102302156 李子贤 数据采集第四次作业

news/2025/11/30 0:54:48/文章来源:https://www.cnblogs.com/lizixian/p/19287851

作业1
要求：熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。
使用Selenium框架+ MySQL数据库存储技术路线爬取“沪深A股”、“上证A股”、“深证A股”3个板块的股票数据信息。
候选网站：东方财富网：http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board
输出信息：MYSQL数据库存储和输出格式如下，表头应是英文命名例如：序号id，股票代码：bStockNo……，由同学们自行定义设计表头：
（1）代码和运行结果

点击查看代码 
import time
import sqlite3
from datetime import datetime
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC# 数据库配置
DB_FILE = 'stock_db.sqlite3'# 板块URL
BOARD_URLS = {'沪深A股': 'http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board','上证A股': 'http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#sh_a_board','深证A股': 'http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#sz_a_board'
}def init_db():"""初始化数据库"""conn = sqlite3.connect(DB_FILE)cursor = conn.cursor()create_sql = """CREATE TABLE IF NOT EXISTS stock_data (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,board TEXT NOT NULL, code TEXT NOT NULL,name TEXT NOT NULL,price REAL,       change_pct REAL,change_val REAL,       volume REAL,             turnover REAL,          amplitude REAL,         high REAL,     low REAL,       open REAL,     close REAL,    crawl_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,UNIQUE(board, code));"""cursor.execute(create_sql)conn.commit()conn.close()print(f"数据库初始化成功：{DB_FILE}")def save_db(board, stocks):"""保存数据到数据库"""if not stocks:returnconn = sqlite3.connect(DB_FILE)cursor = conn.cursor()insert_sql = """INSERT INTO stock_data (board, code, name, price, change_pct,change_val, volume, turnover, amplitude, high,low, open, close, crawl_time) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)ON CONFLICT(board, code) DO UPDATE SETprice = excluded.price,change_pct = excluded.change_pct,change_val = excluded.change_val,volume = excluded.volume,turnover = excluded.turnover,amplitude = excluded.amplitude,high = excluded.high,low = excluded.low,open = excluded.open,close = excluded.close,crawl_time = excluded.crawl_time;"""current_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')stocks_with_time = [s + (current_time,) for s in stocks]cursor.executemany(insert_sql, stocks_with_time)conn.commit()conn.close()print(f"成功保存 {len(stocks)} 条{board}数据")def wait_load(driver):"""等待页面加载"""target = 'div.quotetable table tbody tr'for i in range(3):WebDriverWait(driver, 15).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, target)))time.sleep(2)return Truetime.sleep(10)return len(driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, target)) > 0def print_header():"""打印表格表头"""print("\n" + "=" * 200)header = (f"{'序号':<6} | "f"{'代码':<10} | "f"{'名称':<10} | "f"{'最新价':<10} | "f"{'涨跌幅':<10} | "f"{'涨跌额':<10} | "f"{'成交量(手)':<14} | "f"{'成交额':<12} | "f"{'振幅':<10} | "f"{'最高':<10} | "f"{'最低':<10} | "f"{'今开':<10} | "f"{'昨收':<10}")print(header)print("-" * 200)def print_row(index, stock):"""打印单条股票数据"""row = (f"{index:<6} | "f"{stock[1]:<10} | "f"{stock[2]:<10} | "f"{stock[3] if stock[3] else '-':<10} | "f"{f'{stock[4]}%' if stock[4] else '-':<10} | "f"{stock[5] if stock[5] else '-':<10} | "f"{f'{stock[6] / 10000:.2f}万' if stock[6] else '-':<14} | "f"{f'{stock[7] / 100000000:.2f}亿' if stock[7] else '-':<12} | "f"{f'{stock[8]}%' if stock[8] else '-':<10} | "f"{stock[9] if stock[9] else '-':<10} | "f"{stock[10] if stock[10] else '-':<10} | "f"{stock[11] if stock[11] else '-':<10} | "f"{stock[12] if stock[12] else '-':<10}")print(row)def parse_text(text, units=None):"""解析文本为数值"""if not units:units = []cleaned = ''.join([c for c in text.strip() if c.isdigit() or c in '.%' or c in units])if not cleaned or cleaned in ['-', '']:return None# 处理百分号if cleaned.endswith('%'):cleaned = cleaned[:-1]# 处理单位unit = ''for u in units:if cleaned.endswith(u):unit = ucleaned = cleaned[:-len(u)]break# 转换数值val = float(cleaned)if unit == '万':val *= 10000elif unit == '亿':val *= 100000000return valdef get_text(cell):"""获取单元格文本（处理嵌套span）"""try:return cell.find_element(By.TAG_NAME, 'span').text.strip()except:return cell.text.strip()def crawl_board(driver, board, url):"""爬取单个板块数据"""print(f"\n开始爬取{board}第一页数据...")stocks = []retry = 0driver.get(url)time.sleep(2)while retry < 3:if not wait_load(driver):retry += 1print(f"{board}加载失败，重试{retry}/3...")driver.refresh()time.sleep(5)continuetable = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'div.quotetable table')rows = table.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'tbody tr')if not rows:retry += 1print(f"{board}无数据，重试{retry}/3...")driver.refresh()time.sleep(5)continueprint(f"\n正在爬取{board}，共{len(rows)}条数据")print_header()for row in rows:cells = row.find_elements(By.TAG_NAME, 'td')if len(cells) < 13:continue# 提取数据seq = cells[0].text.strip()code = cells[1].text.strip()name = cells[2].text.strip()price = parse_text(get_text(cells[4]))change_pct = parse_text(get_text(cells[5]))change_val = parse_text(get_text(cells[6]))volume = parse_text(get_text(cells[7]), units=['万'])turnover = parse_text(get_text(cells[8]), units=['亿'])amplitude = parse_text(get_text(cells[9]))high = parse_text(get_text(cells[10]))low = parse_text(get_text(cells[11]))open_val = parse_text(get_text(cells[12]))close_val = parse_text(get_text(cells[13]))# 保存数据stock = (board, code, name, price, change_pct, change_val, volume, turnover, amplitude, high, low, open_val,close_val)stocks.append(stock)print_row(seq, stock)print("-" * 200)breakif retry >= 3:print(f"{board}爬取失败")return stocksdef main():init_db()driver = webdriver.Chrome()for board, url in BOARD_URLS.items():stocks = crawl_board(driver, board, url)save_db(board, stocks)print(f"{board}爬取完成，共{len(stocks)}条数据\n")time.sleep(3)driver.quit()print(f"所有板块爬取完成！数据库文件：{DB_FILE}")if __name__ == "__main__":main()

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（2）心得体会
通过观察要爬取的目标网页，我们可以看到，要爬取的信息都存放在一个table中，所以
通过这个代码table = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'div.quotetable table')可以爬取到整个表格。
image
在table中继续提取找tr，就构成了一个存储每一行信息tr的列表
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通过遍历每一个tr中的td，去爬取我们所需要的td索引信息，对爬取到的信息进行单位换算等操作。
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通过这次实践，我体会到在之前只是用xpath去爬取这种动态数据的时候很不方便，需要去动态的寻找网页返回的js包，再去对js包去进行爬取才可以，但是用到Selenium，能直接解析由 JavaScript 动态生成的内容，解决了传统静态爬虫无法获取 JS 渲染数据的问题。

Gitee文件夹链接：https://gitee.com/lizixian66/shujucaiji/blob/homework4/gupiao.py

作业2
要求：熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、实现用户模拟登录、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。
使用Selenium框架+MySQL爬取中国mooc网课程资源信息（课程号、课程名称、学校名称、主讲教师、团队成员、参加人数、课程进度、课程简介）
候选网站：中国mooc网：https://www.icourse163.org
输出信息：MYSQL数据库存储和输出格式
（1）代码和运行结果

点击查看代码 
import time
import re
import pymysql
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.chrome.options import Optionsclass MoocCrawler:def __init__(self, db_config):# 浏览器配置chrome_opt = Options()chrome_opt.add_argument("--disable-gpu")chrome_opt.add_argument("--no-sandbox")chrome_opt.add_argument("--user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36")self.driver = webdriver.Chrome(options=chrome_opt)self.wait = WebDriverWait(self.driver, 60)# MySQL 数据库初始化self.db_conn = pymysql.connect(**db_config)self.db_cursor = self.db_conn.cursor()self.create_table()self.main_window = None# 要爬取的课程URLself.course_urls = ["https://www.icourse163.org/course/BIT-268001?tid=1475671444","https://www.icourse163.org/course/cupl-1472831187?tid=1475446449"]def create_table(self):self.db_cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS mooc_courses")create_sql = """CREATE TABLE IF NOT EXISTS mooc_courses (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL,school VARCHAR(255),teacher VARCHAR(255),team TEXT,count INT,process VARCHAR(255),intro TEXT) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;"""self.db_cursor.execute(create_sql)self.db_conn.commit()print("MySQL 数据库表初始化完成！")def login(self):self.driver.get("https://www.icourse163.org")input("登录成功后按回车键继续...")self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//*[@id="web-nav-container"]/div/div/div/div[3]/div[2]/div/span/a')))print("登录成功！")def go_personal_center(self):center_btn = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//*[@id="web-nav-container"]/div/div/div/div[3]/div[2]/div/span/a')))center_btn.click()time.sleep(3)self.main_window = self.driver.current_window_handleprint("已进入个人中心")def get_course_info(self, url):print(f"\n开始爬取：{url}")# 访问课程详情页self.driver.get(url)self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".course-title")))# 1. 课程名称name = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".course-title").text.strip()# 2. 学校名称school_link = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="j-teacher"]/div/a')))data_label = school_link.get_attribute("data-label")school = data_label.split(".")[-1].strip() if "." in data_label else data_label.split("-")[-1].strip()# 3. 主讲教师teacher = self.driver.find_element(By.XPATH,'//*[@id="j-teacher"]/div/div/div[2]/div/div/div/div/div/h3[1]').text.strip()# 4. 教学团队team = [t.text.strip() for t in self.driver.find_elements(By.XPATH, '//*[@id="j-teacher"]/div/div/div[2]/div/div/div/div/div/h3')]team_str = ",".join(team)# 5. 参与人数count_text = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="course-enroll-info"]/div/div[1]/div[4]/span[2]'))).text.strip()count_text = count_text.replace('万', '0000').replace(',', '')count = int(re.findall(r'(\d+)', count_text)[0])# 6. 课程进度/时间time_container = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,".course-enroll-info_course-info_term-info_term-time")process = "".join([span.text.strip() for span in time_container.find_elements(By.TAG_NAME, "span")])# 7. 课程简介intro = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#j-course-heading-intro").text.strip()print(f"爬取成功：{name}")return {"name": name,"school": school,"teacher": teacher,"team": team_str,"count": count,"process": process,"intro": intro}def save_db(self, course):"""插入语句"""insert_sql = """INSERT INTO mooc_courses (name, school, teacher, team, count, process, intro)VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"""try:params = (course["name"],course["school"],course["teacher"],course["team"],course["count"],course["process"],course["intro"])self.db_cursor.execute(insert_sql, params)self.db_conn.commit()print(f"已保存到 MySQL 数据库：{course['name']}")except Exception as e:print(f"保存数据库出错：{e} | 参数数量：{len(params)}")self.db_conn.rollback()def crawl_all(self):for i, url in enumerate(self.course_urls, 1):print(f"\n===== 处理第{i}/{len(self.course_urls)}个课程 =====")self.driver.execute_script(f"window.open('{url}');")time.sleep(2)self.driver.switch_to.window(self.driver.window_handles[-1])course = self.get_course_info(url)self.save_db(course)self.driver.close()self.driver.switch_to.window(self.main_window)time.sleep(1)def close(self):self.db_cursor.close()self.db_conn.close()self.driver.quit()print("\n爬虫结束，资源已释放")def run(self):print("中国大学MOOC爬虫启动！")self.login()self.go_personal_center()self.crawl_all()self.close()if __name__ == "__main__":db_config = {'host': 'localhost','user': 'root','password': 'lzx2022666','database': 'mooc_db','charset': 'utf8mb4'}crawler = MoocCrawler(db_config)crawler.run()

1194c44c987b5eeea1b7c6a40cd993f
（2）心得体会
若要爬取到自己想要的信息，必须要找到准确的xpath，以下是我通过f12查看到的页面结构：
课程名称：//[@id="g-body"]/div[1]/div/div/div/div[2]/div[2]/div/div[2]/div[1]/span[1]
image
学校名称：//[@id="j-teacher"]/div/a/img
屏幕截图 2025-11-29 232024
主讲教师、教学团队：//[@id="j-teacher"]/div/div/div[2]/div/div/div[1]/div/div/h3
image
参与人数：//[@id="course-enroll-info"]/div/div[1]/div[4]/span[2]
image
课程进度/时间：//[@id="course-enroll-info"]/div/div[1]/div[2]/div/span[2]
image
课程简介：//[@id="j-rectxt2"]
image
手动登录和页面跳转是核心操作环节，程序启动后会暂停等待，登录完成后跳转至个人课程页，实际开发中发现，若不切换到新打开的课程页面，程序会一直操作主窗口，导致元素定位失败，这让我明白，页面跳转的核心不仅是 “打开 URL”，更是 “切换操作上下文”，确保程序的操作对象与目标页面一致，代码中需要通过window.open打开新窗口、switch_to.window切换窗口、close关闭窗口等操作。

Gitee文件夹链接：https://gitee.com/lizixian66/shujucaiji/blob/homework4/mooc.py

作业3
要求：掌握大数据相关服务，熟悉Xshell的使用
完成文档 华为云_大数据实时分析处理实验手册-Flume日志采集实验(部分)v2.docx 中的任务，即为下面5个任务，具体操作见文档。
（1）运行结果
环境搭建：
任务一:开通MapReduce服务
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实时分析开发实战:
任务一:Python脚本生成测试数据
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任务二:配置Kafka
1.下载Flume客户端
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2.校验下载的客户端文件包
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3.安装Kafka客户端
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4.在kafka中创建topic
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任务三: 安装Flume客户端
1.下载Flume客户端
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2.校验下载的客户端文件包
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3.安装Flume运行环境
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4.安装Flume客户端
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5.重启Flume服务
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任务四:配置Flume采集数据
1.修改配置文件
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2.创建消费者消费kafka中的数据
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（2）心得体会
参与 Flume 日志采集实验，让我对大数据实时数据采集有了实操层面的认知。从华为云 MRS集群搭建，到Python脚本生成测试数据、配置Kafka与Flume客户端，每一步都需要严谨的操作逻辑。这让我深刻体会到大数据配置的严谨性。实验中多窗口协作操作、Linux 命令的灵活运用，也提升了我的实操能力。当看到 Flume 成功将数据采集到 Kafka 并被消费者消费时，我切实理解了 Flume 作为日志采集工具的核心作用。

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