文章目录一、分析网页二、爬取酒店信息

一、分析网页

爬取美团网成都地区的酒店信息

私信小编01即可获取大量Python学习资料

网站的页面是 JavaScript 渲染而成的美团酒店信息采集兼职,我们所看到的内容都是网页加载后又执行了JavaScript代码之后才呈现出来的美团酒店信息采集兼职,因此这些数据并不存在于原始 HTML 代码中,而 requests 仅仅抓取的是原始 HTML 代码。抓取这种类型网站的页面数据,解决方案如下美团酒店信息采集兼职

分析 Ajax,很多数据可能是经过 Ajax 请求时候获取的,所以可以分析其接口。

在XHR里可以找到,Request URL有几个关键参数,uuid和cityId是城市标识,offset偏移量可以控制翻页,分析网页发现,第x页的offset为美团酒店信息采集兼职:(x-1)*20,limit表示每页有20条信息,startDay和endDay为当前的日期。

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在Preview里可以找到每页的20条信息

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模拟JavaScript渲染过程,直接抓取渲染后的结果。

selenium和pyppeteer爬虫就是用的这种方法

二、爬取酒店信息"""@Author  :叶庭云@Date    :2020/9/16 15:01@CSDN :https://blog.csdn.net/fyfugoyfa"""import requestsimport jsonimport openpyxlimport loggingfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport randomimport timelogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')url="https://ihotel.meituan.com/hbsearch/HotelSearch"headers={    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.162 Safari/537.36",    "Referer": "https://hotel.meituan.com/chengdu"}wb=openpyxl.Workbook()sheet=wb.activesheet.append(['酒店名称', '酒店地址', '酒店类型', '最低价', '评价', '评论数', '经度', '纬度'])def hotel_data(x):    data={        'utm_medium': 'pc',        'version_name': 999.9,        'cateId': 20,        'attr_28': 129,        'uuid': '5D4E443EC83DDD49B73F317921EAE16C7B492A634A67FA261773890F730A5932@1600263777783',        'cityId': 59,        'offset': x * 20,        'limit': 20,        'startDay': 20200916,        'endDay': 20200916,        'q': '', 'sort': 'defaults',        'X-FOR-WITH': '47zbBAV+k1e7QrnKt4lEVXrmtOE9w2OpFfGsKf539CDdXIw4r2V/qICcWVeNACGHWNbD6iL4huPyRVdkNJJwR6dqcoQMyzjUE3cQGWr6YZOwANQOlCSrZ7m1+aahwcnh/dTfaJLMZfxWaJQEISBuKbiMgDC8Vr4eaeWiYASkLl0ByB96MOUz7gfjUTbhlV0ZXvZ/ucwNcK3zxTQjmoBINsAY4HwpKQLpOV2IqV1CtPg=',    }    res=requests.get(url, headers=headers, params=data)    time.sleep(random.randint(1, 3))    results=json.loads(res.text)['data']['searchresult']    for con in results:        name=con['name']              # 酒店名称        addr=con['addr']              # 酒店地址        star=con['hotelStar']         # 酒店类型        price=con['lowestPrice']      # 最低价        scoreIntro=con['scoreIntro']  # 评价        comments=con['commentsCountDesc']  # 评论数        lng, lat=con['lng'], con['lat']    # 经纬度        data=[name, addr, star, price, scoreIntro, comments, lng, lat]        sheet.append(data)        logging.info(data)if __name__=='__main__':    page=[i for i in range(56)]    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:        executor.map(hotel_data, page)    wb.save("hotel.xlsx")

程序运行成功,酒店信息保存到了Excel。

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