【Python爬虫实战】抓取省市级城市常务会议内容

🍉CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972

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         累计十余项国家级比赛奖项,参与研究经费10w、40w级横向

文章目录

  • 1 设置内容存储位置及加载包
  • 2 首页网页文本内容爬取
  • 3 循环抓取后续网页
  • 4 数据存储

实现基于R语言的省级常务会议内容的网页爬虫,包括htlm页面解析,由于首页与其它页网页url格式不同的循环读取方式,以及数据存储功能,代码块内附完整编码解析。

  实现效果:

在这里插入图片描述

1 设置内容存储位置及加载包

setwd("F:\\地级城市政策")#设置文件保存路径

library(rvest)
library(stringr)
library(rlist)

2 首页网页文本内容爬取

#读取第一页文件内容
url1 <-("http://www.lijiang.gov.cn/html/zhengwugongkai/zhengfuxinxigongkai/fadingzhudonggongkaineirong/zhengfuhuiyi/changwuhuiyi/index.html")
httr_web <-read_html(url1,encoding ='utf-8')  #抓取网页

#具体时间
time<-httr_web%>%html_nodes('ul.wjer_list li span')%>%html_text(trim = T)#抓取具体时间
######
timel<-data.frame()
for (i in 1:length(time)){
  if(i/2==2){
    timel[i]<-time[i]
  }
}
time<-strsplit(time,split = "-") # strsplit函数将数据拆分成列表(年月日)


time<-strsplit(time,split = ":") # strsplit函数将数据拆分成列表(年月日)
for(i in 1:length(time)) #定义语句循环次数,直至所有链接提取完成
{
  time[i]<-time[[i]][2] #提取列表中位置2的信息,填充websites1
}

for(i in 1:length(time)) #定义语句循环次数,直至所有链接提取完成
{
  time[i]<-strsplit(time[[i]],split = "-") #提取列表中位置2的信息,填充websites1
}

###########
time<-do.call(rbind,time)[,1:2]# 将列表转换为矩阵,提取第第一列和第二列(年、月)
time<-data.frame(time) #转化为数据框形式
po<-data.frame(time)#列合并数据框,格式为次数、年份、月份

3 循环抓取后续网页

po<-data.frame()
index <-seq(1,8,1)
for (i in index){# 读取网址
  url = paste("http://www.cxz.gov.cn/xxgk/xxgkzhlistpage.jsp?totalpage=8&PAGENUM=",i,"&urltype=tree.TreeTempUrl&wbtreeid=1977")
  url2<-str_replace_all(url," ","")  #合并网页去掉空格
  url <-(url2)#由于直接使用url2抓取内容为空:原因未知,故重新读取一次
  httr_web <-read_html(url,encoding ='utf-8')  #抓取网页
  #具体时间
  time<-httr_web%>%html_nodes('ul li span')%>%html_text()#抓取链接
  #具体时间

  time<-strsplit(time,split = "-") # strsplit函数将数据拆分成列表(年月日)
  time<-do.call(rbind,time)[,1:2]# 将列表转换为矩阵,提取第第一列和第二列(年、月)
  time<-data.frame(time) #转化为数据框形式
  timek<-data.frame(time)
  po<-data.frame(rbind(po,timek))
}
po1<-po
po1$X1<-as.numeric(as.character(po1$X1))
po1$X2<-as.numeric(as.character(po1$X2))
time3<-data.frame(2018,7)
names(time3)<-c("X1","X2")
po1<-data.frame(rbind(po1,time3))

4 数据存储

#将因子型转化为数值型
po1<-po
po1$X1<-as.numeric(as.character(po1$X1))
po1$X2<-as.numeric(as.character(po1$X2))


##已获得每个常务会网页的网址及命名需要数据(年份、月份,第k次),现循环存储每个网页文本内容

comments1<-as.character(comments$websites2)#将因子型转化为字符串,即网页形式
p=length(comments1)
for(k in 1:length(comments1)) #定义语句循环次数,直至所有链接提取完成
{
  ur2 <-comments1[k]
  httr_web2 <-read_html(ur2,encoding ='utf-8')  #抓取网页
  text<-httr_web2%>%html_nodes('div.xw-txt p')%>%html_text(trim =T)
  name<-paste("天津市\\","天津",po1[1:p,1][k],po1[1:p,2][k],68-k+1,".txt")#文件命名
  write.table(text, file = name, sep = "\n",
              row.names = F, 
              col.names = F)
}

ur2 <-comments1[1]
httr_web2 <-read_html(ur2,encoding ='utf-8')  #抓取网页
text<-httr_web2%>%html_nodes('div.xw-txt p')%>%html_text(trim =T)

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