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最终的效果
废话不多少，直接上图
这里可以清楚的看到，数据库里包含了日期，内容，和网站link
下面我们来分析怎么实现
使用的库
import requests from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions import time from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd
目标分析
这是微博热搜的link：点我可以到目标网页
首先我们使用selenium对目标网页进行请求
然后我们使用xpath对网页元素进行定位，遍历获得所有数据
然后使用pandas生成一个Dataframe对像，直接存入数据库
一：得到数据
我们看到，使用xpath可以得到51条数据，这就是各热搜，从中我们可以拿到链接和标题内容
all = browser.find_elements_by_xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a') #得到所有数据
context = [i.text for i in c] # 得到标题内容
links = [i.get_attribute('href') for i in c] # 得到link
然后我们再使用zip函数，将date，context，links合并
zip函数是将几个列表合成一个列表，并且按index对分列表的数据合并成一个元组，这个可以生产pandas对象。
dc = zip(dates, context, links) pdf = pd.DataFrame(dc, columns=['date', 'hotsearch', 'link'])
其中date可以使用time模块获得
二：链接数据库
这个很容易
enging = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/webo")
pdf.to_sql(name='infromation', con=enging, if_exists="append")
总代码
from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
import time
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
def get_data():
url = r"https://s.weibo.com/top/summary" # 微博的地址
option = ChromeOptions()
option.add_argument('--headless')
option.add_argument("--no-sandbox")
browser = Chrome(options=option)
browser.get(url)
all = browser.find_elements_by_xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a')
context = [i.text for i in all]
links = [i.get_attribute('href') for i in all]
date = time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime())
dates = []
for i in range(len(context)):
dates.append(date)
# print(len(dates),len(context),dates,context)
dc = zip(dates, context, links)
pdf = pd.DataFrame(dc, columns=['date', 'hotsearch', 'link'])
# pdf.to_sql(name=in, con=enging, if_exists="append")
return pdf
def w_mysql(pdf):
try:
enging = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/webo")
pdf.to_sql(name='infromation', con=enging, if_exists="append")
except:
print('出错了')
if __name__ == '__main__':
xx = get_data()
w_mysql(xx)
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