python3 爬虫天眼查

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mob649e81593bda 2024-09-10 04:55:50 ©著作权

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Python3 爬虫天眼查入门指南

在今天的信息时代，爬虫技术变得愈加重要。通过爬虫，你可以收集网站上的数据，进行分析和研究。这篇文章将带领你走进Python3爬虫的世界，以天眼查为例，让你了解爬虫的流程、步骤以及具体代码。

流程概览

首先，我们先来看看实现爬虫的基本流程。以下是一个简单的步骤表格，帮助你理清思路：

步骤	描述
步骤1	环境准备：安装必要的库
步骤2	发送HTTP请求：获取网页内容
步骤3	解析网页：提取所需的数据
步骤4	数据存储：将数据保存到文件
步骤5	处理异常：确保程序稳定运行

每一步的详细实现

步骤1：环境准备

首先，你需要确保安装了所需的库。我们主要使用requests和BeautifulSoup这两个库。

pip install requests beautifulsoup4

步骤2：发送HTTP请求

我们将使用requests库发送HTTP请求，从天眼查网站获取网页内容。

import requests

# 定义天眼查的URL
url = '

# 发送请求
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    print("请求成功")
else:
    print("请求失败，状态码:", response.status_code)

代码解释：

import requests：导入requests库。
url：设置目标网站的URL。
requests.get(url)：向目标URL发送GET请求。
response.status_code：检查返回的状态码来判断请求是否成功。

步骤3：解析网页

使用BeautifulSoup解析获取到的网页内容，并提取出我们想要的数据。

from bs4 import BeautifulSoup

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 假设我们想提取公司的名称
company_names = soup.find_all('a', class_='company-name')

# 打印出公司名称
for name in company_names:
    print(name.text)

代码解释：

from bs4 import BeautifulSoup：导入BeautifulSoup库。
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')：将获取的网页内容加载到BeautifulSoup中进行解析。
soup.find_all('a', class_='company-name')：根据标签和类名找到所有公司名称的链接。
print(name.text)：打印每个公司的名称文本。

步骤4：数据存储

将提取到的数据保存到文件中，以便后续分析。

# 打开文件进行写入
with open('company_names.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
    for name in company_names:
        file.write(name.text + '\n')

代码解释：

open('company_names.txt', 'w', encoding='utf-8')：以写入模式打开文件，确保使用UTF-8编码。
file.write(name.text + '\n')：将公司名称写入文件，每个名称后换行。

步骤5：处理异常

在爬虫的过程中，网络请求可能会失败，我们需要处理异常以确保程序的稳定。

try:
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # 如果状态码不是200，将引发异常
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print("请求发生异常:", e)

代码解释：

try和except：用于处理可能发生的异常。
response.raise_for_status()：如果请求失败，将引发异常，我们可以捕获并输出错误信息。

类图

为了帮助理解，上述步骤可以用以下类图表示：

classDiagram
    class WebScraper {
        +send_request()
        +parse_response()
        +store_data()
        +handle_error()
    }

    class RequestsHandler {
        +get(url)
        +raise_for_status()
    }

    class DataParser {
        +find_all(tag, class_name)
        +text()
    }

    WebScraper --> RequestsHandler
    WebScraper --> DataParser