爬虫数据表格

这是一篇关于iaaf国际运动员跳远数据表格的爬虫经验。（今天我们只取progression项的long=jump的数据）
我个人是分了四个脚本进行运行：
首先第一个脚本。1：我们需要导入三个python的第三方库，分别是requests（用于简洁且简单的处理HTTP请求的第三方库），beautifulsoup4（从HTML和XML文件中解析出数据的第三方库），import json（JSON 是轻量级的文本数据交换格式。是用来存储和交换文本信息的语法。）
这里我加了一个：from futureimport print_function（表示不同python版本运行时不会出现问题）
2:这里我们还需要取一个‘User_Agent’：方法：打开主界面检查元素，在控制台最下方输入“alert（navigator.user.Agent）”这时会弹出一个小窗口，复制即可。（作用：用于洋装成浏览器而不是爬虫）
（'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/12.0 Safari/605.1.15', }）

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3：url = 'https://www.iaaf.org/records/toplists/jumps/long-jump/outdoor/men/senior/2018?regionType=world&windReading=regular&page={}&bestResultsOnly=true'

这时我们可以利用requests，BeautiflSoup来进行处理。
db = pymongo.MongoClient().iaaf（调用数据库）
4:res = requests.get(url.format(i), headers=headers)（请求得到数据并勤变量名为res）
5:record_table = soup.findall('table', class='records-table')（定位目标） for i in tr_l: # 针对每一个tr 也就是一行
td_l = i.find_all('td') # td的列表第三项是带href
（把td_l里面的每一项赋值，组成json数据 {} 插入到mongo（在从mongo里去到herf访问生涯数据并存回这个表）
6: j_data = {}（将数据存到字典里如下：）
try:
j_data['Rank'] = td_l[0].get_text().strip()
j_data['Mark'] = td_l[1].get_text().strip()
j_data['WIND'] = td_l[2].get_text().strip()
j_data['Competitior'] = td_l[3].get_text().strip()
j_data['DOB'] = td_l[4].get_text().strip()
j_data['Nat'] = td_l[5].get_text().strip()
j_data['Pos'] = td_l[6].get_text().strip()
j_data['Venue'] = td_l[8].get_text().strip()
j_data['Date'] = td_l[9].get_text().strip()

            j_data['href'] = td_l[3].find('a')['href']
        except:
            pass
        db.athletes.×××ert_one(j_data)

  if __name__ == '__main__':
       spider_iaaf()（数据库）

下面是第二个脚本：
from futureimport print_function
import requests
from bs4 import BeautifulSoup（同样引用）
1:headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/12.0 Safari/605.1.15'}
2: res = requests.get(url, headers=headers)
html = res.text
3: soup = bs(html,'html.parser')（处理文件）
div = soup.find('div', id='progression')（定位到准确文件）
4:此时如果我们想准确的定位到跳远成绩我➕了一句if语句（if "Long Jump" in text and "View Graph" in text:
tbody = i.parent.parent.table.tbody）表明再此界面有Long Jump和View Graph的就是我们所需要的数据并且返回到上两级取到tbody标签。
tbody_l.append(tbody) #并且追加到tbody。 # 拿到两个元素的tbody 一个为室外一个室内用try except，这时我们将两个数据存到字典里。最后 return indoor outdoor。
if name== 'main':
long_jump（url=）

    接下来是第三个脚本：
from __future__ import print_function

import pymongo（PyMongo是驱动程序，使python程序能够使用MongoDB数据库，使用python编写而成．）
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json(JSON 是轻量级的文本数据交换格式。是用来存储和交换文本信息的语法。）)
from long_jump （脚本名）import *(引用第二个脚本)
1:db = pymongo.MongoClient().iaaf（）
2:headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/12.0 Safari/605.1.15’}（同上理）
3:def get_href():
href_list = db.athletes.find()
Count = 1（负责去mongo中取href 然后访问得到的数据存到原来的表中）
4: for i in href_list：（取id 根据id把爬来的生涯数据插回去）
print(count)
5: db.athletes.update({'_id':i.get('_id')},{"$set"{"outdoor":outdoor,"indoor":indoor}})
count += 1（获得具体数据）
6:if name== 'main':
get_href()

                第四个脚本：
                from __future__ import print_function
      import xlwt（Python语言中，写入Excel文件的扩展工具。

相应的有xlrd扩展包，专门用于excel读取。）
import pymongo
1:def write_into_xls(cursor):
title =
['Rank','Mark','age','Competitior','DOB','Nat','country','Venue','Date','out_year','out_performance','out_wind','out_place','out_date','in_year','in_performance','in_place','in_date']

book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8',style_compression=0)
sheet = book.add_sheet('iaaf',cell_overwrite_ok=True)

2:
flag = 1
db = pymongo.MongoClient().iaaf
for i in country_l:
cursor = db.athletes.find({'Nat':i})
for i in cursor:
print(i)
count_out = len(i['outdoor'])
count_in = len(i['indoor'])
count = 1
if count_out >= count_in:
count = count_out
else:
count = count_in
if count == 0:
count = 1（count 为这条数据占的行数）
3: flag = flag + count

book.save(r'iaaf.xls')（开始从第一行输入数据并且从数据库取）

if name== 'main':
write_into_xls(cursor=None)（生成文件iaaf.xls这时便可用Ecxel查看数据）
***顺便记录一下查看如何查看数据库的内容两种方法：
1: ./mongo show dbs
数据库： iaaf
use iaaf
show tables ---- athletes

    db.athletes.find()

2: pymongo db = pymongo.MongoClient().iaaf
for i in db.athletes.find():
print i

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