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回圈直到最大結果

2022-06-28 03:47:28 軟體工程

我對網路抓取很陌生,但到目前為止我很享受它,所以我想我會測驗自己!

我寫了這個查詢來抓取這個網站,但只是想知道有沒有辦法讓它更有效率?目前,我不得不將最大頁面設定為 87,因為這是吉他出現的最后一頁。但是,amps 只有 15 頁的結果,但我仍在回圈瀏覽 87 頁。任何想法表示贊賞!

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

guitar_products = []
n = 88

#ELECTRIC GUITAR DATA

for category in ['guitars/electric/','guitars/bass/','amps/','guitars/acoustic/','pedals/']:
    for x in range(1,n):
        url = "https://www.guitarguitar.co.uk/"   category   "page-"   str(x)
        
        print(url)
        
        page = requests.get(url)
        
        soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
        
        products = [product.text.strip() for product in soup.findAll('h3', {'class': 'qa-product-list-item-title'})]
        prices = [price.text.strip()[:-1] for price in soup.findAll('span', {'class': 'js-pounds'})]
        avails = [avail.text.strip() for avail in soup.findAll('div', {'class': 'availability'})]
        
        for index in range(0, len(products)):
                  guitar_products.append({
                 'product': products[index],
                 'price' : prices[index],
                 'avail' : avails[index]
                 })

guitar_data = pd.DataFrame(guitar_products)

guitar_data['price'] = pd.to_numeric(guitar_data['price'].str.replace('[^\d.]', '', regex=True))

謝謝

uj5u.com熱心網友回復:

嘗試以下方法:

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

guitar_products = []

#ELECTRIC GUITAR DATA

for category in ['guitars/electric/', 'guitars/bass/', 'amps/', 'guitars/acoustic/', 'pedals/']:
    page_number = 1
    
    while True:
        url = f"https://www.guitarguitar.co.uk/{category}page-{page_number}"
        print(url)
        page_number  = 1
        
        req = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(req.content, 'html.parser')
        
        for div_product in soup.find_all('div', class_="product-inner"):
            product = div_product.find('h3', {'class': 'qa-product-list-item-title'}).get_text(strip=True)
            price = div_product.find('span', {'class': 'js-pounds'}).get_text(strip=True)
            avail = div_product.find('div', {'class': 'availability'}).get_text(strip=True)

            guitar_products.append({'product' : product, 'price' : price, 'avail' : avail})
        
        # Is there a next button?
        if not soup.find('a', class_="next-page-button"):
            print("No more")
            break

guitar_data = pd.DataFrame(guitar_products)
guitar_data['price'] = pd.to_numeric(guitar_data['price'].str.replace('[^\d.]', '', regex=True))

改進:

  1. 這會查找Next每個頁面上的按鈕,然后跳到下一個類別。
  2. 它定位<div>每個產品的持有位置,然后使用單個查找來獲取每個產品的詳細資訊。這避免了構建多個串列然后加入它們的需要。
  3. 使用 Pythonf字串構建 URL。

uj5u.com熱心網友回復:

您可以檢查 H1:

    *soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')*

    if soup.find('h1').contents[0] == 'Page Not Found':
        break

或將圓圈從 for 更改為 while:

is_page = True
x = 0
while is_page:
    x = x   1
    . . .

    if soup.find('h1').contents[0] == 'Page Not Found':
        is_page = False
        break

uj5u.com熱心網友回復:

這可能不是最優雅的解決方案,但它既實用又簡單。如果沒有找到產品,則無限回圈結束。

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

guitar_products = []
n = 1

# ELECTRIC GUITAR DATA

for category in ['guitars/electric/', 'guitars/bass/', 'amps/', 'guitars/acoustic/', 'pedals/']:
    while True:
        url = "https://www.guitarguitar.co.uk/"   category   "page-"   str(n)

        print(url)

        page = requests.get(url)

        soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')

        products = [product.text.strip() for product in soup.findAll('h3', {'class': 'qa-product-list-item-title'})]
        prices = [price.text.strip()[:-1] for price in soup.findAll('span', {'class': 'js-pounds'})]
        avails = [avail.text.strip() for avail in soup.findAll('div', {'class': 'availability'})]

        for index in range(0, len(products)):
            guitar_products.append({
                'product': products[index],
                'price': prices[index],
                'avail': avails[index]
            })

        if len(products) == 0:
            n = 1
            break
        else:
            n  = 1
guitar_data = pd.DataFrame(guitar_products)

guitar_data['price'] = pd.to_numeric(guitar_data['price'].str.replace('[^\d.]', '', regex=True))

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/gongcheng/495886.html

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