作业①：
- 要求：在中国气象网
（http://www.weather.com.cn）
给定城市集的7日天气预报，并保存在数据库。 -
输出信息：
序号 地区 日期 天气信息 温度 1 北京 7日（今天） 晴间多云，北部山区有阵雨或雷阵雨转晴转多云 31℃/17℃ 2 北京 8日（明天） 多云转晴，北部地区有分散阵雨或雷阵雨转晴 34℃/20℃ 3 北京 9日（后台） 晴转多云 36℃/22℃ 4 北京 10日（周六） 阴转阵雨 30℃/19℃ 5 北京 11日（周日） 阵雨 27℃/18℃ 6...... (1)爬取中国气象网网页内容
实验过程：
1.创建weather.db数据库，内涵开关，插入数据，打印数据的功能（代码如下）class WeatherDB: # 打开数据库 def openDB(self): self.con=sqlite3.connect("weathers.db") self.cursor=self.con.cursor() try: self.cursor.execute("create table weathers (wCity varchar(16),wDate varchar(16),wWeather varchar(64),wTemp varchar(32),constraint pk_weather primary key (wCity,wDate))") except: self.cursor.execute("delete from weathers") # 关闭数据库 def closeDB(self): self.con.commit() self.con.close() # 插入数据 def insert(self, city, date, weather, temp): try: self.cursor.execute("insert into weathers (wCity,wDate,wWeather,wTemp) values (?,?,?,?)", (city, date, weather, temp)) except Exception as err: print(err) # 打印数据 def show(self): self.cursor.execute("select * from weathers") rows = self.cursor.fetchall() # print("%-16s%-16s%-32s%-16s" % ("city", "date", "weather", "temp")) # print(“{0:{4}^16}{1:{4}^16}{2:{4}^32}{3:{4}^32}”.format(“city”,“date”,“weather”,“temp”,chr(12288))) tplt = "{0:^10}\t{1:{4}^9}\t{2:{4}^16}\t{3:^7}" print("{0:^12}\t{1:^13}\t{2:^19}\t{3:^0}".format("city", "date", "weather", "temp", chr(12288))) for row in rows: # print("%-16s%-16s%-32s%-16s" % (row[0], row[1], row[2], row[3])) print(tplt.format(row[0], row[1], row[2], row[3], chr(12288)))2.建立 WeatherForecast类，通过观察url，得到以下代码：
url = "http://www.weather.com.cn/weather/" + self.cityCode[city] + ".shtml"设定citycode
self.cityCode = {"北京": "101010100", "福州": "101230101", "武汉": "101230101", "香港": "101320101"}3.通过urllib.request方法获取html,在通过beautiful soup方法爬取数据
req = urllib.request.Request(url, headers=self.headers) data = urllib.request.urlopen(req) data = data.read() dammit = UnicodeDammit(data, ["utf-8", "gbk"]) data = dammit.unicode_markup soup = BeautifulSoup(data, "lxml") lis = soup.select("ul[class='t clearfix'] li") for li in lis: try: date = li.select('h1')[0].text weather = li.select('p[class="wea"]')[0].text temp = li.select("p[class='tem']")[0].text.strip()运行结果
心得体会：
通过本次实验了解到了创建数据库的类方法实现，至于爬虫部分运用的是之前经常使用的beautiful soup方法，较为熟练。
作业②：
- 要求：用requests和自选提取信息方法定向爬取股票相关信息，并存储在数据库中。
候选网站：东方财富网：https://www.eastmoney.com/
新浪股票：http://finance.sina.com.cn/stock/技巧：在谷歌浏览器中进入F12调试模式进行抓包，查找股票列表加载使用的url，并分析api
返回的值，并根据所要求的参数可适当更改api的请求参数。根据URL可观察请求的参数f1、
f2可获取不同的数值，根据情况可删减请求的参数。参考链接：[https://gitee.com/chen-benyuan/CHEN/blob/master/实验二/实验二作业三.py)
- 要求：爬取中国大学2021主榜（https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2021）所 有院校信息，并存储在数据库中，同时将浏览器F12调试分析的过程录制Gif加入至博客中。 技巧：分析该网站的发包情况，分析获取数据的api 输出信息：
我的Gitee
输出信息：序号 股票代码 股票名称 最新报价 涨跌幅 涨跌额 成交量 成交额 振幅 最高 最低 今开 昨收 1 688093 N世华 28.47 62.22% 10.92 26.13万 7.6亿 22.34 32.0 28.08 30.2 17.55 2...... (2)爬取股票相关信息
实验过程：
1.在谷歌浏览器中进入F12调试模式进行抓包，查找股票列表加载使用的urlurl = "http://59.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery1124004035526877987472_1634114986169\ &pn="+str(page)+"&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&fid=f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23&\ fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1634114986170"2.导入JsonSearch，先通过正则表达式拆枝，将不是json格式的部分去除，在利用
jsondata = JsonSearch(object=json2, mode='j')，调用jsondata=search_all_value方法pat = "jQuery1124004035526877987472_1634114986169 \((.*?)\)" str1 = re.compile(pat,re.S).findall(str)[0] json2 = json.loads(str1) jsondata = JsonSearch(object=json2, mode='j') Symbollist = jsondata.search_all_value(key='f12') namelist = jsondata.search_all_value(key='f14') # 这里展示一部分3.利用数据库插入功能进行数据插入
self.db.insert( index,Symbollist[i], namelist[i], LastTradelist[i], Chglist[i], Changelist[i], Volume, Turnover, slist[i], helist[i], lelist[i], Openlist[i], PrevCloselist[i])至于创建数据库的过程与题目一类似，这里不做展示，见源代码
运行结果心得体会
本次作业与之前几次显然不同，刚刚开始感觉一头雾水，东方财富网页面包含的所有股票信息被分成了多个板块，导致我们无法直接通过网页的url爬取所有数据，因此本题采用动态抓包，使用f12进行抓包抓取js,分析得到数据对应的url就能实现爬取操作。紧接着可以通过严格的json格式，进行jsonSearch,或者正则表达式筛选信息都可以。
作业③：
我的Gitee排名 学校 总分 1 清华大学 969.2 (3)爬取大学相关信息
实验过程：
1.一页20个大学，可以考虑翻页，但也可以选择用抓包的方法，获取jsurl = "https://www.shanghairanking.cn/_nuxt/static/1632381606/rankings/bcur/2021/payload.js"2.对抓包得到的数据进行正则匹配：
score = r'score:(.*?),' scorelist = re.findall(score,data) # print(scorelist) name = r'univNameCn:"(.*?)"' namelist = re.findall(name,data)部分学校总分数据有异常采用如下方法处理
for i in range(len(namelist)): try: if 'a'<=scorelist[i]<='z' or 'A'<=scorelist[i]<='Z': ulist.append([i+1,namelist[i], "--"]) else: ulist.append([i + 1, namelist[i], scorelist[i]])原本以为是混入了乱码直接用--代替，后来发现与整个js文件首尾的键值对有关所以又做了以下处理：
key = re.findall(r'function\((.*?)\)', data) # 获取键 str = ''.join(key) key2 = str.split(',') # print(key2) value = re.findall(r'"",(.*?)\)', data) str2 = ''.join(value) # print(str2) str3 = str2.replace('"',"") # print(str3) value2 = str3.split(',') # print(value2) # 获取值获取了键值对后与srocelist和ranklist进行比较(这里特别处理了"h:一流学科"的错误)
for i in range(len(scorelist)): for j in range(len(key2)): if scorelist[i]==key2[j]: scorelist[i]=value2[j] elif ranklist[i]==key2[j]: ranklist[i]=value2[j] ranklist[210] = "211"3.插入数据库（一样的操作）
运行结果更改后的结果
可以与上面的结果进行对比，完美解决。（这里的图样式和上面的不太一样，原因是pycharm出了点毛病，被我重装了）
心得体会
第三题所用的技术与第二题类似，本次实验对于抓包有了全面的认识，第二题用search_all_value分析js,第三题则采用另一种正则表达式分析。
gif:
- 要求：用requests和自选提取信息方法定向爬取股票相关信息，并存储在数据库中。
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