回想去年写毕业论文时候需要数据，虽然数据量不大，但是手工录入，也是颇费眼神。现在自学了Python，就拿曾经的需求当做案例吧！

爬取目标：最近20年每个月的仔猪价格，生猪价格和猪肉价格

爬取软件：python 3.7.2 IDE:PyCharm

爬取包：requests, pandas ,lxml, time

打开如下部分：

打开检查，如下图

很好，数据就在最后的大红框里面，分别对应着时间和价格。有前端基础一眼就能看出这是一个xml文档.html为树结构，xml也是树结构，因此我们可以像解析html一样解析xml。到这里我们就可以爬取仔猪价格数据了。

还有生猪价格和猪肉价格没爬取呢，别急，看一下网址构造：

发现这个链接变化之处有两个地方，因此可以构建一个dict以构造多个URL。循环每个URL，请求，解析，存储为bj_prok.xlsx

pigdata ={'smallpig':1565318072807,'livepig':1565327925160,'pork':1565328013572}

最终爬取效果(展示部分)：

全部代码如下：

import requests

from lxml import etree

import pandas as pd

import time

#构造字典

pigdata ={'smallpig':1565318072807,'livepig':1565327925160,'pork':1565328013572}

#构造函数get_info,解析网页

def get_info(link):

#请求url

res = requests.get(url)

#转换类型

html = etree.HTML(res.text)

#解析属性值，用@属性

date = html.xpath('//*[@name="2000"]/point/@name')

prices = html.xpath('//*[@name="2000"]/point/@y')

#返回日期和价格

return date,prices

i=1

#遍历字典pigdata，同时遍历键和值

for pigtype,pignum in pigdata.items():

#构造url

url = 'http://www.caaa.cn/market/trend/local/xml/2-1-{type}.xml?&XMLCallDate={num}'.format(type=pigtype,num=pignum)

# print(url)

#调用函数get_info

pigs = get_info(url)

if i ==1:

small_pig = pd.DataFrame({'时间': pigs[0], '仔猪价格(元/千克)': pigs[1]}, index=range(1, len(pigs[0]) + 1))

elif i==2:

live_pig = pd.DataFrame({'活猪价格(元/千克)': pigs[1]}, index=range(1, len(pigs[0]) + 1))

else:

pig = pd.DataFrame({'猪肉价格(元/千克)': pigs[1]}, index=range(1, len(pigs[0]) + 1))

i+=1

#控制循环时间，3秒循环一次

time.sleep(3)

#pandas合并DataFrame

pork = pd.concat([small_pig,live_pig,pig],axis=1)

print(pork)

#存储到硬盘

pork.to_excel('bj_pork.xlsx')

谢谢大家，请多指教！