开发工具
- Python版本：3.5.4
- 相关模块：
爬虫：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
词云：
from wordcloud import WordCloud
import jieba
from os import path
import matplotlib.pyplot as plt
主要思路：
写了两个文件，具体如下：
1).数据爬取并生成txt文件的py文件
2).利用python相关的包生成词云相关操作的py文件
(2).遇到的问题以及解决方案：
wordcloud包的安装配置出现很大的问题，本机系统装载了两个python版本导致装载出现很多额外的问题。
- 解决：在同学的帮助下安装了whl文件并删除了本机中的另一个python版本。
信息爬取过慢
- 解决：暂未解决。爬取的页面预计超过100p，所以有关方面可能需要依赖别的技术。
使用演示
程序运行截图：
image.png
导出文档：
image.png
数据爬取并生成txt文件的py文件：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
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#获取——————————————————————————————————————————
def catchSoup(url):
#url='http://www.18ladys.com/post/buchong/'
res=requests.get(url)
res.encoding='utf-8'
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
return soup
#类型及其网页查找(首页查找)——————————————————————
def kindSearch(soup):
herbKind=[]
for new in soup.select('li'):
if(new.text!='首页'):
perKind=[]
perKind.append(new.text)
perKind.append(new.select('a')[0].attrs['href'])
herbKind.append(perKind)
return herbKind
#药名查找(传入页面)——————————————————————————————————————————————————————
def nameSearch(soup):
herbName=[]
for new in soup.select('h3'):
pername=new.text.split('_')[0].rstrip('图片').lstrip('\xa0').split('的功效')[0].split('(')[0].split('功效')[0].rstrip('的')
herbName.append(pername)
return herbName
#分页及详细地址——————————————————————————————————————————————————————————
def perPage(soup):
kindPage=[]
add=[]
for new in soup.select('.post.pagebar'):
for detail in new.select('a'):
d=[]
d.append(detail.text)
d.append(detail.attrs['href'])
kindPage.append(d)
kindPage.remove(kindPage[0])
kindPage.remove(kindPage[-1])
return kindPage
#爬取某一类的所有药名:kind是一个数字,照着kindSearch的结果输入。————————————
def herbDetail(kind):
soup=catchSoup('http://www.18ladys.com/post/buchong/')#从首页开始
kindName=kindSearch(soup)[kind][0] #这一类草药的类名
adds=kindSearch(soup)[kind][1] #这一类草药的第一页地址
totalRecord = [] #这一类草药的所有名字
print("正在爬取 "+str(kind)+'.'+kindName)
totalRecord.append(nameSearch(catchSoup(adds)))#第一页的草药
for add in perPage(catchSoup(adds)): #第二页以及之后的草药
pageAdd=add[1]
totalRecord.append(nameSearch(catchSoup(pageAdd)))
#print(nameSearch(catchSoup(pageAdd)))
print(totalRecord)
return totalRecord
#===========================================================
# 操作
#===========================================================
if __name__=="__main__":
#获取类别名字及其网页地址—
totalKind=kindSearch(catchSoup('http://www.18ladys.com/post/buchong/')) #首页
#获取某一类中药的各种药名
kind=0
detailContent = ''
while(kind<20): #如果要爬取全网站请写41
index = 1 #前面的序列号指示
totalRecord = []
totalRecord=herbDetail(kind)
if(kind==0):
detailContent+='目录：\n'
for i in totalKind:
detailContent+=str(index)+'.'+i[0]+' '
index+=1
kind+=1
continue
else:
detailContent+='\n'+str(totalKind[kind-1][0])+':\n'
for i in totalRecord:
k=0
while k<len(i):
detailContent+=str(index)+'.'+i[k]+' '
index+=1
k+=1
kind+=1
f = open('herbDetail.txt', 'a+',encoding='utf-8')
f.write(detailContent)
f.close()
词云生成部分
from wordcloud import WordCloud
import jieba
from os import path
import matplotlib.pyplot as plt
'''
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comment_text = open('D:\\herbDetail.txt','r',encoding='utf-8').read()
cut_text = " ".join(jieba.cut(comment_text))
d = path.dirname(__file__)
cloud = WordCloud(
font_path="C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf",
background_color='white',
max_words=2000,
max_font_size=40
)
word_cloud = cloud.generate(cut_text)
word_cloud.to_file("cloud4herb.jpg")
#显示词云图片===================================
plt.imshow(word_cloud)
plt.axis('off')
plt.show()
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