本次實驗以爬取“國家統計局”首頁中的【上海市城鄉居民收支基本情況】為例，國家統計局(https://data.stats.gov.cn/index.htm)其他頁面的爬取方法大同小異

1.爬蟲基本流程

發起請求：通過http/https庫向目標站點發起請求，即發送一個request，請求可以包含額外的headers等信息，等待服務器響應
獲取相應內容：如果服務器能正常響應，會得到一個response，response的內容便是所要獲取的頁面內容，類型可能有HTML，json字符串，二進制數據（如圖片視頻）等類型
解析內容：得到的內容可能是HTML，可以用正則表達式，網頁解析庫進行解析，可能是json，可以直接轉為json對象，可能是二進制數據，可以做保存或者進一步的處理
（本次實驗得到的解析內容是json）
保存數據：可以存為文本，也可以保存至數據庫，或者特定格式的文件

2.打開網頁并分析

國家統計局的網站很奇怪，明明是https卻會告警不安全，首次打開界面如下（本人使用的是谷歌瀏覽器）

點擊“高級”-“繼續前往”，方可進入首頁

選擇“季度數據”-“分省季度數據”

選擇“人民生活”-“城鄉收支情況”

地區修改為“上海市”

按下F12，進入瀏覽器調試模式

刷新重新獲取網頁信息，找到easyquery.htm?m=Query Data&dbc...的文件。可以先選中"XHR"過濾條件，縮小查找范圍

怎么確認這個文件就包含有我們要找的數據呢？點擊“response”板塊，向右拖動滑塊可以看到表格數據可以一一對應（但數據并沒有連續出現）

注意：這里的data和strdata看上去一樣，但實際格式不一樣，data是int或double格式，strdata是str格式，這個表格有一些空數據行，字符串格式方便做判斷，字符串轉數字使用eval()即可

3.完整代碼及解析

注：缺少的庫可以在命令行使用pip命令安裝，如缺少requests庫，可以在命令行輸入命令

pip install requests

import urllib3 

# 使用urllib3.disable_warnings()在關閉SSL認證（verify=False）情況下

# 將requests請求禁用安全請求警告

import requests    # 使用Requests發送網絡請求

import time      # 用來獲取時間戳(計算當前時間，用于網頁驗證)

import json      # 處理json文件

import numpy as np  # 處理數組

import pandas as pd  # np.array()轉換成pd.DataFrame格式，再使用to_excel()寫入excel表格



# 獲取毫秒級時間戳，用于網頁驗證

def getTime():

  return int(round(time.time() * 1000))



# 數據預處理，獲取json列表中層層包裹的strdata元素（數據）

def getList(length):

  List=[]

  for i in range(length):

?    temp = js['returndata']['datanodes'][i]['data']['strdata']

?    # 城鄉居民收支列表中，原網站有同比增長數據為空，若直接使用eval()會報錯，需要先判斷

?    if(len(temp)!=0):

?      # eval()數字轉字符串

?      List.append(eval(temp))

  return List

if __name__ == '__main__':

  # 請求目標網址(鏈接?前面的東西)

  url='https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm'

  # 請求頭，User-Agent: 用來證明你是瀏覽器，滿足一定格式即可，不一定和自己的瀏覽器一樣

  headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows;U;Windows NT6.1;en-US;rv:1.9.1.6) Geko/20091201 Firefox/3.5.6'}#瀏覽器代理



  # 構造參數鍵值對，具體數值從網頁結構參數中獲取

  key={}

  key['m']='QueryData'

  key['dbcode']='fsjd'

  key['rowcode']='zb'

  key['colcode']='sj'

  key['wds']='[{"wdcode":"reg","valuecode":"310000"}]'

  key['k1']=str(getTime()) 

  # "wdcode":"reg" 地區欄

  # 上海 310000 

  key['dfwds']='[{"wdcode":"zb","valuecode":"A0300"},{"wdcode":"sj","valuecode":"LAST6"}]'

  # "wdcode":"zb" 選取左側哪個條目,"wdcode":"sj"選項框中選取"最近6季度"

  # 禁用安全請求警告

  requests.packages.urllib3.disable_warnings()

  # 發出請求，使用post方法，這里使用前面自定義的頭部和參數

  # ?。。erify=False，國家統計局20年下半年改用https協議,若不加該代碼無法通過SSL驗證

  r = requests.post(url, headers=headers, params=key,verify=False)

  # 使用json庫中loads函數，將r.text字符串解析成dict字典格式存儲于js中

  js = json.loads(r.text)



  # 得到所需數據的一維數組，利用np.array().reshape()整理為二維數組

  length=len(js['returndata']['datanodes'])

  res=getList(length)

  # 總數據劃分成6行的格式

  array=np.array(res).reshape(len(res)//6,6)



  # np.array()轉換成pd.DataFrame格式，后續可使用to_excel()直接寫入excel表格

  df_shanghai=pd.DataFrame(array)

  df_shanghai.columns=['2020年第三季度','2020年第二季度','2020年第一季度','2019年第四季度',

?        '2019年第三季度','2019年第二季度']

  df_shanghai.index=['居民人均可支配收入累計值(元)',

?       '城鎮居民人均可支配收入累計值(元)',

?       '農村居民人均可支配收入累計值(元)',

?       '居民人均消費支出累計值(元)',

?        '城鎮居民人均消費支出累計值(元)',

?       '農村居民人均消費支出累計值(元)']



  print(df_shanghai)

4.部分代碼說明

數據提取

得到表格中的數據需要先分析提取到的js文件，打印內容如下：

將五層列表層層剝開，得到需要的strdata

請求網站

請求目標網址(''?''前面的東西)

url='https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm'

請求頭，User-Agent: 用來證明你是瀏覽器，滿足一定格式即可，不一定要和自己的瀏覽器一樣

  headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows;U;Windows NT6.1;en-US;rv:1.9.1.6) Geko/20091201 Firefox/3.5.6'}#瀏覽器代理

構造參數鍵值對，下列參數會以 & 連接，放在鏈接的''?''后面

    key={}
    key['m']='QueryData'
    key['dbcode']='fsjd'
    key['rowcode']='zb'
    key['colcode']='sj'
    key['wds']='[{"wdcode":"reg","valuecode":"310000"}]'
    key['k1']=str(getTime())  
    key['dfwds']='[{"wdcode":"zb","valuecode":"A0300"},{"wdcode":"sj","valuecode":"LAST6"}]'

部分參數可以從下圖所示位置查看到，有些不顯示的為默認，如果需要顯示相同頁面，需選取選項框中的相應選項

5.數據保存到excel表格

爬蟲爬到的數據現以panda.dataframe格式存儲，可以利用to_excel()函數，直接保存在excel表格中

# write對象為該Excel工作簿，使用該方法保存多個工作表
    write = pd.ExcelWriter('F:/Ivory_Tower/norm/分省季度數據_城鄉居民收支.xls') #該路徑自己設置即可，沒有該文件的話會自行創建一個，存在的話寫入會覆蓋原內容
    df_shanghai.to_excel(write,sheet_name='上海')
    #如果爬多個省份的數據，可以寫入多個工作表，且必須要加上save()保存
    write.save()

6.表格優化（可選）

可以借助python代碼，優化表格格式，如上圖所示的結果不盡人意，至少還需要自動調整列寬。

這里本人采用xlwings庫，需要先在命令行下載相應的庫

pip install xlwings
pip install pywin32

# 使用xlwings庫，利用python編輯整理Excel表格
import xlwings as xw
if __name__ == '__main__':
    app=xw.App(visible=False,add_book=False) #過程不可見，不添加新工作表
    wb=app.books.open(r'F:/Ivory_Tower/norm/分省季度數據_城鄉居民收支.xls')
    # wb就是新建的工作簿(workbook)
    # 對8個工作表，分別進行操作
    for i in range(8): 
        rng=wb.sheets[i].range('A1:H20')      # 選中這些單元格
        rng.api.HorizontalAlignment = -4108   # 文字水平方向居中
        rng.autofit()                         # 自動調整行高列寬
    wb.save()
    wb.close()
    app.quit()

運行代碼，即可得到以下效果 （后續多爬了其他一些省份，在key處修改相應參數即可）

7.參考資料

史上超詳細python爬取國家統計局數據：https://blog.csdn.net/qq_41988893/article/details/103017854

如果報其他各種各樣莫名其妙的錯，可以評論或私信詢問哦~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python爬虫超简单实战教程 （一）| 爬取国家统计局数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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