1. 写在前面

今天要抓取的一个网站叫做微医网站，地址为 https://www.guahao.com ，我们将通过python3爬虫抓取这个网址，然后数据存储到CSV里面，为后面的一些分析类的教程做准备。本篇文章主要使用的库为pyppeteer 和 pyquery

首先找到 医生列表页

这个页面显示有 75952 条数据 ，实际测试中，翻页到第38页，数据就加载不出来了，目测后台程序猿没有把数据返回，不过为了学习，我们忍了。

2. 页面URL

https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p1

https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p2

...

https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p38

数据总过38页，量不是很大，咱只需要随便选择一个库抓取就行，这篇博客，我找了一个冷门的库

pyppeteer 在使用过程中，发现资料好少，很尴尬。而且官方的文档写的也不好，有兴趣的可以自行去看看。关于这个库的安装也在下面的网址中。

最简单的使用方法，在官方文档中也简单的写了一下，如下，可以把一个网页直接保存为一张图片。

import asyncio

from pyppeteer import launch

async def main():

browser = await launch() # 运行一个无头的浏览器

page = await browser.newPage() # 打开一个选项卡

await page.goto('http://www.baidu.com') # 加载一个页面

await page.screenshot({'path': 'baidu.png'}) # 把网页生成截图

await browser.close()

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) # 异步

我整理了下面的一些参考代码，你可以 做一些参考。

browser = await launch(headless=False) # 可以打开浏览器

await page.click('#login_user') # 点击一个按钮

await page.type('#login_user', 'admin') # 输入内容

await page.click('#password')

await page.type('#password', '123456')

await page.click('#login-submit')

await page.waitForNavigation()

# 设置浏览器窗口大小

await page.setViewport({

'width': 1350,

'height': 850

})

content = await page.content() # 获取网页内容

cookies = await page.cookies() # 获取网页cookies

3. 爬取页面

运行下面的代码，你就可以看到控制台不断的打印网页的源码，只要获取到源码，就可以进行后面的解析与保存数据了。如果出现控制不输出任何东西的情况，那么请把下面的

await launch(headless=True) 修改为 await launch(headless=False)

import asyncio

from pyppeteer import launch

class DoctorSpider(object):

async def main(self, num):

try:

browser = await launch(headless=True)

page = await browser.newPage()

print(f"正在爬取第 {num} 页面")

await page.goto("https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p{}".format(num))

content = await page.content()

print(content)

except Exception as e:

print(e.args)

finally:

num += 1

await browser.close()

await self.main(num)

def run(self):

loop = asyncio.get_event_loop()

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(self.main(1))

if __name__ == '__main__':

doctor = DoctorSpider()

doctor.run()

4. 解析数据

解析数据采用的是pyquery ，这个库在之前的博客中有过使用，直接应用到案例中即可。最终产生的数据通过pandas保存到CSV文件中。

import asyncio

from pyppeteer import launch

from pyquery import PyQuery as pq

import pandas as pd # 保存csv文件

class DoctorSpider(object):

def __init__(self):

self._data = list()

async def main(self,num):

try:

browser = await launch(headless=True)

page = await browser.newPage()

print(f"正在爬取第 {num} 页面")

await page.goto("https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p{}".format(num))

content = await page.content()

self.parse_html(content)

print("正在存储数据....")

data = pd.DataFrame(self._data)

data.to_csv("微医数据.csv", encoding='utf_8_sig')

except Exception as e:

print(e.args)

finally:

num+=1

await browser.close()

await self.main(num)

def parse_html(self,content):

doc = pq(content)

items = doc(".g-doctor-item").items()

for item in items:

#doctor_name = item.find(".seo-anchor-text").text()

name_level = item.find(".g-doc-baseinfo>dl>dt").text() # 姓名和级别

department = item.find(".g-doc-baseinfo>dl>dd>p:eq(0)").text() # 科室

address = item.find(".g-doc-baseinfo>dl>dd>p:eq(1)").text() # 医院地址

star = item.find(".star-count em").text() # 评分

inquisition = item.find(".star-count i").text() # 问诊量

expert_team = item.find(".expert-team").text() # 专家团队

service_price_img = item.find(".service-name:eq(0)>.fee").text()

service_price_video = item.find(".service-name:eq(1)>.fee").text()

one_data = {

"name": name_level.split(" ")[0],

"level": name_level.split(" ")[1],

"department": department,

"address": address,

"star": star,

"inquisition": inquisition,

"expert_team": expert_team,

"service_price_img": service_price_img,

"service_price_video": service_price_video

}

self._data.append(one_data)

def run(self):

loop = asyncio.get_event_loop()

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(self.main(1))

if __name__ == '__main__':

doctor = DoctorSpider()

doctor.run()

总结一下，这个库不怎么好用，可能之前没有细细的研究过，感觉一般，你可以在多尝试一下，看一下是否可以把整体的效率提高上去。

数据清单：

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接