最终的效果
废话不多少,直接上图
这里可以清楚的看到,数据库里包含了日期,内容,和网站link
下面我们来分析怎么实现
使用的库
import requests from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions import time from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd
目标分析
这是微博热搜的link:点我可以到目标网页
首先我们使用selenium对目标网页进行请求
然后我们使用xpath对网页元素进行定位,遍历获得所有数据
然后使用pandas生成一个Dataframe对像,直接存入数据库
一:得到数据
我们看到,使用xpath可以得到51条数据,这就是各热搜,从中我们可以拿到链接和标题内容
all = browser.find_elements_by_xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a') #得到所有数据 context = [i.text for i in c] # 得到标题内容 links = [i.get_attribute('href') for i in c] # 得到link
然后我们再使用zip函数,将date,context,links合并
zip函数是将几个列表合成一个列表,并且按index对分列表的数据合并成一个元组,这个可以生产pandas对象。
dc = zip(dates, context, links) pdf = pd.DataFrame(dc, columns=['date', 'hotsearch', 'link'])
其中date可以使用time模块获得
二:链接数据库
这个很容易
enging = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/webo") pdf.to_sql(name='infromation', con=enging, if_exists="append")
总代码
from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions import time from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd def get_data(): url = r"https://s.weibo.com/top/summary" # 微博的地址 option = ChromeOptions() option.add_argument('--headless') option.add_argument("--no-sandbox") browser = Chrome(options=option) browser.get(url) all = browser.find_elements_by_xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a') context = [i.text for i in all] links = [i.get_attribute('href') for i in all] date = time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime()) dates = [] for i in range(len(context)): dates.append(date) # print(len(dates),len(context),dates,context) dc = zip(dates, context, links) pdf = pd.DataFrame(dc, columns=['date', 'hotsearch', 'link']) # pdf.to_sql(name=in, con=enging, if_exists="append") return pdf def w_mysql(pdf): try: enging = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/webo") pdf.to_sql(name='infromation', con=enging, if_exists="append") except: print('出错了') if __name__ == '__main__': xx = get_data() w_mysql(xx)
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