情人节，你刚表白，而我已经开始选哪里拍婚纱照了~

川长思鸟来 2022-10-29 13:20 145阅读 0赞

![format_png][]

作者 | 梦想橡皮擦   责编 | 丁恩华

来源 | 来自 CSDN 博客

又到每年的 2 月 14 日了，最近这几天，你肯定会在博客上看到，程序员花式秀恩爱，但橡皮擦就不一样了，正在帮别人选婚纱照拍摄地。

当你 new 出来的对象问你，“北京在哪拍婚纱照便宜又好呀？” 你啪啪啪把数据展示出来，绝对可以赢得你的小可爱那爱恋的眼神。

## 写在前面 ##

挖掘目的已经确定，下面就是挖掘代码编写的时间了，作为年轻人，好好秀恩爱吧，苦差事就交给我们这些过来人。

这次咱们的目标网站是：https://www.jiehun.com.cn/，遥想当年橡皮擦的婚纱照还是在婚博会上订的呢~

这个组织在每年春夏秋冬四季在北京、上海、广州、天津、武汉、杭州、成都等地同时举办大型结婚展。

目标页面长成下面这个样子。

![format_png 1][]  
我们要抓取的就是上面商铺的各种信息，包含商铺名，商铺地址，评星，点评数，价格。

## 数据抓取过程 ##

在做正式抓取之前，可以先编写一个 demo，对数据进行简单的抓取与解析，具体实现可以参照下文。

其中用到了 XPath 解析，该网站如果不使用 UA 参数，无法获取到数据，也算是一种最简单的反爬手段吧。

def demo():    headers = {        "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36"}    url = f"https://www.jiehun.com.cn/beijing/ch2065/store-p13/?ce=beijing"    content = r.get(url, headers=headers).text    html = etree.HTML(content)    li_list = html.xpath("//div[@id='stlist']/ul/li")    for li in li_list:        # 发现评分        star = li.xpath("./div[@class='comment']/p[1]/b/text()")        comment = "--"        if star:            # 评星            star = star[0]            comment = li.xpath("./div[@class='comment']/p[2]/a/text()")            # 评论            comment = comment[0]        else:            star = "--"
            # 店铺名称        name = li.xpath(".//a[@class='namelimit']/text()")[0]        # 地址        store = li.xpath(            ".//div[@class='storename']/following-sibling::p[1]/text()")[0]        # 价钱        price = li.xpath(            ".//div[@class='storename']/following-sibling::p[2]/span[1]/text()")        if price:            price = li.xpath(                ".//div[@class='storename']/following-sibling::p[2]/span[1]/text()")[0]        else:            price = "--"        item = {            "name": name,            "store": store,            "price": price,            "star": star,            "comment": comment        }        print(item)
            with open("hun.json", "ab+") as filename:            filename.write(json.dumps(                item, ensure_ascii=False).encode("utf-8") + b"\n")

获取到的数据存储格式如下，以 JSON 格式存储，读取的时候每次读取一行即可。

{"name": "9Xi·婚纱摄影", "store": "商家地址：北京市朝阳区朝外大街丙10号9Xi结婚汇购物中心", "price": "¥4999", "star": "--", "comment": "--"}{"name": "非目环球旅拍", "store": "商家地址：杭州市滨江区非目影像(总店)", "price": "¥19800", "star": "--", "comment": "--"}{"name": "小白工作室(私人会所)", "store": "商家地址：朝阳北路天鹅湾北区7号楼二单元502(朝阳大悦城对面)", "price": "--", "star": "--", "comment": "--"}{"name": "朵美婚拍", "store": "商家地址：北京市朝阳区广渠门外大街8号优士阁A座大堂底商", "price": "¥2999", "star": "--", "comment": "--"}{"name": "柏悦时尚艺术馆", "store": "商家地址：立汤路186号龙德广场四层F420A", "price": "--", "star": "--", "comment": "--"}

当测试数据抓取到之后，就可以对全北京的商铺（其他地区的修改对应地址即可）进行批量抓取了，本次数据量虽然不大，但是橡皮擦依旧为你贴心的准备了多线程爬虫（唉~没那么容易学习到爬虫技术）。

以下是完整代码部分，就为了你能获取到最全的数据，一次性的把代码都提供给你了，你的手指可以放在点赞按钮上，为橡皮擦点赞了。

import threadingimport requests as rfrom queue import Queueimport timefrom lxml import etreeimport json
    CRAWL_EXIT = FalsePARSE_EXIT = False
    
    class ThreadCrawl(threading.Thread):    def __init__(self, thread_name, page_queue, data_queue):        super(ThreadCrawl, self).__init__()
            self.thread_name = thread_name        self.page_queue = page_queue        self.data_queue = data_queue        self.headers = {            "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36"}
        def run(self):        print("启动", self.thread_name)        while not CRAWL_EXIT:            try:                #                page = self.page_queue.get(False)                url = f"https://www.jiehun.com.cn/beijing/ch2065/store-p{page}/?ce=beijing"
                    content = r.get(url, headers=self.headers).text                time.sleep(1)
                    self.data_queue.put(content)
                except Exception as e:                print(e)
            print("结束", self.thread_name)
    
    class ThreadParse(threading.Thread):    def __init__(self, thread_name, data_queue, filename, lock):        super(ThreadParse, self).__init__()        self.thread_name = thread_name        self.data_queue = data_queue        self.filename = filename        self.lock = lock
        def run(self):        print("启动", self.thread_name)        while not PARSE_EXIT:            try:                html = self.data_queue.get(False)
                    self.parse(html)
                except Exception as e:                print(e)        print("结束", self.thread_name)
        def parse(self, html):        html = etree.HTML(html)
            li_list = html.xpath("//div[@id='stlist']/ul/li")        for li in li_list:            # 发现评分            star = li.xpath("./div[@class='comment']/p[1]/b/text()")            comment = "--"            if star:                # 评星                star = star[0]                comment = li.xpath("./div[@class='comment']/p[2]/a/text()")                # 评论                comment = comment[0]            else:                star = "--"
                # 店铺名称            name = li.xpath(".//a[@class='namelimit']/text()")[0]            # 地址            store = li.xpath(                ".//div[@class='storename']/following-sibling::p[1]/text()")[0]            # 价钱            price = li.xpath(                ".//div[@class='storename']/following-sibling::p[2]/span[1]/text()")            if price:                price = li.xpath(                    ".//div[@class='storename']/following-sibling::p[2]/span[1]/text()")[0]            else:                price = "--"
                item = {                "name": name,                "store": store,                "price": price,                "star": star,                "comment": comment            }
                with self.lock:                self.filename.write(json.dumps(                    item, ensure_ascii=False).encode("utf-8") + b"\n")
    
    def main():    # 页码    page_queue = Queue(14)    for i in range(1, 15):        page_queue.put(i)
        # 数据挖掘结果    data_queue = Queue()    filename = open("hun.json", "ab+")
        # 锁    lock = threading.Lock()
        # 三个挖掘线程    crawl_list = ["挖掘线程1", "挖掘线程2", "挖掘线程3"]
        threadcrawl = []    for thread_name in crawl_list:        thread = ThreadCrawl(thread_name, page_queue, data_queue)        thread.start()        threadcrawl.append(thread)
        # 三个解析线程    parse_list = ["解析线程1", "解析线程2", "解析线程3"]    threadparse = []    for thread_name in parse_list:        thread = ThreadParse(thread_name, data_queue, filename, lock)        thread.start()        threadparse.append(thread)
        # 等待 page_queue 队列为空    while not page_queue.empty():        pass
        global CRAWL_EXIT    CRAWL_EXIT = True
        print("page_queue为空")    for thread in threadcrawl:        thread.join()        print("挖掘队列执行完毕")
    
        while not data_queue.empty():        pass    global PARSE_EXIT    PARSE_EXIT = True
        for thread in threadparse:        thread.join()        print("解析队列执行完毕")
        with lock:        filename.close()

本次数据获取，为了不让你那么容易就找到哪个商铺价钱便宜，我专门存储成了 JSON 格式，排序的工作就交给你自己来完成了。毕竟你不能有女朋友的同时，一点力也不出吧。

![format_png 2][]

## 看图选照    ##

你以为这样工作就做完了吗？当然没有，除了价格以外，咱们 new 出来的对象还需要看图选呢，至少要看看谁家拍摄技术高，更符合自己的调调。

接下来，再爬取一个：目标地址

该网站页面数据如下：

![format_png 3][]

要抓取的就是这几千张婚纱摄影照片~

该操作我将其分解成了两个步骤：

*  第一个步骤批量采集图片详情页的地址；
 *  第二步针对详情页地址，获取图片。

核心部分代码修改如下：

抓取超链接部分，修改 XPath 解析地址即可。

短暂运行一段时间后，得到超链接数据如下：
    
    https://www.jiehun.com.cn//album/730704/https://www.jiehun.com.cn//album/730703/https://www.jiehun.com.cn//album/730702/https://www.jiehun.com.cn//album/730701/https://www.jiehun.com.cn//album/730700/https://www.jiehun.com.cn//album/730699/https://www.jiehun.com.cn//album/730698/https://www.jiehun.com.cn//album/730697/https://www.jiehun.com.cn//album/730696/https://www.jiehun.com.cn//album/730695/https://www.jiehun.com.cn//album/730694/https://www.jiehun.com.cn//album/730693/https://www.jiehun.com.cn//album/730679/
    图片抓取，利用 album_link.json 中存储的链接地址，解析对应页面中的 img 标签。
    读取 album_link.json 中的数据，生成待抓取链接。
    def read_file():    page_queue = Queue()    for f in open("album_link.json","r"):        print(f.strip())        page_queue.put(f)
        print(page_queue.qsize())

提取对应 URL 中的图片地址，并保存。

编写好完整的代码之后，等着照片存储到本地，就可以给对象一张张的看了，看到好的，在查一下是哪个摄影店，去拍摄就好了。

![format_png 4][]

代码运行一会，就 600+ 照片了，因为硬盘比较小，剩下的大家自己爬取吧

> 其实是被那一张张狂撒狗粮的照片，喂饱了~，ε=(´ο ｀\*))) 唉，那一张张 KISS 照片，一直在给橡皮擦暴击。

![format_png 5][]

***CSDN程序员学院福利来啦***

***????????***

![format_png 6][]

***=推荐阅读=***

[*@程序员：爱我你怕了吗*][Link 1]

[*如何一句话“暴击”程序员，网友：哭了！*][Link 2]

[*程序员的爆笑日常，哈哈哈哈*][Link 3]

*[猿趣 | 程序员为什么都爱穿冲锋衣？][Link 4]*

![format_png 7][]

点分享

![format_png 8][]

点收藏

![format_png 9][]

点点赞

![format_png 10][]

点在看

[format_png]: /images/20221024/6d1445d3b53147b6934087a0eed374d2.png
[format_png 1]: /images/20221024/43c5b52c0811473f8958953f215b83fc.png
[format_png 2]: /images/20221024/8c51c0f3823f4cba9c318339a04b5fff.png
[format_png 3]: /images/20221024/faf08302d7564fde9d47c5c25d40e90b.png
[format_png 4]: /images/20221024/17087da41d824f81b3ca33dae31a55bc.png
[format_png 5]: /images/20221024/61387e95e44243d5a0acb60b8eb7f533.png
[format_png 6]: /images/20221024/84269e1acee74165849eb36870d8a524.png
[Link 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NTQ4MTQyNw%3D%3D&chksm=fe70039dc9078a8b1e5c2b8168f448dc19d1aef45e7ccab560cd75e42508ef4dbfeec921cc78&idx=5&mid=2247484833&scene=21&sn=eab02b3bf35463a2c7ab57e4244a2641#wechat_redirect
[Link 2]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NTQ4MTQyNw%3D%3D&chksm=fe7005a9c9078cbf1acb266d0513f8b0afa24c14a8dd6c936bb746712df55212153a27122513&idx=4&mid=2247484309&scene=21&sn=952aaf1fce804e48ed1ea83e28c1f49d#wechat_redirect
[Link 3]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NTQ4MTQyNw%3D%3D&chksm=fe7004d6c9078dc095cfe6484102b922f3114c6d5dcfef9c11efdadf2c979397ba3d94bb4bd3&idx=4&mid=2247484138&scene=21&sn=144e8499e2ad56960acc94f7c1b330ac#wechat_redirect
[Link 4]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5NTQ4MTQyNw%3D%3D&chksm=fe7004f7c9078de16ab8d7ca3ac134c151243bb94b550b0094d9a6ff1990956ad3e74f413851&idx=3&mid=2247484107&scene=21&sn=8b2ce78cca465ff4e598f124b64fdd6b#wechat_redirect
[format_png 7]: /images/20221024/b22bf9918dd145eea0a5716617ff099c.png
[format_png 8]: /images/20221024/35033a852c4942528eb1b67dba1931fd.png
[format_png 9]: /images/20221024/d84f98be0d77440db20479421e90d4b3.png
[format_png 10]: /images/20221024/443aa6ba64e64cd89d1f20fc3ca85119.png