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目录
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前言

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  网站的嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿49我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的意思是,我的天啊四点十五分云娥。

  

第三方库

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  点安装请求

  帕塞尔皮普安装句法分析程序

  

开发环境

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  日曰奇尔3330 python 3.8版

  你好: pycharm 2021.2

  

开始代码

年欧洲足球锦标赛

  

请求数据

年欧洲足球锦标赛

  headers=& gt

  cookie : tad cid=fomu 9 BDP 6 jgixg 2 abqcfdpbzzora-9 XV cxayi 12 wteaqsq 4 euq _ 1 snsdmjybfcmesfrangzg _ uvgnno _ 9 cszujek 8 rq 4;tau nique=% 1% enc:harc 1 en LAN 58 p07 mi4 zmcqi zhgwulgbt 6te 6 zqdnwk=;tassk=enc:al m9xwfy 7 jyonirs/2巴克/torldbcw/wcshs 44 XP 9r 3 DDE kxi 3 fiducilz 0 ov 2 utn fah 8i 0 sn/rdxzghis 0 tclwsaz 7 uv 8 DH vhm/fh9c/ceylbybtn 1 yl mbng=;服务器池=a;PMC=v2 * ms . 2 * MD . 20220311 * LD。20220311;start=% 1% enc:FD 9 ozcogthlkxr 1 qlnfmgzurd 9 xlidht 5 bmqw 2 z 505 wndqpdwc 64 wflxikpnox 8 jbustxk=;tatravelinfo=v 2 * a . 2 * mg .-1 *马力。2 * fl。3 * RS。1;tasid=9 CCF 4 ea 45 b 4141 a 8 b5和4f 03d 36824AK _ BMSC=31083286436 c 157 f 558d 959d 94849 ~ 00000000000 ~ yaaqqf 1 k6x 6 LPS VF/aqqyqdw 8 oowzjzcqskus/ykfqhkxml 5我们7 wy 4q 6 kdueikm 36 a 0 fs41 JT 7jx 6 mfwnzlond 2 iry 1 iuwnj 5 I 7 opx si 1 rtjfgxsr 408 rscnzkpjhprixwil snxp 233 dohrPAC=ahc 5 ocqiz 5 jbn 81 anctcf 7k5p 54 vojrezzeu 8s 4 ddhkizsmbuxv gvvo 99 ysr _ ibyxqnkjsddfzi 8 pslrucp 1 nwuwqibovmd和8i 4 krpv 0 a 29 atnmyzih

  OxeEfilEfHZOGZxkWN8GRLwHay1MUpBazo7e4Pdtl3tndoYnNIDWcRtHzZJIDE9odWhqOzUE0%3D; TAReturnTo=%1%%2FRestaurants-g188590-Amsterdam_North_Holland_Province.html; roybatty=TNI1625!AJyUZ5ejQVombB9Jv3PVhqqhyMhwsanzT2C6omYz8l6mQNt%2FP5v6CLnnlymNXfhMwolnHznm%2BAmT81YSeygcVxnWHERn16eR747rX9fmWmeCMoris6ffxKTbJ6%2BjObZ6rmffv7I5wEGZ009WzKMlVA%2BXJAheGoIKHOD3gUDLVYlY%2C1; TATrkConsent=eyJvdXQiOiIiLCJpbiI6IkFMTCJ9; TASession=V2ID.9CCF4EA45B4141A8B5E4F03D36821474*SQ.9*LS.PageMoniker*GR.82*TCPAR.12*TBR.1*EXEX.98*ABTR.74*PHTB.27*FS.67*CPU.8*HS.recommended*ES.popularity*DS.5*SAS.popularity*FPS.oldFirst*LF.en*FA.1*DF.0*TRA.false*LD.188590*EAU._; TAUD=LA-1646980142821-1*RDD-1-2022_03_11*LG-863371-2.1.F.*LD-863372-.....; _pbjs_userid_consent_data=3524755945110770; _li_dcdm_c=.tripadvisor.com; _lc2_fpi=b140173de591--01fxvvhm5q52dte42gshbn1234; __gads=ID=887c76ae8964a5bc:T=1646981079:S=ALNI_MYwTZNsJPdidCGF3BTM3pOV79wAUg; _lr_sampling_rate=100; _lr_retry_request=true; _lr_env_src_ats=false; __li_idex_cache=%7B%7D; pbjs_li_nonid=%7B%7D; __vt=bI5Nl4_3wIiyQqd-ABQCIf6-ytF7QiW7ovfhqc-AvRvwyUuxl21BvNUgBcewLtYtxhD9pK8plYHHUPpFuGJQzlL9HjsNiQXGwLu0f-XidRXohA9m08ary-La12XkjuKCU2QeR3ijnhWjQ8bnjvOcAaUKoA; bm_sv=867C80B13B2E8AE707E1A411B950E849~HDnKV8jbSFu9eHNiLb/p3fK3KqcxdMjPpLXFMD9YvvwLoQEuDGPgZZwEDhQeezJZJhdrUxX02mvzmDqkV7615Fm508wASvLcLsXmW/6+1K9pDp2UuCDIYbuZgv/2m76YS7Og/SBcU6xkIVnHhMVqpxWfro/1T3kO1LdXuFuprhA=; OptanonConsent=isGpcEnabled=0&datestamp=Fri+Mar+11+2022+14%3A53%3A51+GMT%2B0800+(%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E6%A0%87%E5%87%86%E6%97%B6%E9%97%B4)&version=6.30.0&isIABGlobal=false&hosts=&consentId=cc7e2f72-5007-428f-a72e-392f9741b69d&interactionCount=1&landingPath=https%3A%2F%2Fwww.tripadvisor.com%2FRestaurants-g188590-Amsterdam_North_Holland_Province.html&groups=C0001%3A1%2CC0002%3A1%2CC0003%3A1%2CC0004%3A1,

   user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Safari/537.36,

  }

  url = https://www.tripadvisor.com/Restaurants-g188590-Amsterdam_North_Holland_Province.html

  response = requests.get(url, headers=headers)

  

  

2. 获取数据(网页源代码)

  

html_data = response.text

  

  

3. 解析数据(提取我们想要的数据内容 详情页链接)

  

selector = parsel.Selector(html_data)

  # 提取标签的属性内容 ::attr(href) 链接

  link_list = selector.css(.bHGqj.Cj.b::attr(href)).getall()

  for link in link_list:

   link = https://www.tripadvisor.com/ + link

  

  

4. 发送请求(访问所有的详情页链接) 获取数据

  

detail_html = requests.get(link, headers=headers).text

  

  

5. 解析数据

  

detail_selector = parsel.Selector(detail_html)

  store_name = detail_selector.css(.fHibz::text).get()

  comment_count = detail_selector.css(.eSAOV.H3:nth-child(2) .eBTWs::text).get()

  address = detail_selector.css(.eSAOV.H3:nth-child(3) .dyeJW.dUpPX:nth-child(1) .fhGHT::text).get()

  city = detail_selector.css(.breadcrumbs li:nth-child(4) span::text).get()

  phone = detail_selector.css(.eSAOV.H3:nth-child(3) .dyeJW.dUpPX:nth-child(2) .fhGHT a::text).get()

  score = detail_selector.css(.eEwDq .fdsdx::text).get()

  website = re.findall(,"website":"(http.*?)", detail_html)[0]

  print(store_name, comment_count, city, address, phone, score, link, website)

  

  

6.保存数据

  

with open(tripadvisor.csv, mode=a, newline=, encoding=utf-8) as f:

   csv_writer = csv.writer(f)

   csv_writer.writerow([store_name, comment_count, city, address, phone, score, link, website])

  

  

7.得到数据

  

  以上就是Python爬虫采集Tripadvisor数据案例实现的详细内容,更多关于Python爬虫采集Tripadvisor数据的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章!

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