学经济学也要敲代码——经生小白自力更生收集数据

前言

我叫 Wallace ，目前就读于杭州某省属高校，半年前"入坑"经济学专业。经过指导老师半年的洗脑教导，我终于接受了如下事实：“在我们分析经济现象时，往往需要收集清理大量数据，特别是”新鲜活络“的互联网大数据，而python恰好能帮助我们规范（快速）爬取网站的数据。（what? 我是不是填错志愿进入经济统计？）”

于是，在完成专业要求的课程学习之外，上学期我被逼着邀请参加导师（多次下意识反复确认之后，确信导师和我都在经济学专业而不是经济统计专业学习/任课）主持的大数据开发创业公司的python爬虫培训。仗着本人自以为不错的数学功底和逻辑思维能力（是的，我超棒！），我还是撑到了最后。

猜猜哪个是我👆

暑假是我们几个学员正式发挥的时候。我的第一个爬虫任务是，（友好地）爬取海关网站的部分月度统计数据，并对杂乱的html文件按照文件名进行分类。这篇文章记录了我在第一次爬虫实战中的经历和心得体会。特别推荐给非专业出身的爬虫"小白"们，任何技术问题，都是"纸老虎"！

数据概览与总体思路

下图是需要爬取的月度进出口统计数据，一共有11页103个条目，而每个条目中都包含了一张表格。总的思路是，先写出爬取单个页面的代码，再通过chrome内核进行连续爬虫，最后保存进csv文件中。

#调用所需要的库
import pandas as pd

import requests

import os

html=requests.get('http://www.customs.gov.cn/customs/302249/302274/302278/302280/2546702/index.html')  #向目标网站发起请求

df = pd.read_html(html.text,skiprows=3)[-1]  # 取返回列表中的最后一个表格

df.columns = ['Year&Month', 'Total', ' Export', ' Import', 'Balance',              
              '1to12 total','1to12 export','1to12 import','1to12 balance']
                                                                                     
print(df)

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在上述代码中，skiprows的作用就是在爬取表格的时候把不需要的行给去掉。我们需要的内容是下图方框内的数据，因此要把表格的前三行给去掉，所以这里的skiprows=3。

那么，如何将爬取的数据保存到csv文件呢？

df.to_csv(r'E:\月度数据.csv',encoding='utf_8_sig', mode='a', sep=",", header=not os.path.exists(r'E:\月度数据.csv'),index=False)

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在技术部大佬的指导下，通过上述代码即可把所获取的数据保存到csv文件。

to_csv()是DataFrame类的方法，header决定了是否保留列名。如果我们要输出的文件存在，即not os.path.exists(r'E:\月度数据.csv')为False，就不保存DataFrame的header。

此处需要注意编码方式：encoding='utf_8_sig'，刚开始我采用的编码方式是encoding='utf-8'，excel打开输出的csv结果为乱码，是因为excel需要BOM来识别'utf-8'的文件，所以将'utf_8'改为'utf_8_sig'后就不会出现乱码的情况了。

utf-8以字节为编码单元，它的字节顺序在所有系统中都是一样的，没有字节序的问题，也因此它实际上并不需要BOM(“ByteOrder Mark”), 但是utf-8 with BOM即utf_8_sig需要提供BOM（"ByteOrder Mark"）。

接下来可以采用selenium进行爬虫。

一、准备工作

在爬虫之前，我们要先做一些准备工作。

首先，在命令行当中安装selenium框架，安装步骤非常简单，命令为：pip install selenium

这是已经安装完成的显示。

接着，我们要下载安装浏览器的驱动ChromeDriver，因为selenium就是像用户一样去操作浏览器，是需要浏览器的驱动的。

下载链接：https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads

输入浏览器内核路径：

engine_path = r'D:/Users/hong/Desktop/chromedriver_win32.exe'

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然后，我们调用所需要的第三方库，并且调用浏览器

import selenium.webdriver as webdriver

from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait

from selenium.webdriver.common.by import By

from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

from bs4 import BeautifulSoup

import time

import traceback

import codecs

import re

import pandas as pd

import random

import os

import requests

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如果没有安装这些库，则需要手动安装一下，代码为pip install + 库的名称

二、选择元素

完成以上准备工作，我们可以正式进入正题了，再提醒下，任务是爬取海关总署网站上月度数据部分的所有表格内容。

首先我们通过F12查看网站的HTML代码，然后点击页面元素选择按钮，接着点击需定位的元素，最后查看定位元素的源代码。具体流程如下图所示。

通过上图的流程，我们可以通过Xpath定位页面中的标签

page_xpath = '//*[@id="708ff4f3b78e4b29a3b73c4fe3b64f3a"]'

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用同样的方法可以获得第一行条目的位置：

row_xpath = '//*[@id="708ff4f3b78e4b29a3b73c4fe3b64f3a"]/div/ul/li[1]/a'

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第二行条目：

row_xpath = '//*[@id="708ff4f3b78e4b29a3b73c4fe3b64f3a"]/div/ul/li[2]/a'

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后面几行的row_xpath也是通过这种方式获得，我们可以发现每一行row_xpath存在规律，即只有li[]中的数字会随行数发生变化，因此可以利用format()写出row_xpath的通式：

row_xpath = '//*[@id="708ff4f3b78e4b29a3b73c4fe3b64f3a"]/div/ul/li[{}]/a'.format(row_num)

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接着就可以定位到该元素：

element_list = driver.find_elements_by_xpath(row_xpath）

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三、页面操作

在定位到页面的元素之后，我们要对该元素进行一些操作，这里需要去点击每一行和“下一页”按钮，鼠标左击代码如下。

driver.find_element_by_xpath(row_xpath).click() #点击进入详情页

driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1]) #点击每一行的详情页后都会弹出新的一页，所以需要进行窗口切换到弹出页

driver.find_element_by_xpath(page_xpath).click()   #点击下一页翻页

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四、设置等待时间

为了保证程序运行的稳定性，我们需要添加等待时间。

我们采用WebDriverWait()的方法，即在设规定的时间内，默认每隔一段时间检测一次当前页面元素是否存在，如果超出规定时间还未检测到页面元素则报错。

bool_func = lambda x: driver.find_elements_by_xpath(page_xpath)

webdriver.support.wait.WebDriverWait(driver, 20).until(bool_func)
#确定需要的页面打开完毕，规定时间为20秒

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五、其它操作

除了上述四个重要的步骤，我们还会用到一些关于页面和标题的操作。

title = driver.title #获取网页标题
driver.get(root_url)#请求页面

print(driver.current_url) #输出当前的

urldriver.close()#关闭页面

driver.quit()#关闭浏览器

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六、完整代码

import selenium.webdriver as webdriver

from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait

from selenium.webdriver.common.by import By

from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

from bs4 import BeautifulSoup

import time

import traceback

import codecs

import re

import pandas as pd

import random

import os

import requests
# 浏览器内核路径
engine_path = r'D:/Users/hong/Desktop/chromedriver_win32.exe'
# 初始url
root_url = 'http://www.customs.gov.cn/eportal/ui?pageId=302280¤tPage=5&moduleId=708ff4f3b78e4b29a3b73c4fe3b64f3a&staticRequest=yes'
#配置虚拟浏览器
options = webdriver.ChromeOptions()

options.add_argument("--headless")



driver = webdriver.Chrome(executable_path=engine_path, options=options)

driver.set_window_size(1920, 1080) # 主要为了方便做屏幕截图



driver.get(root_url)

page_xpath = '//*[@id="708ff4f3b78e4b29a3b73c4fe3b64f3a"]' #从网页中获取页面的xpath



bool_func = lambda x: driver.find_elements_by_xpath(page_xpath)

webdriver.support.wait.WebDriverWait(driver, 20).until(bool_func)



row_num = 1

page_num = 1 #从第一页第一行开始

num = 1 

while True:
    page_xpath = '//*[@id="708ff4f3b78e4b29a3b73c4fe3b64f3a"]'
    bool_func = lambda x: driver.find_elements_by_xpath(page_xpath)
    webdriver.support.wait.WebDriverWait(driver, 20).until(bool_func)
    row_xpath = '//*[@id="708ff4f3b78e4b29a3b73c4fe3b64f3a"]/div/ul/li[{}]/a'.format(row_num)#每一行的xpath都带有规律
    element_list = driver.find_elements_by_xpath(row_xpath)
            
            
if element_list:

        element_list[0].click() #点击进入详情页
        
        driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1]) #浏览器中，进入详情页要翻页，所以要更换浏览器标签页。
        
        # 确定我们需要的页面打开完毕        
        bool_func = lambda x: driver.find_elements_by_id('easysiteText')        
        
        webdriver.support.wait.WebDriverWait(driver, 20).until(bool_func)        
       
        title = driver.title                
       
        html = driver.page_source        
      
        df = pd.read_html(html.text,skiprows=3)[-1]  # 取返回列表中的最后一个表格        
       
        df.columns = ['Year&Month', 'Total', ' Export', ' Import', 'Balance',                      
                      '1to12 total', '1to12 export', '1to12 import', '1to12 balance']        
        
        df.to_csv(r'E:/{}{}.csv'.fromat(title,random.randint(1,10)),encoding='utf_8_sig',  mode='a', sep=",",index=False)        
        
        time.sleep(1)        
       
        print(num)        
       
        print(driver.current_url)        
        
        driver.close()        
        
        driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1])        
        
        num = num + 1         
        
        row_num = row_num + 1  
          
else:

        page_xpath = '//*[@id="708ff4f3b78e4b29a3b73c4fe3b64f3a"]/div/div/div[1]/a[3]'   #下一页的xpath        
        driver.find_element_by_xpath(page_xpath).click()   #点击下一页翻页        
        row_num = 1        
        
        page_num = page_num + 1

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以上就是通过selenium方法爬取网页的代码，简而言之有如下三大步骤：

1、构造url；

2、使用 selenuim 库控制浏览器访问url；

3、页面加载完成后提取响应数据。

推荐selenium学习网站：

https://blog.csdn.net/xie_0723/article/details/51437650

https://blog.csdn.net/aman1111/article/details/82049739

结语

以上就是经生小白Wallace用python爬取海关总署数据并分类的内容。

虽然之前受过爬虫的培训，但是听大佬们培训和轮到自己亲手实操完全是两种不同的心境，有时我所想的流程框架却不能用代码来实现（其实就是水平不够啦），在爬虫的过程中主要让我头痛的是正则表达式的书写和xpath的定位，还有一些让人摸不着头脑的报错。

随着对爬虫不断的学习和实践，我也越发感觉爬虫并不是件简单的事，同时python中还有很多值得我去发掘的模块。记得小刘老师曾经说过：“python主要是多练，光看视频不亲手操作是没有用的。”不积跬步无以至千里，经生小白Wallace一定会努力成为一名富有实战经验的经济学专业学者！

End

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