然太过耗时耗力,于是萌生了写个爬虫的想法。

一门计算机语言,可以当做是在模仿人的目的或意图来进行一系列行为或动作,所以在写代码之前,首先要弄清楚你要干什么,如果是你,你每一步的动作是什么,然后将这一步步的动作通过代码传递给计算机,让计算机高效的帮你完成即可。

本文结合正则表达式和比较流行的 beautifulsoup(bs4),对网页进行解析并提取数据,因此在正式进行之前,有必要简单介绍下正则表达式和 bs4。
更多内容可以学习《测试工程师 Python 工具开发实战》书籍《大话性能测试 JMeter 实战》书籍

二、基础知识

1、正则表达式

具体的详细介绍可自行去网上补知识,这里只介绍一些规则和常用的用法。

# 正则表达式
规则:
    单字符:
            .  : 除换行以外所有字符
            [] : 匹配集合中任意一个字符
            \d : 数字
            \D : 非数字
            \w : 数字、字母、下划线、中文
            \W : 非数字、字母、下划线、中文
            \s : 空格
            \S : 非空格
    数量修饰:
             * : 任意多次
             + : 至少1次
             ?: 非贪婪方式,可有可无
           {m} : 固定m次
          {m+} : 至少m次
         {m,n} : m到n次
    起始:
             ^ : 以啥啥开头
             $ : 以啥啥结尾
    常用组合和函数:
            .* : 贪婪方式任意字符任意次数
           .*? : 非贪婪方式任意字符任意次数
           r = re.compile(r'正则表达式',re.S) : 
                              最常用:将规则传递给某个参数以便反复使用
           re.match\re.search\(字符串)
           re.findall(字符串)
           re.sub(正则表达式,替换内容,字符串)

2、bs4

同样,详细知识自行补,这里只介绍常用的用法:select 结合选择器的用法。

# bs4用法
首先加载里面的BeautifulSoup:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup('网页响应回来的东西')

主要有以下几种提取规则:

1、获取标签
    soup.a   获取a标签(第一个)
2、获取属性
    soup.a.attrs   获取a标签下所有的属性和值,返回的是字典
    soup.a['name'] 获取a标签下的name属性
3、获取内容
    soup.a.string()
    soup.a.text()   建议使用这个
4、find用法
    soup.find('a')  找到第一个a
    soup.find('a',title='')  附加条件的查找
5、find_all用法
    soup.find_all('a')  找到所有a
    soup.find_all(['a','b']) 找到所有a和b
    soup.find_all('a',limit=5) 找到前5个a
6、select用法——重点
    结合选择器使用,常用的选择器如下:
    标签选择器:如div表示为div
    类选择器:.表示,如class = 'you'表示为.you
    id选择器:#表示,如id = 'me'表示为#me 
   组合选择器:如div,.you,#me   
   层级选择器:如div .you #me表示选取div标签下的you类下的id为me的内容
              再如div > .you > #me,> 则表示只能是下面一级

三、开始实战——爬取某信托网的信托在售数据

1、爬取前的准备工作——梳理好代码的逻辑

正如前面所说,写代码之前,首先要清楚你想要干什么,如果是你,你是什么样的动作来达到你的这个目的或意图。

第一,你的目的或意图是什么,对于本例而言,我需要获取任意某页至某页信托在售产品的下面数据:产品名称、发行机构、发行时间、最高收益、产品期限、投资行业、发行地、收益分配方式、发行规模、最低收益、最高收益和利率等级划分情况这 12 个数据。

第二,如果是人,需要哪些动作来达到这个目的。我们来看下网页。动作就清晰了:

输入网址/搜索关键字 > 进入网站 > 点击红色框框里的信托产品和在售 > 录入下面绿色框框里的相关信息 > 发现信息不全,再点击这个产品,在详情页(再下一张图)继续录入。

2、开始爬取

既然动作清晰了,那就可以让计算机来模拟人的这个动作进行爬取了。

然后就是写代码的逻辑了。我们用做数学题常用的倒推法来梳理这个过程。

要想获取数据 < 你得解析网页给你的响应 < 你得有个响应 < 你得发送请求 < 你得有个请求 request < 你得有个 url。

然后我们再正过来解题:获取 url > 构建 request > 发送请求 > 获取响应 > 解析响应 > 获取所需数据 > 保存数据。

所以按照这个步骤,我们可以先做出一个大框架,然后在框架的基础上补充血肉。大框架,就是定义个主函数。

值得注意的是,本例中,每个产品的信息获取,我们都有二次点击的动作,即第一页数据不全,我们再点击进入详情页进行剩余数据的获取,因此,本例是有两层的数据获取过程的。第一层使用正则表达式,第二层使用 bs4。

① 定义主函数

如下是这个主函数,前面的写入相关数据你可以先不管,这都是在第一步的获取 url 时,后补过来的。

回到前面的目的:提取任意某页至任意某页的数据,所以写个循环是必须的,然后在循环下方,两层网页的数据获取框架就出来了。(由于第二层网页的 url 是根据第一层网页的某个数据拼接出来的,而第一层网页是一下子提取整个页面所有产品的信息,所以第二层网页的提取也设置了个循环,对第一层网页的所有产品,一个一个点进去进行提取)

# 定义一个主函数
def main():

    # 写入相关数据
    url_1 = 'http://www.某信托网.com/Action/ProductAJAX.ashx?'
    url_2 = 'http://www.某信托网/Product/Detail.aspx?'
    size = input('请输入每页显示数量:')
    start_page = int(input('请输入起始页码:'))
    end_page = int(input('请输入结束页码'))
    type = input('请输入产品类型(1代表信托,2代表资管):')  
    items = []                # 定义一个空列表用来存储数据

    # 写循环爬取每一页
    for page in range(start_page, end_page + 1):

    # 第一层网页的爬取流程
        print('第{}页开始爬取'.format(page))

        # 1、拼接url——可定义一个分函数1:joint
        url_new = joint(url_1 ,size=size ,page=page ,type=type)

        # 2、发起请求,获取响应——可定义一个分函数2:que_res
        response = que_res(url_new)

        # 3、解析内容,获取所需数据——可定义一个分函数3:parse_content_1
        contents = parse_content_1(response)

        # 4、休眠2秒
        time.sleep(2)

    # 第二层网页的爬取流程

        for content in contents:
            print('    第{}页{}开始下载'.format(page ,content[0]))

            # 1、拼接url
            id = content[0]
            url_2_new = joint(url_2 ,id=id)      # joint为前面定义的第1个函数

            # 2、发起请求,获取响应
            response_2 = que_res(url_2_new)     # que_res为前面定义的第2个函数

            # 3、解析内容,获取所需数据——可定义一个分函数4:parse_content_2,直接返回字典格式的数据
            item = parse_content_2(response_2 ,content)

            # 存储数据
            items.append(item)
            print('    第{}页{}结束下载'.format(page ,content[0]))

            # 休眠5秒
            time.sleep(5)

        print('第{}页结束爬取'.format(page))

    # 保存数据为dataframe格式CSV文件
    df = pd.DataFrame(items)
    df.to_csv('data.csv' ,index=False ,sep=',' ,encoding='utf-8-sig')

   print('*'*30)
   print('全部爬取结束')

if __name__ == '__main__':
    main()

② 获取 url —— 第一层和第二层通用

由于我们需要访问两层的数据,所以希望定义一个函数,能对两层的 URL 都可以进行拼接。

如下图为第一层页面的内容和源码,由第二个红框中的内容 (X-Requested-With:XMLHttpRequest),可知这是一个 AJAX get 请求,且携带者第三个红框中的数据,而第三个红框中的数据,又恰好是第一个红框中的 url 的一部分,即为:
http://www..com/Action/ProductAJAX.ashx?加上第三个红框中的数据。某信托网
第三个框框中包括几个可变的数据:pageSize(表示一页显示多少产品);pageIndex(表示第几页);conditionStr(定义产品类型,1 表示信托,2 表示资管),其余的数据都是固定的(这其中有个_:1544925791285 这种下划线带一串数字的东西,像是个随机数,去掉也没影响,我就给去掉了)。

下图为第二层页面的内容和源码,可见只是一个简单的 get 请求,且网址很简单,就是一个http://www..com/Product/Detail.aspx?加上一个 id,而这个 id 又来自哪里呢,答案就在第一层网页的响应数据中(见再下面一幅图的红色框)。某信托网


通过上面的分析,第一层网页的请求 url 由一个固定的部分加上一些数据,第二层网页的 url 依赖于第一层的数据,我们先在主函数中将 url_1、url_2 和一些可变的数据写入(见上面的主函数),然后定义一个函数用来拼接两层的 url 即可,因为第一层网页 url 的固定部分长度为 47,第二层的为 43,这里使用一个长度条件来判断是拼接第一层还是拼接第二层。

# 定义第1个分函数joint,用来拼接url
def joint(url,size=None,page=None,type=None,id=None):
    if len(url) > 45:
        condition = 'producttype:' + type + '|status:在售'
        data = {
        'mode': 'statistics',
        'pageSize': size,
        'pageIndex': str(page),
        'conditionStr': condition,
        'start_released': '',
        'end_released': '',
        'orderStr': '1',
        'ascStr': 'ulup'
        }
        joint_str = urllib.parse.urlencode(data)
        url_new = url + joint_str
    else:
        data = {
            'id':id
            }
        joint_str = urllib.parse.urlencode(data)
        url_new = url + joint_str
    return url_new

③ 构建 request + 获取 response 一条龙 —— 第一层和第二层通用

获取 url 后,接下来就是构建 request 用来发送请求获取响应了,此处定义一个函数实现一条龙服务。
这里为了提防反爬,user_agent 在多个里随机选,并使用了代理池(虽然不多),并且我电脑端也进行了局域网 ip 代理。

# 定义第2个函数que_res,用来构建request发送请求,并返回响应response
def que_res(url):

    # 构建request的第一步——构建头部:headers
    USER_AGENTS = [ 
        "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; TencentTraveler 4.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; The World)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Avant Browser)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)",
        ]
    user_agent = random.choice(USER_AGENTS)
    headers = {
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
        'Connection': 'keep-alive', 
        'Host': 'www.某信托网.com',
        'Referer': 'http://www.某信托网.com/Product/Index.aspx',
        'User-Agent': user_agent,
        'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
        }

    # 构建request的第二步——构建request
    request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)


    # 发起请求的第一步——构建代理池
    proxy_list = [      
        {'http':'125.40.29.100:8118'},
        {'http':'14.118.135.10:808'}
        ]
    proxy = random.choice(proxy_list)

    # 发起请求的第二步——创建handler和opener
    handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy)
    opener = urllib.request.build_opener(handler)

    # 发起请求的第三步——发起请求,获取响应内容并解码
    response = opener.open(request).read().decode()

    # 返回值
    return response

④ 解析第一层网页的内容

获取响应之后就是解析并提取数据了,第一层使用正则表达式的方法来进行。
获取的 response 如下如:

因此可写出如下正则,从左到右分配匹配出 ID、产品名称、发行机构、发行时间、产品期限、投资行业、首页收益。

# 定义第3个函数parse_content_1,用来解析并匹配第一层网页内容,此处使用正则表达式方法
def parse_content_1(response):

    # 写正则进行所需数据的匹配
    re_1 = re.compile(
    r'{"ROWID".*?"ID":"(.*?)","Title":"(.*?)","producttype".*?"issuers":"(.*?)","released":"(.*?) 0:00:00","PeriodTo":(.*?),"StartPrice".*?"moneyinto":"(.*?)","EstimatedRatio1":(.*?),"status":.*?"}')
    contents = re_1.findall(response)
    return contents
```python
** 解析第二层网页的内容并输出数据**

第二层使用bs4中的select+选择器的方法来进行除了第一层所提取的数据外还需要发行地收益分配方式发行规模最低收益最高收益和利率等级分布情况
网页如下可见我们所需要的信息隐藏在一个又一个tr标签里而这个tr标签处于id=procon1下的一个table标签里此处有个坑就是从网页来看table下还有个tbody标签而实际得到的响应里并没有)。

![](/uploads/photo/2023/92781661-204c-44b2-8cae-413bcefc9a02.png!large)


由于我们不是所有的信息都要所以我们可以一个一个的提取最终输出个数据代码如下这中间用到了前面提到的选择器知识和一些字符串处理方法):
```python
# 定义第4个函数parse_content_2,用来解析并匹配第二层网页内容,并输出数据,此处使用BeautifulSoup方法
def parse_content_2(response,content):

    # 使用bs4进行爬取第二层信息
    soup = BeautifulSoup(response)

    # 爬取发行地和收益分配方式,该信息位于id为procon1下的table下的第4个tr里
    tr_3 = soup.select('#procon1 > table > tr')[3]
address = tr_3.select('.pro-textcolor')[0].text
r_style = tr_3.select('.pro-textcolor')[1].text 

    # 爬取发行规模,该信息位于id为procon1下的table下的第5个tr里
    tr_4 = soup.select('#procon1 > table > tr')[4]
guimo = tr_4.select('.pro-textcolor')[1].text
re_2 = re.compile(r'.*?(\d+).*?', re.S) 
    scale = re_2.findall(guimo)[0]
   # 爬取收益率,该信息位于id为procon1下的table下的第8个tr里
    tr_7 = soup.select('#procon1 > table > tr')[7]
rate = tr_7.select('.pro-textcolor')[0].text[:(-1)]
r = rate.split('至')
  r_min = r[0]
    r_max = r[1]

    # 提取利率等级
    tr_11 = soup.select('#procon1 > table > tr')[11]
r_grade = tr_11.select('p')[0].text

    # 保存数据到一个字典中
    item = {
    '产品名称':content[1],
    '发行机构':content[2],
    '发行时间':content[3],
    '产品期限':content[4],
    '投资行业':content[5],
    '首页收益':content[6],
    '发行地': address,
    '收益分配方式': r_style,
    '发行规模': scale,
    '最低收益': r_min,
    '最高收益': r_max,
    '利率等级': r_grade
    }

    # 返回数据
    return item

⑥ 保存数据到本地(以 dataframe 格式保存到本地 CSV 格式

# 保存数据为dataframe格式CSV文件
    df = pd.DataFrame(items)
    df.to_csv('data.csv',index=False,sep=',',encoding='utf-8-sig')

好了,现在就大功告成了,最后不要只让自己爽,也要让对方的服务器别太难过,在一些地方休眠几秒,完整代码如下。

import urllib.request
import urllib.parse
import re
import random
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time

# 定义第1个分函数joint,用来拼接url
def joint(url,size=None,page=None,type=None,id=None):
    if len(url) > 45:
        condition = 'producttype:' + type + '|status:在售'
        data = {
        'mode': 'statistics',
        'pageSize': size,
        'pageIndex': str(page),
        'conditionStr': condition,
        'start_released': '',
        'end_released': '',
        'orderStr': '1',
        'ascStr': 'ulup'
        }
        joint_str = urllib.parse.urlencode(data)
        url_new = url + joint_str
    else:
        data = {
            'id':id
            }
        joint_str = urllib.parse.urlencode(data)
        url_new = url + joint_str
    return url_new

# 定义第2个函数que_res,用来构建request发送请求,并返回响应response
def que_res(url):

    # 构建request的第一步——构建头部:headers
    USER_AGENTS = [ 
        "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; TencentTraveler 4.0)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; The World)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Avant Browser)",
        "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)",
        ]
    user_agent = random.choice(USER_AGENTS)
    headers = {
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
        'Connection': 'keep-alive', 
        'Host': 'www.某信托网.com',
        'Referer': 'http://www.某信托网.com/Product/Index.aspx',
        'User-Agent': user_agent,
        'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
        }

    # 构建request的第二步——构建request
    request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)


    # 发起请求的第一步——构建代理池
    proxy_list = [      
        {'http':'125.40.29.100:8118'},
        {'http':'14.118.135.10:808'}
        ]
    proxy = random.choice(proxy_list)

    # 发起请求的第二步——创建handler和opener
    handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy)
    opener = urllib.request.build_opener(handler)

    # 发起请求的第三步——发起请求,获取响应内容并解码
    response = opener.open(request).read().decode()

    # 返回值
    return response

# 定义第3个函数parse_content_1,用来解析并匹配第一层网页内容,此处使用正则表达式方法
def parse_content_1(response):

    # 写正则进行所需数据的匹配
    re_1 = re.compile(
    r'{"ROWID".*?"ID":"(.*?)","Title":"(.*?)","producttype".*?"issuers":"(.*?)","released":"(.*?) 0:00:00","PeriodTo":(.*?),"StartPrice".*?"moneyinto":"(.*?)","EstimatedRatio1":(.*?),"status":.*?"}')
    contents = re_1.findall(response)
    return contents

# 定义第4个函数parse_content_2,用来解析并匹配第二层网页内容,并输出数据,此处使用BeautifulSoup方法
def parse_content_2(response,content):

    # 使用bs4进行爬取第二层信息
    soup = BeautifulSoup(response)

    # 爬取发行地和收益分配方式,该信息位于id为procon1下的table下的第4个tr里
    tr_3 = soup.select('#procon1 > table > tr')[3]         #select到第四个目标tr
    address = tr_3.select('.pro-textcolor')[0].text        #select到该tr下的class为pro-textcolor的第一个内容(发行地)
    r_style = tr_3.select('.pro-textcolor')[1].text        #select到该tr下的class为pro-textcolor的第二个内容(收益分配方式)

    # 爬取发行规模,该信息位于id为procon1下的table下的第5个tr里
    tr_4 = soup.select('#procon1 > table > tr')[4]         #select到第五个目标tr    
    guimo = tr_4.select('.pro-textcolor')[1].text          #select到该tr下的class为pro-textcolor的第二个内容(发行规模:至***万)
    re_2 = re.compile(r'.*?(\d+).*?', re.S)                #设立一个正则表达式,将纯数字提取出来
    scale = re_2.findall(guimo)[0]                         #提取出纯数字的发行规模

    # 爬取收益率,该信息位于id为procon1下的table下的第8个tr里
    tr_7 = soup.select('#procon1 > table > tr')[7]         #select到第八个目标tr
    rate = tr_7.select('.pro-textcolor')[0].text[:(-1)]    #select到该tr下的class为pro-textcolor的第一个内容(且通过下标[-1]将末尾的 % 去除)
    r = rate.split('至')                                   #此处用来提取最低收益和最高收益
    r_min = r[0]
    r_max = r[1]

    # 提取利率等级
    tr_11 = soup.select('#procon1 > table > tr')[11]       #select到第十二个目标tr
    r_grade = tr_11.select('p')[0].text                    #select到该tr下的p下的第一个内容(即利率等级)

    # 保存数据到一个字典中
    item = {
    '产品名称':content[1],
    '发行机构':content[2],
    '发行时间':content[3],
    '产品期限':content[4],
    '投资行业':content[5],
    '首页收益':content[6],
    '发行地': address,
    '收益分配方式': r_style,
    '发行规模': scale,
    '最低收益': r_min,
    '最高收益': r_max,
    '利率等级': r_grade
    }

    # 返回数据
    return item

# 定义一个主函数
def main():

    # 写入相关数据
    url_1 = 'http://www.某信托网.com/Action/ProductAJAX.ashx?'
    url_2 = 'http://www.某信托网.com/Product/Detail.aspx?'
    size = input('请输入每页显示数量:')
    start_page = int(input('请输入起始页码:'))
    end_page = int(input('请输入结束页码'))
    type = input('请输入产品类型(1代表信托,2代表资管):') 
    items = []                       # 定义一个空列表用来存储数据

    # 写循环爬取每一页
    for page in range(start_page, end_page + 1):

        # 第一层网页的爬取流程
        print('第{}页开始爬取'.format(page))
        # 1、拼接url——可定义一个分函数1:joint
        url_new = joint(url_1,size=size,page=page,type=type)

        # 2、发起请求,获取响应——可定义一个分函数2:que_res
        response = que_res(url_new)

        # 3、解析内容,获取所需数据——可定义一个分函数3:parse_content_1
        contents = parse_content_1(response)

        # 4、休眠2秒
        time.sleep(2)

        # 第二层网页的爬取流程

        for content in contents:
            print('    第{}页{}开始下载'.format(page,content[0]))
            # 1、拼接url
            id = content[0]
            url_2_new = joint(url_2,id=id)      # joint为前面定义的第1个函数

            # 2、发起请求,获取响应
            response_2 = que_res(url_2_new)     # que_res为前面定义的第2个函数

            # 3、解析内容,获取所需数据——可定义一个分函数4:parse_content_2,直接返回字典格式的数据
            item = parse_content_2(response_2,content)

            # 存储数据
            items.append(item)
            print('    第{}页{}结束下载'.format(page,content[0]))
            # 休眠5秒
            time.sleep(5)

        print('第{}页结束爬取'.format(page))


    # 保存数据为dataframe格式CSV文件
    df = pd.DataFrame(items)
    df.to_csv('data.csv',index=False,sep=',',encoding='utf-8-sig')

    print('*'*30)
    print('全部爬取结束')

if __name__ == '__main__':
    main()

3、爬取结果

运行代码,这里以每页显示 4 个产品,爬取前 3 页的信托在售为例,运行结果如下:

然后打开存到本地的 CSV 文件如下:结果是美好的。

这种两层网页的数据抓取,可以用在非常非常非常多的地方呦。更多学习内容可以关注微信公众号大话性能。
更多内容可以学习《测试工程师 Python 工具开发实战》书籍《大话性能测试 JMeter 实战》书籍


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