爬虫实战——大麦网

前两天国庆，朋友在看中国好声音，出于对周杰伦以及李健的喜爱，朋友想去鸟巢看10月7号的巅峰之夜，于是…我上了大麦网查看票价，但是出于职业病，不小心就按下了F12，就有了这个项目

言归正传，爬取大麦网

经过反复点击发现，大麦网在经过多次点击之后，会出现需要登录的情况，因此，通过这点分析，我们需要登录的cookie

老套路，直接上代码

不愿意看代码的，可以直接跳过，看最后的总结

import requests
import json
import csv


class Spider(object):
    # 构造请求头等
    def __init__(self):
        self.url = "https://search.damai.cn/searchajax.html"
        self.headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36",
            "cookie": "_uab_collina=153898386691021526720657; _umdata=70CF403AFFD707DFEB6BA57C56CA3B13E7BD5DAF561D420C384FF4DA75A62F56B2225CEC1DD4846FCD43AD3E795C914C46F57A339EDEC74F7006D0CE8CD77F14; x5sec=7b226d65632d67756964652d7765623b32223a226639303431366238343735643836656338393965393365656533303433646662434f3669374e3046454b2f666a7476302f7244356a41453d227d; cna=b0mIEx9fXWcCAQ6CznyYZjAe; cookie2=18204ab51d2bd14a7326dab901c58057; t=37103c62b8274bb5769837840f8b71a8; _tb_token_=36ed1e7aee13e; x_hm_tuid=PN4CfOch3fJ1yW4MpI+z3hZhs9u9ODTzpfGE7AtbNvax7kg+GG7r3wFIj/ihN/iG; _hvn_login=18; csg=6be6a003; munb=4199098224; damai.cn_nickName=MeisterLee; damai.cn_user=gz4HkAnuV3BDKOniG3I4tVZ2WybxgALVJu0CZ2Xkbi57+SBwd++X2SrBbVRAeGWUGxb2+Rjuqig=; damai.cn_user_new=gz4HkAnuV3BDKOniG3I4tVZ2WybxgALVJu0CZ2Xkbi57%2BSBwd%2B%2BX2SrBbVRAeGWUGxb2%2BRjuqig%3D; h5token=9ccd095300bc4588a090b771e8418b2b_1_1; damai_cn_user=gz4HkAnuV3BDKOniG3I4tVZ2WybxgALVJu0CZ2Xkbi57%2BSBwd%2B%2BX2SrBbVRAeGWUGxb2%2BRjuqig%3D; loginkey=9ccd095300bc4588a090b771e8418b2b_1_1; user_id=116768239; isg=BNfX8KBwQJVhx8QVBH4OF8nuZksr4qxma9qAKCkEQKYNWPSaMO1Azkg-vr5isIP2",
            "referer": "https://search.damai.cn/search.htm?ctl=%20%20%20&order=1&cty="
        }
        self.data = {
            "cty": "北京",
            "ctl": "演唱会",
            "tsg": "0",
            "order": "1"
        }
        self.data_key = None
        # 构造IP代理(按需求开启)
        # proxies = {
        #     "http": "http://47.93.56.0:3128",
        #     "http": "http://39.135.24.12:80",
        # }

    # 请求url获取响应
    def get(self):
        response = requests.post(url=self.url, headers=self.headers, data=self.data)
        # 测试
        # print(response.text)
        return response

    # 解析数据
    def parse(self):
        # 将字符串数据转换成字典数据
        dict_data = json.loads(self.get().text)

        # 测试字典数据是否能解析出来
        # print(dict_data["pageData"]["resultData"])

        # 将需要的爬取的字典数据存储在变量中
        need_spider_data = dict_data["pageData"]["resultData"]
        # print(need_spider_data)
        # 构造存储头列表,第一种方法
        data_key = []
        for item in need_spider_data[0]:
            data_key.append(item)

        # 打印测试
        # print(data_key)
        self.data_key = data_key

        # # 第二种方法
        # data_keys = need_spider_data[0].keys()
        #
        # # 打印测试
        # print(data_keys)
        return need_spider_data

    # 保存为CSV数据
    def save(self):
        # 构建属性列表
        # list = ['actors', 'categoryname', 'cityname', 'description', 'price', 'pricehigh', 'showstatus', 'showtime', 'subcategoryname', 'venue', 'venuecity', 'verticalPic']
        list = self.data_key

        # 此处出现保存，报错为缺少字段，因此追加一个字段
        list.append('favourable')
        # 测试list
        print(list)

        # 数据
        my_data = self.parse()
        # 测试
        print(my_data)

        with open("damaiwang" + ".csv", "w", newline="", encoding='utf8') as f:
            # 传入头数据，即第一行数据
            writer = csv.DictWriter(f, list)
            writer.writeheader()
            for row in my_data:
                writer.writerow(row)


    # # 保存为字典数据
    # def save_dict(self):
    #     with open("damaiwang", 'w', encoding='utf8') as f:
    #         f.write(str(self.parse()))




if __name__ == '__main__':
    spider = Spider()
    # spider.run()
    spider.parse()
    spider.save()

在代码中我做了相应的注释，代码还可以继续优化，这里使用的cookie是我自己登录之后的cookie，代码在使用过程中，需要换成自己的cookie

遇到的问题总结

• 这个爬虫相对来说，是最基础也是最简单的，但是难点在于，如果要对数据做数据分析，就大概率的得把数据转化成CSV格式的文件进行保存，虽然在公司中并不是这么操作(一般直接存进数据库),对于个人项目来说，存成本地的CSV格式的文件就必不可少了。

• 保存成CSV格式的文件有很多办法，首先，最愚蠢(大智若愚)的办法就是遍历数据，把数据用逗号隔开，这种办法虽然看起来非常愚蠢，但是，我不得不给一个中肯的评价，有时候，在数据杂乱无章的时候，这是唯一的解决办法(实话说，网上有很多办法解决格式转化问题，但数据是千奇百怪的，我们很难预知我们爬取到的数据长什么样子)，这也是我目前还在探索的一个知识点，毕竟写程序最重要的还是解决问题，代码不能提高人工的生产率，要程序何用？

• 言归正传，这里我调用了 Python 的内置库——CSV，感兴趣的伙伴可以上网查看一下这个库的其他用法，这里我个人觉得能解决一时的问题，但终归不是一个长久之计

over~ peace~

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