1、抓取數據

2、分頁爬蟲

規律分析

1、抓取數據，發現每一項都是data-tools標簽

2、分頁分析

代碼

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import json
import jieba
#獲取html頁面信息
def getKeywordResult(keyword, pagenum):
    url = 'http://www.baidu.com/s?wd=' + keyword + '&pn=' + pagenum + '0'
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = 'utf-8'
        return r.text
    except:
        return ""
#解析並抽取數據
def parserLinks(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    links = []
    for div in soup.find_all('div', {'data-tools':re.compile('title')}):
        data = div.attrs['data-tools']
        d = json.loads(data)
        links.append(d['title'])
        words_all.append(d['title'])
    return links, words_all
#詞頻統計
def words_ratio(words_all):
    words = []
    for i in words_all:
        tmp = jieba.lcut(i)
        for tmp_word in tmp:
            words.append(tmp_word)
    counts = {}
    for word in words:
        if len(word) == 1:
            continue
        else:
            counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
    items = list(counts.items())
    items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    for i in range(30):
        word, count = items[i]
        print("{0:<10}{1:>5} 占比：{2}".format(word, count, int(count)/len(words)))
def main():
    for pagenum in range(0, 50):
        html = getKeywordResult('老張', str(pagenum))#輸入搜索關鍵詞和頁數
        ls, words_all = parserLinks(html)
        count = pagenum + 1
        for i in ls:
            print("[{:^3}]{}".format(count, i))
        ls = []
    words_ratio(words_all)
if __name__ == '__main__':
    words_all = []
    main()

結果

後續的思考

代碼都很簡單，高手要懂得如何去擴展。現在雖然數據都爬下來了，但是非常淩亂，仍然需要人工去分析比對。這樣的數據我稱之為裸數據，理想的數據是可讀且有關聯的，我稱之為金子數據。

這個轉換分析的過程涉及到兩個問題：

1、如何實現可讀？

可以用字典裏面的del[]方法刪去壞的數據

2、如何實現數據的關聯性？

先將裸數據進行二次分析，將相關的字項放到一塊，然後再做運行

【數據分析】python分析百度搜索關鍵詞的頻率