大桥数据，国外大桥排行榜数据清单，Python爬虫120例第32例

柔光的暖阳◎ 2022-09-09 09:27 153阅读 0赞

《爬虫 120 例》专栏第 32 例，本例开始学习 `PyQuery` 解析框架，该解析对从前端转 Python 的朋友非常友好，因为它模拟的是 JQuery 操作。

正式开始前，先安装 `pyquery` 到本地开发环境中。命令如下：`pip install pyquery` ，我使用的版本为 `1.4.3`。

基本使用如下所示，看懂也就掌握了 5 成了，就这么简单。

from pyquery import PyQuery as pq
    
    s = '<html><title>橡皮擦的PyQuery小课堂</title></html>'
    doc = pq(s)
    print(doc('title'))

输出如下内容：

<title>橡皮擦的PyQuery小课堂</title>

也可以直接将要解析的网址 URL 传递给 `pyquery` 对象，代码如下所示：

from pyquery import PyQuery as pq
    
    url = "https://www.bilibili.com/"
    doc = pq(url=url,encoding="utf-8")
    
    print(doc('title')) # <title>哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili</title>

相同的思路，还可以通过文件初始化 `pyquery` 对象，只需要修改参数为 `filename` 即可。

基础铺垫过后，就可以进入到实操环节，下面是本次要抓取的目标案例分析。

## 目标站点分析 ##

本次要采集的为 ：List of Highest International Bridges（最高国际桥梁名单），页面呈现的数据如下所示。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5qKm5oOz5qmh55qu5pOm_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

> 在翻阅过程中发现多数都是中国设计的，果然我们基建世界第一。

翻页规则如下所示：

http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_1
    http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_2
    # 实测翻到第 13 页数据就空了，大概1200座桥梁
    http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_13

由于目标数据以表格形式存在，故直接按照表头提取数据即可。  
Rank，Name，Height (meters / feet)，Main Span Length，Completed，Location，Country

## 编码时间 ##

正式编码前，先拿第一页进行练手。

from pyquery import PyQuery as pq
    
    url = "http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_1"
    doc = pq(url=url, encoding='utf-8')
    print(doc('title'))
    
    
    def remove(str):
        return str.replace("<br/>", "").replace("\n", "")
    
    
    # 获取所有数据所在的行，下面使用的是 css 选择器，称作 jquery 选择器也没啥问题
    items = doc.find('table.wikitable.sortable tr').items()
    for item in items:
        td_list = item.find('td')
        rank = td_list.eq(1).find("span.sorttext").text()
        name = td_list.eq(2).find("a").text()
        height = remove(td_list.eq(3).text())
        length = remove(td_list.eq(4).text())
        completed = td_list.eq(5).text()
        location = td_list.eq(6).text()
        country = td_list.eq(7).text()
        print(rank, name, height, length, completed, location, country)

代码整体写下来，发现依旧是对于选择器的依赖比较大，也就是需要熟练的操作选择器，选中目标元素，方便获取最终的数据。

将上述代码扩大到全部数据，修改成迭代采集。

from pyquery import PyQuery as pq
    import time
    
    
    def remove(str):
        return str.replace("<br/>", "").replace("\n", "").replace(",", "，")
    
    
    def get_data(page):
        url = "http://www.highestbridges.com/wiki/index.php?title=List_of_Highest_International_Bridges/Page_{}".format(
            page)
        print(url)
        doc = pq(url=url, encoding='utf-8')
        print(doc('title'))
    
        # 获取所有数据所在的行，下面使用的是 css 选择器，称作 jquery 选择器也没啥问题
    
        items = doc.find('table.wikitable.sortable tr').items()
        for item in items:
            td_list = item.find('td')
            rank = td_list.eq(1).find("span.sorttext").text()
            name = remove(td_list.eq(2).find("a").text())
            height = remove(td_list.eq(3).text())
            length = remove(td_list.eq(4).text())
            completed = remove(td_list.eq(5).text())
            location = remove(td_list.eq(6).text())
            country = remove(td_list.eq(7).text())
            data_tuple = (rank, name, height, length, completed, location, country)
    
            save(data_tuple)
    
    
    def save(data_tuple):
        try:
            my_str = ",".join(data_tuple) + "\n"
            # print(my_str)
            with open(f"./data.csv", "a+", encoding="utf-8") as f:
                f.write(my_str)
                print("写入完毕")
        except Exception as e:
            pass
    
    
    if __name__ == '__main__':
        for page in range(1, 14):
            get_data(page)
            time.sleep(3)

其中发现存在英文的逗号，统一进行修改，即 `remove(str)` 函数的应用。

## 收藏时间 ##

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