1、某汽车网站地址
2、使用firefox查看后发现,此网站的信息未使用json数据,而是简单那的html页面而已
3、使用pyquery库中的PyQuery进行html的解析
页面样式:
代码如下:
def get_dealer_info(self):
"""获取经销商信息"""
css_select = 'html body div.box div.news_wrapper div.main div.news_list div.service_main div table tr '
#使用火狐浏览器中的自动复制css路径得到需要位置数据
page = urllib2.urlopen(self.entry_url).read()
#读取页面
page = page.replace('
','&')
page = page.replace('
','&')
#由于页面中的电话信息中使用了br换行,所以在抓取的时候会产生问题
#问题是:如果取得一对标签中的数据,中包含
,会出现值得到br之前的数据,而后的数据将得不到,原因个人认为是解析html是会任务/>结尾标准
d = pq(page)
#使用PyQuery解析页面,此处pq=PyQuery,因为from pyquery import PyQuery as pq
dealer_list = []
#创建列表用于提交到存储方法
for dealer_div in d(css_select):
#此处定位tr,具体数据在此标签中的td标签内
p = dealer_div.findall('td')
#此处p就是一个tr标签内,全部td数据的集合
dealer = {}
#此处的字典用于存储一个店铺的信息用于提交到列表中
if len(p)==1:
#此处多哥if判断是用于对数据进行处理,因为一些格式不符合最终数据的要求,需要剔除,这个快的代码按需求而定
print '@'
elif len(p)==6 :
strp = p[0].text.strip()
dealer[Constant.CITY] = p[1].text.strip()
strc = p[2].text.strip()
dealer[Constant.PROVINCE] = p[0].text.strip()
dealer[Constant.CITY] = p[1].text.strip()
dealer[Constant.NAME] = p[2].text.strip()
dealer[Constant.ADDRESSTYPE] = p[3].text.strip()
dealer[Constant.ADDRESS] = p[4].text.strip()
dealer[Constant.TELPHONE] = p[5].text.strip()
dealer_list.append(dealer)
elif len(p)==5:
if p[0].text.strip() != u'省份':
dealer[Constant.PROVINCE] = strp
dealer[Constant.CITY] = p[0].text.strip()
dealer[Constant.NAME] = p[1].text.strip()
dealer[Constant.ADDRESSTYPE] = p[2].text.strip()
dealer[Constant.ADDRESS] = p[3].text.strip()
dealer[Constant.TELPHONE] = p[4].text.strip()
dealer_list.append(dealer)
elif len(p)==3:
print '@@'
print '@@@'
self.saver.add(dealer_list)
self.saver.commit()
4、最终代码执行成功,得到了相应数据并存入excel中

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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