网络爬虫：

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有ipipgo、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

以上是网络爬虫的百度，下面开始介绍使用Python进行网络爬虫来获取数据。

用来获取新冠肺炎的实时数据。
使用的工具PyCharm
新建Python文件，命名为get_data
使用爬虫最常用的request模块

第一部分：

获取网页信息：

import requests url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia" response = requests.get(url)

第二部分：

可以观察数据的特点：
数据包含在script标签里，使用xpath来获取数据。
导入一个模块from lxml import etree
生成一个html对象并且进行解析
可以得到一个类型为list的内容，使用第一项就可以得到全部内容
接下来首先获取component的内容，这时使用json模块，将字符串类型转变为字典(Python的数据结构）
为了获取国内的数据，需要在component中找到caseList

接下来上代码：

from lxml import etree import json # 生成HTML对象 html = etree.HTML(response.text) result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()') result = result[0] # json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型 result = json.loads(result) result_in = result['component'][0]['caseList']　

第三部分：

将国内的数据存储到excel表格中：
使用openyxl模块，import openpyxl
首先创建一个工作簿，在工作簿下创建一个工作表
接下来给工作表命名和给工作表赋予属性

代码如下：

import openpyxl #创建工作簿 wb = openpyxl.Workbook() #创建工作表 ws = wb.active ws.title = "国内疫情" ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量']) ''' area –> 大多为省份 city –> 城市 confirmed –> 累计 crued –> 值域 relativeTime –> confirmedRelative –> 累计的增量 curedRelative –> 值域的增量 curConfirm –> 现有确镇 curConfirmRelative –> 现有确镇的增量 ''' for each in result_in: temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'], each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'], each['curConfirmRelative']] for i in range(len(temp_list)): if temp_list[i] == '': temp_list[i] = '0' ws.append(temp_list) wb.save('./data.xlsx')

第四部分：

将国外数据存储到excel中：
在component的globalList中得到国外的数据
然后创建excel表格中的sheet即可，分别表示不同的大洲

代码如下：

data_out = result['component'][0]['globalList'] for each in data_out: sheet_title = each['area'] # 创建一个新的工作表 ws_out = wb.create_sheet(sheet_title) ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量']) for country in each['subList']: list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'], country['curConfirm'], country['confirmedRelative']] for i in range(len(list_temp)): if list_temp[i] == '': list_temp[i] = '0' ws_out.append(list_temp) wb.save('./data.xlsx')

整体代码如下：

import requests from lxml import etree import json import openpyxl

url = "https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia" response = requests.get(url) #print(response.text) # 生成HTML对象 html = etree.HTML(response.text) result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()') result = result[0] # json.load()方法可以将字符串转化为python数据类型 result = json.loads(result) #创建工作簿 wb = openpyxl.Workbook() #创建工作表 ws = wb.active ws.title = "国内疫情" ws.append(['省份', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量', '死亡增量', '治愈增量', '现有确诊增量']) result_in = result['component'][0]['caseList'] data_out = result['component'][0]['globalList'] ''' area –> 大多为省份 city –> 城市 confirmed –> 累计 crued –> 值域 relativeTime –> confirmedRelative –> 累计的增量 curedRelative –> 值域的增量 curConfirm –> 现有确镇 curConfirmRelative –> 现有确镇的增量 ''' for each in result_in: temp_list = [each['area'], each['confirmed'], each['died'], each['crued'], each['curConfirm'], each['confirmedRelative'], each['diedRelative'], each['curedRelative'], each['curConfirmRelative']] for i in range(len(temp_list)): if temp_list[i] == '': temp_list[i] = '0' ws.append(temp_list) # 获取国外疫情数据 for each in data_out: sheet_title = each['area'] # 创建一个新的工作表 ws_out = wb.create_sheet(sheet_title) ws_out.append(['国家', '累计确诊', '死亡', '治愈', '现有确诊', '累计确诊增量']) for country in each['subList']: list_temp = [country['country'], country['confirmed'], country['died'], country['crued'], country['curConfirm'], country['confirmedRelative']] for i in range(len(list_temp)): if list_temp[i] == '': list_temp[i] = '0' ws_out.append(list_temp) wb.save('./data.xlsx')

结果如下：

国内：

国外：

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