Python爬虫采集Tripadvisor数据案例实现

目录
  • 前言
    • 第三方库
    • 开发环境
  • 开始代码
    • 请求数据
    • 2. 获取数据(网页源代码)
    • 3. 解析数据(提取我们想要的数据内容 详情页链接)
    • 4. 发送请求(访问所有的详情页链接) 获取数据
    • 5. 解析数据
    • 6.保存数据
    • 7.得到数据

前言

Tripadvisor是全球领先的旅游网站,主要提供来自全球旅行者的点评和建议,全面覆盖全球的酒店、景点、餐厅、航空公司 ,以及旅行规划和酒店、景点、餐厅预订功能。
Tripadvisor及旗下网站在全球49个市场设有分站,月均独立访问量达4.15亿。

第三方库

requests >>> pip install requests
parsel >>> pip install parsel

开发环境

版 本: python 3.8

编辑器: pycharm 2021.2

开始代码

请求数据

headers = {
    'cookie': 'TADCID=foOmU9bDp6JGIXg2ABQCFdpBzzOuRA-9xvCxaMyI12wTEaQSQ4euq_1sNSDmJybFCMezFLrAnKRGZ_uvGNNO_9cSzuJeK8RQlE4; TAUnique=%1%enc%3AHARC1EMLan58P07MI4ZMcqI%2BzHGWuLGBt6TE6zQDNwk%3D; TASSK=enc%3AAL%2Bm9xwFy7%2BjYONIRS%2F2kEbA%2FtOrlDbcW%2FwCSHs44XP9R3ddE%2BKJxi3FiDuozLe0Ov2ujtnFah8i0sN%2FRdUxZGis0TClwsaz7%2B7Uv8dh%2BvHM%2FfH9C%2FcEYLBYBtn1yLmBNg%3D%3D; ServerPool=A; PMC=V2*MS.2*MD.20220311*LD.20220311; TART=%1%enc%3AfD9OzCOGTHLKxR1qLNfmGZurd9xliidHT5bmQw2z505WnDQeBJdPDWc64WFlxikpNox8JbUSTxk%3D; TATravelInfo=V2*A.2*MG.-1*HP.2*FL.3*RS.1; TASID=9CCF4EA45B4141A8B5E4F03D36821474; ak_bmsc=31083286436C157F558D959D23D94849~000000000000000000000000000000~YAAQqF1kX6lPsVF/AQAAhTyqdw8F4+OoWZwjJCqsKUS/ykkFQHkXml5We7WY4q6KDUeIkm36a0Fs41jt7Jx6MFwnzloND2Iry1Iuwnj5I7oPxsI1RTjfGXSr408rscnzKPJHpRIXwuuiL+SNZxp233DOhrqrbTQ2cDTiGPk8qAYcLYq1OHpyOjLpc6L2zPbiSdvfDAuz2ujLUbWZV33YVrUd1UcmBMKJOSS/C12JeFdLCcjOihJvc4Zlu5HMYQUBdjTaV4zll3YO9YWxdm5pUT57vjI3WjxNhLwOXS93F3ogo/VOzmvk2n4rptCDH1vffz7Dpmp4yRn0dnX8RtiKiolFV00rBs0yC9Nxa67F0qPkJMMS6t6pNo+08PIre7VIiAIxQoWUNNiBiNDXeQ==; PAC=AHc5Ocqizh5jbN81AnjCtcF7k5P54vojrezhxeu8s4DdhkIZSMBuxXUioaVGVVo99Ysr_IbYXqNKjsddfzI8psluCp1NwuwQiBOvmdhP_r8ntVPeHXBc5u782Y8i4KrpV0a29aTnmykzihOxeEfilEfHZOGZxkWN8GRLwHay1MUpBazo7e4Pdtl3tndoYnNIDWcRtHzZJIDE9odWhqOzUE0%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数据的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python实现实时数据采集新型冠状病毒数据实例

    Python实时数据采集-新型冠状病毒 源代码 来源:https://github.com/Programming-With-Love/2019-nCoV 疫情数据时间为:2020.2.1 项目相关截图: 全国数据展示 国内数据展示 国外数据展示 查看指定区域详细数据 源代码,注意安装所需模块(例如 pip install 模块名) import requests import re from bs4 import BeautifulSoup from time import sleep imp

  • Python爬虫爬取、解析数据操作示例

    本文实例讲述了Python爬虫爬取.解析数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 爬虫 当当网 http://search.dangdang.com/?key=python&act=input&page_index=1 获取书籍相关信息 面向对象思想 利用不同解析方式和存储方式 引用相关库 import requests import re import csv import pymysql from bs4 import BeautifulSoup from lxml import e

  • Python爬虫_城市公交、地铁站点和线路数据采集实例

    城市公交.地铁数据反映了城市的公共交通,研究该数据可以挖掘城市的交通结构.路网规划.公交选址等.但是,这类数据往往掌握在特定部门中,很难获取.互联网地图上有大量的信息,包含公交.地铁等数据,解析其数据反馈方式,可以通过Python爬虫采集.闲言少叙,接下来将详细介绍如何使用Python爬虫爬取城市公交.地铁站点和数据. 首先,爬取研究城市的所有公交和地铁线路名称,即XX路,地铁X号线.可以通过图吧公交.公交网.8684.本地宝等网站获取,该类网站提供了按数字和字母划分类别的公交线路名称.Pyth

  • python爬虫实现爬取同一个网站的多页数据的实例讲解

    对于一个网站的图片.文字音视频等,如果我们一个个的下载,不仅浪费时间,而且很容易出错.Python爬虫帮助我们获取需要的数据,这个数据是可以快速批量的获取.本文小编带领大家通过python爬虫获取获取总页数并更改url的方法,实现爬取同一个网站的多页数据. 一.爬虫的目的 从网上获取对你有需要的数据 二.爬虫过程 1.获取url(网址). 2.发出请求,获得响应. 3.提取数据. 4.保存数据. 三.爬虫功能 可以快速批量的获取想要的数据,不用手动的一个个下载(图片.文字音视频等) 四.使用py

  • python爬虫爬取网页数据并解析数据

    1.网络爬虫的基本概念 网络爬虫(又称网络蜘蛛,机器人),就是模拟客户端发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序. 只要浏览器能够做的事情,原则上,爬虫都能够做到. 2.网络爬虫的功能 网络爬虫可以代替手工做很多事情,比如可以用于做搜索引擎,也可以爬取网站上面的图片,比如有些朋友将某些网站上的图片全部爬取下来,集中进行浏览,同时,网络爬虫也可以用于金融投资领域,比如可以自动爬取一些金融信息,并进行投资分析等. 有时,我们比较喜欢的新闻网站可能有几个,每次都要分别

  • Python爬虫采集Tripadvisor数据案例实现

    目录 前言 第三方库 开发环境 开始代码 请求数据 2. 获取数据(网页源代码) 3. 解析数据(提取我们想要的数据内容 详情页链接) 4. 发送请求(访问所有的详情页链接) 获取数据 5. 解析数据 6.保存数据 7.得到数据 前言 Tripadvisor是全球领先的旅游网站,主要提供来自全球旅行者的点评和建议,全面覆盖全球的酒店.景点.餐厅.航空公司 ,以及旅行规划和酒店.景点.餐厅预订功能.Tripadvisor及旗下网站在全球49个市场设有分站,月均独立访问量达4.15亿. 第三方库 r

  • Python爬虫采集微博视频数据

    目录 前言 知识点 开发环境 爬虫原理  案例实现 前言 随时随地发现新鲜事!微博带你欣赏世界上每一个精彩瞬间,了解每一个幕后故事.分享你想表达的,让全世界都能听到你的心声!今天我们通过python去采集微博当中好看的视频! 没错,今天的目标是微博数据采集,爬的是那些好看的小姐姐视频 知识点 requests pprint 开发环境 版 本:python 3.8 -编辑器:pycharm 2021.2 爬虫原理 作用:批量获取互联网数据(文本, 图片, 音频, 视频) 本质:一次次的请求与响应

  • python爬虫破解字体加密案例详解

    本次案例以爬取起小点小说为例 案例目的: 通过爬取起小点小说月票榜的名称和月票数,介绍如何破解字体加密的反爬,将加密的数据转化成明文数据. 程序功能: 输入要爬取的页数,得到每一页对应的小说名称和月票数. 案例分析: 找到目标的url: (右键检查)找到小说名称所在的位置: 通过名称所在的节点位置,找到小说名称的xpath语法: (右键检查)找到月票数所在的位置: 由上图发现,检查月票数据的文本,得到一串加密数据. 我们通过xpathhelper进行调试发现,无法找到加密数据的语法.因此,需要通

  • python爬虫之bs4数据解析

    一.实现数据解析 因为正则表达式本身有难度,所以在这里为大家介绍一下 bs4 实现数据解析.除此之外还有 xpath 解析.因为 xpath 不仅可以在 python 中使用,所以 bs4 和 正则解析一样,仅仅是简单地写两个案例(爬取可翻页的图片,以及爬取三国演义).以后的重点会在 xpath 上. 二.安装库 闲话少说,我们先来安装 bs4 相关的外来库.比较简单. 1.首先打开 cmd 命令面板,依次安装bs4 和 lxml. 2. 命令分别是 pip install bs4 和 pip

  • python爬虫系列网络请求案例详解

    学习了之前的基础和爬虫基础之后,我们要开始学习网络请求了. 先来看看urllib urllib的介绍 urllib是Python自带的标准库中用于网络请求的库,无需安装,直接引用即可. 主要用来做爬虫开发,API数据获取和测试中使用. urllib库的四大模块: urllib.request: 用于打开和读取url urllib.error : 包含提出的例外,urllib.request urllib.parse:用于解析url urllib.robotparser:用于解析robots.tx

  • python爬虫分布式获取数据的实例方法

    在我们进行卫生大扫除的时候,因为工作任务较多,所以我们会进行分工,每个人负责不同的打扫项目.同样分工合作的理念,在python分布式爬虫中也得到了应用.我们需要给不同的爬虫分配指令,让它们去分头行动获取同一个网站的数据.那么这些爬虫是怎么分工搜集数据的呢?感兴趣的小伙伴,我们可以通过下面的示例进行解惑. 假设我有三台爬虫服务器A.B和C.我想让我所有的账号登录任务分散到三台服务器.让用户抓取在A和B上执行,让粉丝和关注抓取在C上执行,那么启动A.B.C三个服务器的celery worker的命令

  • 如何用六步教会你使用python爬虫爬取数据

    目录 前言: python爬出六部曲 第一步:安装requests库和BeautifulSoup库: 第二步:获取爬虫所需的header和cookie: 第三步:获取网页: 第四步:解析网页: 第五步:分析得到的信息,简化地址: 第六步:爬取内容,清洗数据 爬取微博热搜的代码实例以及结果展示: 总结 前言: 用python的爬虫爬取数据真的很简单,只要掌握这六步就好,也不复杂.以前还以为爬虫很难,结果一上手,从初学到把东西爬下来,一个小时都不到就解决了. python爬出六部曲 第一步:安装re

  • Python爬虫Xpath定位数据的两种方法

    方法一:直接右键,将文章路径复制下来点击Copy full Xpath 使用selenium+lxml中的etree进行配合使用,使用etree解析html网页 import requests from lxml import etree import time import socket import csv from selenium import webdriver from configparser import ConfigParser from selenium.webdriver

  • 浅谈Python爬虫原理与数据抓取

    通用爬虫和聚焦爬虫 根据使用场景,网络爬虫可分为通用爬虫和聚焦爬虫两种. 通用爬虫 通用网络爬虫 是 捜索引擎抓取系统(Baidu.Google.Yahoo等)的重要组成部分.主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内容的镜像备份. 通用搜索引擎(Search Engine)工作原理 通用网络爬虫从互联网中搜集网页,采集信息,这些网页信息用于为搜索引擎建立索引从而提供支持,它决定着整个引擎系统的内容是否丰富,信息是否即时,因此其性能的优劣直接影响着搜索引擎的效果. 第一步:抓取网页

  • 基于Python爬虫采集天气网实时信息

    相信小伙伴们都知道今冬以来范围最广.持续时间最长.影响最重的一场低温雨雪冰冻天气过程正在进行中.预计,今天安徽.江苏.浙江.湖北.湖南等地有暴雪,局地大暴雪,新增积雪深度4-8厘米,局地可达10-20厘米.此外,贵州中东部.湖南中北部.湖北东南部.江西西北部有冻雨.言归正传,天气无时无刻都在陪伴着我们,今天小编带大家利用Python网络爬虫来实现天气情况的实时采集. 此次的目标网站是绿色呼吸网.绿色呼吸网站免费提供中国环境监测总站发布的PM2.5实时数据查询,更收集分析关于PM2.5有关的一切报

随机推荐