#sum 多页 入库成功 爬取文件中所有的店铺 网页完整表端 去除重复数据 遇到空页面会跳到下一家店铺 。遇到某家店铺无数据，跳过去下一家
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#爬去某家店铺指定的页数（一页记录数默认大小为100条），比如爬取12页，则爬取12页后将结果一次性写入数据库
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#爬去整个页面表结构，再分别写入4张表中（爬取的数据存入两张表中，还有超标表 异常表）
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#网页上字段共14个，存入数据库是15个（序号+14）
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import requests
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from bs4 import BeautifulSoup as bs
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import re #正则表达式
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from pymysql import * # 连接mysql数据库
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import pandas as pd
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from sqlalchemy import create_engine
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import urllib.parse #url双重编码
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import time
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import uuid
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from datetime import datetime, timedelta
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import sys
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sys.path.append('../../')
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import src.core_modules.remove_duplicates_methods as rdm
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now_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime()) #获取当前年月日 #url编码年月日开始默认时间
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now_date1 = time.strftime("%Y-%m", time.localtime())
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month_begin=now_date1+'-01' #设置当前月份的开始
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list_temp=[] #临时列表 全局变量
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def remove_Duplicates_list(list): #列表自身去重
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global already_spider_datanum
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list_store=[]
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for item in list:
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if item not in list_store:
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list_store.append(item)
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else:
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print("发现重复")
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already_spider_datanum=already_spider_datanum-1
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#print(list_store)
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return list_store
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def merge(list): #合并list倒数六个元素
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date_1=str(list.pop(-1)) #删除尾元素后还能继续使用改元素，
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date_2=str(list.pop(-1))
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date1=date_2+' '+date_1 #合并为年月日时分秒
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date_3=str(list.pop(-1))
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date_4=str(list.pop(-1))
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date2=date_4+' '+date_3
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date_5=str(list.pop(-1))
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date_6=str(list.pop(-1))
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date3=date_6+' '+date_5
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list.append(date3) #将合并的数据写会list列表结尾.
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list.append(date2)
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list.append(date1)
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return list
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def list_url(url,page_num): #url中的i是页 ,apge_num表示爬取的页数 。url后面加上页的参数
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urls = [url+'&page'+'={}'.format(str(i)) for i in range(1,page_num+1)]
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return urls # 返回该url对应页的所有链接形式，返回值为列表
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def get_OnePage(url,count): #抓取一页的数据,放入list_data中.urls为要访问的网页地址
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global list_temp #使用全局变量
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list_temp.clear() #清空临时表
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r = session.get(url, verify=False).text
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soup = bs(r,'html.parser')
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# 找到所有的tr标签
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rows = soup.find_all('tr')
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# 提取表格中的数据
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result = [] #创建列表来保存结果
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for row in rows:
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# 数据条数加1
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count=count+1
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# 保存表格的行数据
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data = []
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# 得到该行的所有列数据
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cols = row.find_all('td')
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# 循环每一列
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for col in cols:
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if col.find('div'):
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# 如果td中包含div，则单独提取其内容
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div_content = col.find('div').text.strip()
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# 返回元素的文本内容 搜索tag的直接子节点
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td_content = ''.join(col.find_all(text=True, recursive=False)).strip()
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data.append(td_content)
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data.append(div_content)
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else:
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# 如果td中不包含div，则直接提取td的内容
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td_content = col.text.strip()
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data.append(td_content)
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# 删除'操作'，'详情'
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del (data[-2:])
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# 删除地址
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del (data[2])
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result.append(data)
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print('一页的结果为：',result)
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# 删除表头的标题行
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del (result[0])
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count=count-1 #删除了表头,总数据的行数减一
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list_temp=result[:]
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print('-'*10)
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print('获取到的数据并且处理后为：')
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print(list_temp)
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print('-'*10)
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# 返回获取到数据的条数
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return count
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def get_MorePages(url,page_num): #爬取指定店铺名的多页数据,apge_num表示爬取的页数
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global sleeptime
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global already_spider_datanum
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urls=list_url(url,page_num) #得到需要遍历的页的url
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count_all=0 #保存数据的总行数
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list_all=[] #保存爬取的所有的数据
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page=1
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for i in urls:
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count=0
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count_all=count_all+get_OnePage(i,count)
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if len(list_temp)==0: #如果该页为空，则表示该页后面都无数据 退出循环
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print('后面页数为空，爬去下一个店铺')
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break
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#退出循环
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list_all.extend(list_temp) #将一页数据列表追加到list_all中
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print("爬取了第",page,"页")
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page=page+1
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print("\n")
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time.sleep(sleeptime) #间隔2秒请求一次
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for j in list_all:
|
print(j) #打印列表中每一行
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print("总行数为:",count_all)
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already_spider_datanum += count_all #已爬取数据的总和
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return list_all
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def url_more(): #返回文件中铺名编码形成url,返回值是url列表 默认查看网页的最大显示条数100
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global shopnum
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global webshops
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shopnames = webshops[:] #保存中文店铺名称
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print('url_more:',shopnames)
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#编码
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shopnum=len(shopnames) #文件中店铺总数
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shopname_encoding=[] #保存编码后的店铺名称
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i=0
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for name in shopnames:
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shopname_encoding.append(urllib.parse.quote(urllib.parse.quote(shopnames[i]))) #店铺名称进行双重url编码
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i=i+1
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#拼接网址形成可用的url
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urls=[] #保存拼接后的url
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for shop in shopname_encoding:
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url='http://xhhb.senzly.cn/sys/yyRealTimeValue_list.jsp?key1=&shop='+shop+'&pagesize=100'
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urls.append(url)
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# for i in urls:
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# print(i)
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return urls #返回文件中店铺名称对应的url
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#根据开始和结束日期来拼接url
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def url_add_time(url,date_begin=month_begin,date_end=now_date): #url,年-月-日 2023-05-03
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url_date=url+'&key5='+date_begin+'&key6='+date_end
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print(url_date)
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return url_date
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#------------------------------------------------------------------------------------------------------------超标油烟数据写入异常表中
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#两时间是否相差10分钟 是则返回TRUE 否则返回FALSE
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def is_time_difference_equals_10_mins(datestr1, datestr2):
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date1 = datetime.strptime(datestr1, "%Y-%m-%d %H:%M")
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date2 = datetime.strptime(datestr2, "%Y-%m-%d %H:%M")
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time_diff = date2 - date1
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return time_diff == timedelta(minutes = 10) or time_diff == timedelta(minutes = -10) #timedelta() 表示两个 date 对象或者 time 对象,或者 datetime 对象之间的时间间隔
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#每隔十分钟一次为正常。 找出超过10分钟的间断点
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def find_break_point(list): #list为超标数据的列表
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i=0
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j=1
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break_point = [] #保存间断点
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for item in list[1:]:
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if(is_time_difference_equals_10_mins(list[i][2],item[2]) == False):
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break_point.append(j)
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i=i+1
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j=j+1
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print('间断点为：')
|
print(break_point)
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#写入间断点
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return break_point
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#根据间断点将列表分割成几个子列表，由result返回
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def point_write(list,b_point): #list为列表。b_point列表元素为间断点，间断点值从小到大
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result = []
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last_index = 0
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for index in b_point:
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result.append(list[last_index:index]) #灵活
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last_index=index
|
result.append(list[last_index:])
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return result
|
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|
#将设备故障信息写入abnormal_data异常表中
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def abnormal_write_to_SQL(list,con):
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data = pd.DataFrame(list,columns=['dev_id','exception','exception_type','region','begin_time','end_time'])
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print("\n\n")
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print(data)
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# test3 要写入的数据表，这样写的话要提前在数据库建好表
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data.to_sql(name="abnormal_data", con=con, if_exists="append",index=False,index_label=False)
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|
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def exception(list,con): #list为超标数据的列表
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break_point=find_break_point(list) #返回间断点
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split_list=point_write(list,break_point) #根据间断点将原始列表分割成几个子列表 split_list为三层数组,形式为[[[1,2],[4,'g']],[[8,'2'],['4','g']],[[1,2],[4,'g']]]
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# print('超标时间段划分成的子列表为：：')
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# for i in split_list:
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# print(i)
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print('\n')
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abnormal=[] #重组好的异常表数据
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for item in split_list: #从分割的数组中提取需要的时间信息，并添加新的信息数据
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temp=[]
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temp.append(item[0][0]) #设备编号
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temp.append('数据异常') #设备编号
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temp.append('0') #油烟浓度超标
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temp.append('徐汇区')
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temp.append(item[len(item)-1][2]) #前一条记录的归属时间 开始时间
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temp.append(item[0][2]) #归属时间 结束时间
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abnormal.append(temp)
|
|
print(abnormal)
|
|
print('超标异常时间段数据为：')
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for j in abnormal:
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print(j)
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abnormal_write_to_SQL(abnormal,con) #写入异常表中
|
print("超标油烟数据异常表写入完成!")
|
|
#------------------------------------------------------------------------------------------------------------设备故障数据写入异常表中
|
#两时间是否相差30分钟 是则返回TRUE 否则返回FALSE
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def is_time_difference_equals_30_mins(datestr1, datestr2):
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date1 = datetime.strptime(datestr1, "%Y-%m-%d %H:%M")
|
date2 = datetime.strptime(datestr2, "%Y-%m-%d %H:%M")
|
time_diff = date2 - date1
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return time_diff > timedelta(minutes=30)
|
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#找出设备故障的信息，并将此信息写入异常表中
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def is_minutes_exceed_30(list,con) : # list为某店铺指定页数的全部的记录 list元素中的时间为倒序排列，即从大到小
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device_failure=[] #存储设备故障的数据
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startTime = list[0][11]
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print('开始时间：',startTime)
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for item in list[1:] :
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if is_time_difference_equals_30_mins(item[11],startTime) : #必须大于30分钟 不能等于30分钟
|
temp=[]
|
temp.append(item[2]) #设备编号
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temp.append('设备故障') #设备编号
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temp.append('1') #设备故障
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temp.append('徐汇区')
|
temp.append(item[11]) #故障开始时间
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startTimeSub= datetime.strptime(startTime,"%Y-%m-%d %H:%M") - timedelta(minutes = 10) #结果为datetime.datetime类型 ，需要再转为字符串类型
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print('相减后结果：',str(startTimeSub))
|
print('相减后类型：',type(str(startTimeSub)))
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temp.append(str(startTimeSub)[:16]) #故障结束时间
|
device_failure.append(temp)
|
startTime = item[11]
|
print('设备故障的数据为：')
|
for i in device_failure :
|
print(i)
|
not_Key_period_exceed_30_minutes(device_failure,con) #将供电异常信息写入异常表
|
#abnormal_write_to_SQL(device_failure,con) #将设备故障信息写入异常表
|
print('供电异常/掉线信息写入异常表完成!')
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#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------供电异常数据写入异常表中
|
#开始和结束时间都处于非重点时段时,返回true
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def is_time_not_between_key_period(begin_time,end_time) : #形参为日期字符串,形如 '2023-06-21 14:30'
|
global Key_period_noon_begin,Key_period_noon_end,Key_period_night_begin,Key_period_night_end
|
# #中午重点时段
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# Key_period_noon_begin = datetime.strptime('10:00',"%H:%M")
|
# Key_period_noon_end = datetime.strptime('14:00',"%H:%M")
|
|
# #晚上重点时段
|
# Key_period_night_begin = datetime.strptime('17:00',"%H:%M")
|
# Key_period_night_end = datetime.strptime('21:00',"%H:%M")
|
|
begin1 = datetime.strptime(begin_time[11:],"%H:%M")
|
end1 = datetime.strptime(end_time[11:],"%H:%M")
|
|
#当开始和结束时间都处于非重点时段时，将该条故障信息同时记录为： 疑似供电异常
|
if ((( begin1 > Key_period_noon_begin and begin1 < Key_period_noon_end ) or ( begin1 > Key_period_night_begin and begin1 < Key_period_night_end )) or (( end1 > Key_period_noon_begin and end1 < Key_period_noon_end ) or ( end1 > Key_period_night_begin and end1 < Key_period_night_end ))) ==False :
|
print('开始或结束时间时间在非重点时段')
|
return True
|
print('处于重点时段')
|
return False
|
|
#开始和结束时间都处于重点时段时,返回true
|
def is_time_between_key_period(begin_time,end_time) : #形参为日期字符串,形如 '2023-06-21 14:30'
|
global Key_period_noon_begin,Key_period_noon_end,Key_period_night_begin,Key_period_night_end
|
# #中午重点时段
|
# Key_period_noon_begin = datetime.strptime('10:00',"%H:%M")
|
# Key_period_noon_end = datetime.strptime('14:00',"%H:%M")
|
|
# #晚上重点时段
|
# Key_period_night_begin = datetime.strptime('17:00',"%H:%M")
|
# Key_period_night_end = datetime.strptime('21:00',"%H:%M")
|
|
begin1 = datetime.strptime(begin_time[11:],"%H:%M")
|
end1 = datetime.strptime(end_time[11:],"%H:%M")
|
|
#当开始和结束时间都处于重点时段时，将该条故障信息同时记录为： 掉线
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if ((begin1 > Key_period_noon_begin and begin1 < Key_period_noon_end) and ( end1 > Key_period_noon_begin and end1 < Key_period_noon_end )) or ( (begin1 > Key_period_night_begin and begin1 < Key_period_night_end) and ( end1 > Key_period_night_begin and end1 < Key_period_night_end )) :
|
print('开始或结束时间处于重点时段')
|
return True
|
print('处于非重点时段')
|
return False
|
|
|
|
def not_Key_period_exceed_30_minutes(list,con) : #list为设备故障的时间段数据
|
power_supply_abnormal = [] #保存供电异常或掉线的信息
|
for item in list :
|
if is_time_not_between_key_period(item[4],item[5]) : #else:
|
temp = []
|
temp.append(item[0])
|
temp.append('设备故障')
|
temp.append('1') #疑似供电异常
|
temp.append('徐汇区')
|
temp.append(item[4])
|
temp.append(item[5])
|
power_supply_abnormal.append(temp)
|
elif is_time_between_key_period(item[4],item[5]) :
|
temp = []
|
temp.append(item[0])
|
temp.append('设备故障')
|
temp.append('2') #掉线
|
temp.append('徐汇区')
|
temp.append(item[4])
|
temp.append(item[5])
|
power_supply_abnormal.append(temp)
|
print('供电异常的数据为：')
|
for i in power_supply_abnormal :
|
print(i)
|
|
#将供电异常的信息写入数据库异常表中
|
abnormal_write_to_SQL(power_supply_abnormal,con) #将设备故障信息写入异常表
|
print('供电异常的信息写入异常表完成!')
|
|
|
|
#------------------------------------------------------------------------------------------------------------写入超标表中
|
|
#返回重组后的列表
|
def refind_ex(list): #list为网页的一条记录
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temp=[]
|
temp.append(list[2]) #设备编号
|
temp.append(list[12]) #上报时间
|
temp.append(list[11]) #归属时间
|
temp.append(list[6]) #风机电流 6
|
temp.append(list[7]) #净化器电流7
|
temp.append(list[4]) #进油烟浓度值
|
temp.append(list[5]) #排油烟浓度值
|
|
print(temp)
|
return temp
|
|
|
#将列表写入exceeding_st_data表中
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def ex_write_to_SQL(list,con):
|
data = pd.DataFrame(list,columns=['MV_Stat_Code','MV_Create_Time','MV_Data_Time','MV_Fan_Electricity','MV_Purifier_Electricity','MV_Fume_Concentration','MV_Fume_Concentration2'])
|
print("\n\n")
|
print(data)
|
#engine = create_engine("mysql+pymysql://root:1234@localhost:3306/fume?charset=utf8")
|
#con = engine.connect()
|
|
# test3 要写入的数据表，这样写的话要提前在数据库建好表
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data.to_sql(name="exceeding_st_data", con=con, if_exists="append",index=False,index_label=False)
|
#con.close()
|
print("超标表写入完成!")
|
|
|
# list为某店铺指定页数的全部的记录 将超标数据写入超标表
|
def isExceeding(list,con): #list为某店铺指定页数的全部的记录 list元素为列表形式
|
exceedingData=[] #保存超标的数据
|
for item in list: #查找超标的数据，并记录下
|
if float(item[5]) > 1: # 排烟浓度大于1则超标
|
print("该条数据超标")
|
#保存该条记录，提取需要的值，并添加其他字段
|
exceedingData.append(refind_ex(item))
|
|
|
for i in exceedingData: #遍历列表
|
print(i)
|
|
if(len(exceedingData) != 0) : #有超标数据时才执行
|
#将超标数据时间分类再写abnormal_data异常表中
|
exception(exceedingData,con)
|
|
#将超标数据直接写入数据库超标表中
|
ex_write_to_SQL(exceedingData,con)
|
else:
|
print('该店铺无超标数据')
|
|
|
#------------------------------------------------------------------------------------------------------------数据写入设备信息表
|
def generate_short_uuid():
|
arrayOf=[
|
"a",
|
"b",
|
"c",
|
"d",
|
"e",
|
"f",
|
"g",
|
"h",
|
"i",
|
"j",
|
"k",
|
"l",
|
"m",
|
"n",
|
"o",
|
"p",
|
"q",
|
"r",
|
"s",
|
"t",
|
"u",
|
"v",
|
"w",
|
"x",
|
"y",
|
"z",
|
"0",
|
"1",
|
"2",
|
"3",
|
"4",
|
"5",
|
"6",
|
"7",
|
"8",
|
"9",
|
"A",
|
"B",
|
"C",
|
"D",
|
"E",
|
"F",
|
"G",
|
"H",
|
"I",
|
"J",
|
"K",
|
"L",
|
"M",
|
"N",
|
"O",
|
"P",
|
"Q",
|
"R",
|
"S",
|
"T",
|
"U",
|
"V",
|
"W",
|
"X",
|
"Y",
|
"Z"
|
]
|
list=[]
|
ui=str(uuid.uuid4()).replace('-', '')
|
for i in range(0,16):
|
a1=ui[i*2:i*2+2]
|
x=int(a1,16)
|
list.append(arrayOf[x % 0x3E])
|
return ''.join(list)
|
|
|
#返回重组后的列表
|
def refind_ea(list): #一条记录，也就是一个列表
|
temp=[]
|
temp.append(generate_short_uuid())
|
temp.append(list[2])
|
temp.append(list[1])
|
temp.append(list[0])
|
temp.append(1)
|
print(temp)
|
return temp
|
|
#将列表写入设备信息设备信息ea_t_dev表中
|
def ea_write_to_SQL(list,con):
|
data = pd.DataFrame(list,columns=['DI_GUID','DI_Code','DI_Name','DI_Supplier','DI_Online'])
|
print("\n\n")
|
print('写入数据表 ，DateFrame为：',data)
|
|
# test3 要写入的数据表，这样写的话要提前在数据库建好表
|
data.to_sql(name="ea_t_device_info", con=con, if_exists="append",index=False,index_label=False)
|
print("设备信息表写入完成!")
|
|
|
def dev_info_data_if_exisitd(list,con): #list为爬取某家店铺指定页数转换后的数据
|
global con_read
|
#创建第二个数据库连接
|
# engine = create_engine("mysql+pymysql://root:1234@localhost:3306/fume?charset=utf8")
|
# con_read = engine.connect()
|
|
df = pd.read_sql('SELECT DI_Code,DI_Name,DI_Supplier FROM ea_t_device_info',con=con_read) #从设备信息表中读取设备编号，店铺名，供应商字段的数据。返回值是DateFrame类型
|
# con_read.close() #关闭链接
|
|
res = df.values.tolist() #DateFrame按照行转成list类型，res存放的是设备信息表中的数据
|
print('******** 设备信息******')
|
for i in res:
|
print(i)
|
print('设备信息表记录条数为：',len(res))
|
|
list1 = rdm.remove_duplicates_dev_info(list) #设备编号，店铺名，供应商相等时，则为重复，去除。list1为去重后的
|
if len(res) > 0 : #设备表中有数据
|
#比较
|
temp=list1[:] #将list1数据给temp，遍历temp,若相等，从list中删除数据，避免一个列表同时遍历且删除
|
print('去除重复为:')
|
print(list1)
|
for item in temp:
|
if item[1:4] in ( x[:] for x in res ) : #待存入数据库的值与设备表中数据相等时,将待存入的值从list中移除
|
list1=rdm.remove_given_data_dev_info(list1,item[1:4]) #该item从list1中移除
|
|
print('设备信息表中有数据时，去重后的list为：',list1)
|
if( len(list1) != 0 ) : #删除后不为空时，写入
|
ea_write_to_SQL(list1,con) #将列表写入ea_t_dev表中
|
else : #设备表中无数据
|
# a=rdm.remove_duplicates_dev_info(list) #设备编号，店铺名，供应商相等时，则为重复，去除
|
print('设备表无数据，处理后待写入的设备信息为：',list1)
|
#将去重后数据写入设备信息表
|
ea_write_to_SQL(list1,con) #将列表写入设备表中 。 第一个参数：设备编号，店铺名，供应商相等时，则为重复，去除
|
|
|
|
#将原始数据转化成新的列表，再写入设备信息设备信息表中 /存入
|
def ea_t_dev(list,con): #某家店铺的制定页的数据记录 ，list列表元素依然为列表，比如[[1,2,3,'a'],[52,3,'a'],[6,2,3,'a']] ，con为数据库的建立
|
staging=[] #表示转换后的列表
|
for item in list:
|
#提取需要的值，并添加其他字段
|
staging.append(refind_ea(item)) #转化
|
print('设备数据转化后：')
|
for i in staging:
|
print(i)
|
|
#查询设备表已存的数据，若已存在设备信息，则不写入
|
dev_info_data_if_exisitd(staging,con)
|
|
|
#----------------------------------写入分钟数据表
|
|
#返回重组后的列表
|
def refind_fd(list): #一条记录，也就是一个列表
|
temp=[]
|
temp.append(list[2]) #设备编号
|
temp.append(list[12]) #上报时间
|
temp.append(list[11]) #归属时间
|
temp.append(list[6]) #风机电流 6
|
temp.append(list[7]) #净化器电流 7
|
temp.append(list[4]) #进油烟浓度值
|
temp.append(list[5]) #排油烟浓度值
|
|
print(temp)
|
return temp
|
|
|
#将列表写入分钟数据表中
|
def fd_write_to_SQL(list,con):
|
data = pd.DataFrame(list,columns=['MV_Stat_Code','MV_Create_Time','MV_Data_Time','MV_Fan_Electricity','MV_Purifier_Electricity','MV_Fume_Concentration','MV_Fume_Concentration2'])
|
print("写入分数数据表,DateFrame为：")
|
print(data)
|
|
# test3 要写入的数据表，这样写的话要提前在数据库建好表
|
data.to_sql(name="fd_t_minutevalue", con=con, if_exists="append",index=False,index_label=False)
|
|
print("分钟数据表写入完成!")
|
|
#转化 再写入fd_t_minbute表中
|
def fd_t_minbute(list,con): #一页的数据记录 ，con为数据库的建立
|
staging=[] #保存转换后的列表
|
for item in list:
|
#提取需要的值，并添加其他字段
|
staging.append(refind_fd(item))
|
print('分钟数据转化后：')
|
for i in staging:
|
print(i)
|
fd_write_to_SQL(staging,con) #将列表写入ea_t_dec表中
|
|
|
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------食其家
|
def get_OnePage_teshu_shiqijia(url,count):
|
global ck
|
global list_temp #使用全局变量
|
list_temp.clear() #清空临时表
|
# session.headers = {
|
# # 此处注意cookie，要自己抓取
|
# # "Cookie":ck,
|
# "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36",
|
# }
|
r = session.get(url, verify=False).text
|
soup = bs(r,'html.parser')
|
|
list=[] #创建列表来保存结果
|
|
tags = soup.find_all("tr") # 列表所有行
|
for tag in tags: # 每个tag是一行
|
count=count+1
|
element = tag.text # 获取<tr>标签内所有文本信息
|
element = element.strip() # 将字符串首尾空格去除
|
list1 = element.split(); # 以空格为分隔将字符串变为列表
|
|
del (list1[-2:]) #列表最后两个元素不需要,删除
|
print('删除特殊的后两个')
|
print(list1)
|
|
str_temp1=list1[4]+list1[5] #第5,6合并两个元素为一个
|
print(str_temp1)
|
del list1[5]
|
list1[4]=str_temp1
|
print("元素合并完成")
|
print(list1)
|
|
str_temp2=list1[1]+list1[2] #第二三元素合并完成
|
del list1[2]
|
list1[1]=str_temp2
|
|
list.append(list1)
|
print("最终行数据")
|
print(list1)
|
#list1.clear()
|
|
#print(list)
|
list_data=[]
|
for i in list: #已将尾日期数据合并成年月日 时分秒
|
list_data.append(merge(i))
|
del list_data[0] #删除文字表头
|
count=count-1 #删除了表头,总数据的行数减一
|
#print(list_data)
|
#list_temp=remove_Duplicates_list(list_data)[:] #将所有数据复制给临时列表list_temp 是去除重复后的列表
|
list_temp=list_data[:]
|
return count
|
|
|
def get_MorePages_teshu_shiqijia(url,page_num):
|
global sleeptime
|
global already_spider_datanum
|
urls=list_url(url,page_num) #得到需要遍历的页的url
|
count_all=0 #保存数据的总行数
|
list_all=[] #保存爬取的所有的数据
|
page=1
|
for i in urls:
|
count=0
|
count_all=count_all+get_OnePage_teshu_shiqijia(i,count)
|
if len(list_temp)==0: #如果该页为空，则表示该页后面都无数据 退出循环
|
print('后面页数为空，爬去下一个店铺')
|
break
|
list_all.extend(list_temp) #将列表追加到list_all中
|
print("爬取了第",page,"页")
|
page=page+1
|
print("\n")
|
time.sleep(sleeptime) #间隔2秒请求一次
|
|
for j in list_all:
|
print(j) #打印列表中每一行
|
print("总行数为:",count_all)
|
already_spider_datanum += count_all #已爬取数据的总和
|
return list_all
|
|
|
|
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------特殊的url
|
def get_OnePage_teshu(url,count): #抓取一页的数据,放入list_data中.urls为要访问的网页地址
|
# global ck
|
global list_temp #使用全局变量
|
|
list_temp.clear() #清空临时表
|
# session.headers = {
|
# # 此处注意cookie，要自己抓取
|
# # "Cookie":ck,
|
# "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36",
|
# }
|
r = session.get(url, verify=False).text
|
soup = bs(r,'html.parser')
|
|
list=[] #创建列表来保存结果
|
|
tags = soup.find_all("tr") # 列表所有行
|
for tag in tags: # 每个tag是一行
|
count=count+1
|
element = tag.text # 获取<tr>标签内所有文本信息
|
element = element.strip() # 将字符串首尾空格去除
|
list1 = element.split(); # 以空格为分隔将字符串变为列表
|
|
del (list1[-2:]) #列表最后两个元素不需要,删除
|
print('删除特殊的后两个')
|
print(list1)
|
list.append(list1)
|
#list1.clear()
|
|
#print(list)
|
list_data=[]
|
for i in list:
|
list_data.append(merge(i)) #将尾日期数据合并成年月日 时分秒
|
del list_data[0] #删除文字表头
|
count=count-1 #删除了表头,总数据的行数减一
|
#print(list_data)
|
#list_temp=remove_Duplicates_list(list_data)[:] #将所有数据复制给临时列表list_temp 是去除重复后的列表
|
list_temp=list_data[:]
|
return count
|
|
|
def get_MorePages_teshu(url,page_num): #爬取指定店铺名的多页数据,pge_num表示爬取的页数
|
global sleeptime
|
global already_spider_datanum
|
urls=list_url(url,page_num) #得到需要遍历的页的url 返回该url对应页的所有链接形式，返回值为列表
|
count_all=0 #保存数据的总行数
|
list_all=[] #保存爬取的所有的数据
|
page=1
|
for i in urls:
|
count=0
|
count_all=count_all+get_OnePage_teshu(i,count)
|
if len(list_temp)==0: #如果该页为空，则表示该页后面都无数据 退出循环
|
print('后面页数为空，爬去下一个店铺')
|
break
|
list_all.extend(list_temp) #将列表追加到list_all中
|
print("爬取了第",page,"页")
|
page=page+1
|
print("\n")
|
time.sleep(sleeptime) #间隔2秒请求一次
|
|
for j in list_all:
|
print(j) #打印列表中每一行
|
print("总行数为:",count_all)
|
already_spider_datanum += count_all #已爬取数据的总和
|
return list_all
|
|
|
def spilt_url_teshu(con,page,date_begin=month_begin,date_end=now_date): #先对特殊的url做处理,再过滤
|
global already_spider_shopnum
|
global all_data
|
urls=url_more() #返回文件中所有店铺的url,带最大显示条数100 。urls是列表
|
#print(urls)
|
teshu_url=[]
|
special_url=['shop=%25E4%25BA%25BA%25E7%2594%259F%25E4%25B8%2580%25E4%25B8%25B2','shop=%25E7%25BC%2598%25E5%25AE%25B6','shop=%25E4%25B8%25B0%25E8%258C%2582%25E7%2583%25A4%25E4%25B8%25B2','shop=%25E6%25B3%25B0%25E7%2585%258C%25E9%25B8%25A1','shop=%25E5%25B0%258F%25E9%2593%2581%25E5%2590%259B']
|
|
for url in urls: #遍历所有店铺的url
|
begin=url.find('&')+1
|
end=url.rfind('&')
|
#print(begin,end)
|
#找到特殊的url,进行特殊处理
|
if url[begin:end] in special_url:
|
print('发现特殊的！')
|
already_spider_shopnum += 1 # 爬去的店铺数量加1
|
teshu_url.append(url)
|
#再删除一个列表元素
|
url_teshu=url_add_time(url,date_begin,date_end) # 给所有url加上日期
|
list_to_MySql=get_MorePages_teshu(url_teshu,page) # 店铺的url,爬取的页数
|
|
if len(list_to_MySql) == 0 :
|
print('该家店铺时间段无数据，已跳过')
|
continue
|
has_remove_duplicates = remove_Duplicates_list(list_to_MySql) #去除某个店铺指定页数所有重复的数据
|
for item in has_remove_duplicates:
|
all_data.append(item)
|
|
list_to_MySql.clear()
|
if url[begin:end]=='shop=%25E9%25A3%259F%25E5%2585%25B6%25E5%25AE%25B6': #食其家
|
print('发现特殊的！')
|
already_spider_shopnum += 1 #爬去的店铺数量加1
|
teshu_url.append(url)
|
#再删除一个列表元素
|
url_teshu=url_add_time(url,date_begin,date_end) #给所有url加上日期
|
list_to_MySql=get_MorePages_teshu_shiqijia(url_teshu,page) #店铺的url,爬取的页数
|
|
if len(list_to_MySql) == 0 :
|
print('该家店铺时间段无数据，已跳过')
|
continue
|
has_remove_duplicates = remove_Duplicates_list(list_to_MySql) #去除某个店铺指定页数所有重复的数据
|
for item in has_remove_duplicates:
|
all_data.append(item)
|
|
list_to_MySql.clear()
|
for t in teshu_url: #从urls表中删除特殊的
|
urls.remove(t)
|
print(len(urls))
|
return urls
|
|
#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
|
|
def spider_all(con,page,date_begin=month_begin,date_end=now_date): #爬取文件中所有店铺(包括特殊的url店铺) 数据库连接对象 ,要爬取的页数,开始时间,结束时间
|
global already_spider_shopnum
|
global all_data
|
url_all=[]
|
|
urls=url_more() #返回文件中所有店铺的url,带最大显示条数100 。urls是列表
|
for url in urls: #给所有url加上日期
|
url_all.append(url_add_time(url,date_begin,date_end))
|
|
for i in url_all: #打印最终的url
|
print(i)
|
|
for j in url_all: #根据所有url写入数据库
|
list_to_MySql=get_MorePages(j,page) #店铺的url,爬取的页数
|
already_spider_shopnum += 1 #爬去的店铺数量加1
|
|
if len(list_to_MySql) == 0 :
|
print('该家店铺时间段无数据，已跳过')
|
continue
|
has_remove_duplicates = remove_Duplicates_list(list_to_MySql) #去除某个店铺指定页数所有重复的数据
|
for item in has_remove_duplicates:
|
all_data.append(item)
|
|
list_to_MySql.clear()
|
|
|
|
|
def write_Sql(list,con): #将网站数据写入数据库
|
data = pd.DataFrame(list,columns=['provider','shop_name','equipment_number','equipment_name','smoke_push_density','smoke_pop_density','wind_turbine','purifier','level','alarm_required','alarm_triggered','attribution_time','reporting_time','data_time'])
|
print("\n\n")
|
print(data)
|
|
# test3 要写入的数据表，这样写的话要提前在数据库建好表
|
data.to_sql(name="ed_data", con=con, if_exists="append",index=False,index_label=False)
|
print("写入完成!")
|
|
# ck="" #保存cookie
|
session = requests.session()
|
webshops=[]
|
shopnum=0 #文件中店铺总数
|
already_spider_shopnum=0 #已爬取的店铺数量
|
already_spider_datanum=0 #已爬取的数据条数
|
sleeptime=8
|
|
Key_period_noon_begin = datetime.strptime('10:00',"%H:%M") #中午重点时段
|
Key_period_noon_end = datetime.strptime('14:00',"%H:%M")
|
|
|
Key_period_night_begin = datetime.strptime('17:00',"%H:%M") #晚上重点时段
|
Key_period_night_end = datetime.strptime('21:00',"%H:%M")
|
|
engine = create_engine("mysql+pymysql://fumeRemote:feiyu2023@114.215.109.124:3306/fume?charset=utf8")
|
|
|
|
# 专门读取设备信息表
|
con_read = engine.connect()
|
|
all_data = []
|
def pass_login(ses,beginTime,endTime,shops):
|
global con_read
|
# global ck
|
global session
|
global webshops
|
|
global all_data
|
global shopnum
|
global already_spider_shopnum
|
global already_spider_datanum
|
# 初始化 防止影响下次
|
all_data.clear()
|
shopnum=0
|
already_spider_shopnum=0
|
already_spider_datanum=0
|
|
# 初始化session
|
session = ses
|
webshops = shops[:]
|
print(f'获取数据的时间区间为：{beginTime}-{endTime}')
|
print('传入的店铺名称为：',shops)
|
|
engine = create_engine("mysql+pymysql://fumeRemote:feiyu2023@114.215.109.124:3306/fume?charset=utf8")
|
con = engine.connect()
|
|
|
#爬取所有店铺 并计算耗时
|
start_time=time.time()
|
|
spider_all(con,100,beginTime,endTime) #爬取文件中所有的店铺名
|
# 给所有数据最后一个字段标记为‘0’，表示不重复
|
for item in all_data:
|
item.append(0)
|
|
end_time=time.time()
|
# 关闭数据库连接
|
|
con_read.close()
|
con.close()
|
|
print("获取数据完成!")
|
print("设置获取的时间间隔为",sleeptime,"秒")
|
print("共有",shopnum,"家","已获取",already_spider_shopnum,"家")
|
print("共获取",already_spider_datanum,"条记录")
|
print("共耗时:{:.2f}秒".format(end_time-start_time))
|
|
result=[]
|
result.append('获取数据完成!')
|
result.append("共有"+str(shopnum)+"家，已获取"+str(already_spider_shopnum)+"家")
|
result.append("共获取"+str(already_spider_datanum)+"条记录")
|
result.append("共耗时:{:.2f}秒".format(end_time-start_time))
|
|
return result,all_data
|
|
|
|
# pass_login()
|
