方式二： 需要安装fontTools包，没安装的请(pip install fontTools)

from fontTools.ttLib import TTFont

def get_xml(self):

font = TTFont('dzdp.woff')

font.saveXML('dzdp.xml')

执行上述方法(和脚本放在同一目录下，改好名字)，就会得到一个xml文件，然后用工具打开这个xml文件，直接全局搜索eeb5,很快就会定位到这么一行。从而就会很清楚的了解到。页面中的0xeeb5和ttf文件中的unieeb5是意义对应关系。也就再次证明了0xxeb5就是数字3

构造映射字典

从刚才的页面解析中，我们已经明白了“\ueeb5”是3，“\ue753”是7，那么咱们再次在页面中找到其他的相关数字，【0-9】十个数字很容易就组合出来了。记住，1不需要重构，。 self.woff = {

"\uf0b6": "0",

# "": "1",

"\uf802": "2",

"\ueeb5": "3",

"\ueb5e": "4",

"\uf508": "5",

"\ue867": "6",

"\ue753": "7",

"\uf0a6": "8",

"\uf506": "9",

}

不要正对着数据抄写，点评的字体svg经常改变。需要自己对应当时的情况写一下

省下的就是直接处理数据和解析数据了。

内容如下： def get_count(self, uncode_list):

try:

count = ""

for uncode in uncode_list:

uncodes_ = uncode.replace('",

"").replace(

"", "").replace("", "").split('>')

# pprint.pprint(uncodes_)

for uncs in uncodes_:

if uncs in self.woff.keys():

cc = self.woff[uncs]

else:

cc = uncs

count += cc

return count

except Exception as e:

logger.info("数字解析出现错误")

return uncode_list[0]

def run(self):

url = 'http://www.dianping.com/shanghai/ch10/r801'

html = self.get_html(url)

shop_el_list = html.css("#shop-all-list li")

for shop_info in shop_el_list:

item = {}

shop_name = shop_info.css("div.txt div.tit a::attr(title) ").extract_first()

item["名称"] = shop_name

score = shop_info.css("div.txt div.comment div.nebula_star div.star_score::text").extract_first()

item["评分"] = score

review_num = shop_info.css("div.txt div.comment>a.review-num > b ").extract()

item["评价数"] = self.get_count(review_num)

mean_price = shop_info.css("div.txt div.comment>a.mean-price > b ").extract()

item["人均花费"]=self.get_count(mean_price)

# item["类型"]

# item["地址"]

recommend = shop_info.css("div.txt div.recommend>a::text").extract()

item["推荐"] = recommend

print(item)

上述代码就是这个demo中最关键的两个内容，一个是逻辑，一个是数字解析。这里我就不费口舌进行一一解释了。同学们自己看下吧。