【Python爬虫】获取汽车之家车型配置附代码（2024.10）

参考大哥，感谢大哥：https://blog.csdn.net/weixin_43498642/article/details/136896338

【任务目标】

工作需要想更方便地下载汽车之家某车系配置清单；（垃圾汽车之家不给下载导出表格，配置页叉掉了车系要出来还要重新刷新，懂不懂用户体验）
每一个车系保存为一个Excel表格，表格命名为“品牌名+车系”。
同品牌的配置表保存到以品牌命名的文件夹中。

【实现效果】

【难点痛点】

1、（跳过这条发疯）真的好难找参考代码！可恶！找到的这个大哥文章还给锁了，痛失两百多，下头csdn你欠我的用什么还！你有本事后面别把我的锁成vip！
2、第一次爬不知道干啥，源代码找不到表内数据，不知道在哪找，参考大哥代码一步步做，发现数据似乎没有被加密，后面在响应里找到JSON格式的api文档，直接获取数据。
3、多数据在表内换行格式的调整，用’\n’链接多行数据，openpyxl 设置表内换行。

【逻辑整理】

1、在产品库中利用左侧品牌列表接口获取所有品牌车系名称和id值
2、解析各个车系的名称和id值，用于构建请求车系配置的url
3、通过响应页找到配置url，根据要找的车系id值构建url，从而得到配置数据
4、调整格式，导出文件

【代码实现】

根据需要安装第三方库，pip install xxx

from random import random
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent
from datetime import time
from colorama import Fore
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Alignmentimport re
import requests
import json
import os
import pandas as pd
import openpyxl

观察最左列车型列表

– 步骤1

输入品牌名称，得到该品牌下的所有车系。

def get_band_response(brand_id="0"):num = 1  # 用于统计请求次数while True:headers = {"user-agent": UserAgent().random  # 随机获取ua}url = "https://car.autohome.com.cn/AsLeftMenu/As_LeftListNew.ashx"params = {"typeId": "1 ","brandId": brand_id,"fctId": "0 ","seriesId": "0"}response = requests.get(url, headers=headers, params=params)if response.status_code == 200:return responseelse:if num >= 5:print("请求超过5次，退出程序")breakelse:print("请求失败，正在重新请求...")num += 1time.sleep(1)def main():while True:band = input("请输入汽车品牌：").strip()response = get_band_response()band_pattern = f"<a href=([^>]*?)><i[^>]*?></i>{band}<em>"band_info = re.search(band_pattern, response.text)if not band_info:print("该品牌不存在，请重新输入")continueelse:band_href = band_info.group(1)band_id = re.findall(r'/price/brand-(\d+).html', band_href)[0]print(F"{band} 品牌id为：", band_id)resp_brand = get_band_response(brand_id=band_id)# 上面得到了品牌页面的响应数据后，即可往下解析出该品牌下的各个车系的名称的id值parse_series(band, response=resp_brand)breakif __name__ == '__main__':main()

– 步骤2

解析各个车系的名称和id值，用于构建请求车系配置的url

.(句点)匹配除了换行之外的所有一个字符， .*(点-星)匹配除了换行外的所有字符
“”.join(list)是Python中的一个常用方法，用于将列表中的所有字符串元素连接起来，元素之间不添加任何分隔符
BeautifulSoup 是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。它创建了一个解析树，每个节点代表文档中的一个元素、文本或指令。这使得程序可以轻松地访问和操作文档的各个部分。
CSS选择器来查找HTML文档中的元素".current > dl > dd > a" 这个选择器的意思是：选择所有在带有类名 current 的元素内部的 < dl> 元素的直接子元素 < dd> 内的 < a> 标签。

enumerate 是 Python 的一个内置函数，它用于将一个可迭代对象（如列表、元组或字符串）组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标。

def parse_series(band, response):html = re.findall(r'document.writeln\("(.*)"\)', response.text)html = "".join(html)soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")data_list = soup.select(".current > dl > dd > a")still_sell = [i for i in data_list if "停售" not in i.get_text(strip=True)]stop_sell = [i for i in data_list if "停售" in i.get_text(strip=True)]print(f"该品牌共找到{len(data_list)}个车型，其中，在售车型共{len(still_sell)}个，已停售车型共{len(stop_sell)}个车型（停售系列车型无配置信息）。")print("----------------------------------------------\n在售车型列表如下：\n----------------------------------------------")series_dict = {}for still_index, still_data in enumerate(still_sell, start=1):series_name = still_data.contents[0].text.strip()href = still_data.get("href")series_id = re.findall(r'/price/series-(\d+).html', href)[0]series_dict[series_id] = series_nameprint(f"序号：{still_index}\t车型：{series_name}\t车型id：{series_id}")......

– 步骤3

找到配置页，根据车系id值，构建配置url

def get_response(series_id="0"):num = 1  # 用于统计请求次数while True:headers = {"user-agent": UserAgent().random  # 随机获取ua}url = "https://car-web-api.autohome.com.cn/car/param/getParamConf"params = {"mode": "1","site": "1","seriesid": series_id}response = requests.get(url, headers=headers, params=params)if response.status_code == 200:return responseelse:if num >= 5:print("请求超过5次，退出程序")breakelse:print("请求失败，正在重新请求...")num += 1time.sleep(1)

def parse_series(band, response):......while True:choice = input(Fore.RED + "\n请输入需要下载的车型id，输入0则下载该品牌全部车型配置：").strip()if choice in series_dict.keys():# 以下为获取配置的逻辑函数# 构建配置页urlseries_name = series_dict[choice]series_url = "https://car.autohome.com.cn/config/series/{}.html".format(choice)print(Fore.CYAN + f"---正在下载{band}-{series_name}，车型id为：{choice}，配置链接为：{series_url}")# 获取当前车系的响应数据，即配置，此时的配置信息是不完整的，其中的部分数据是隐藏的，需要解密response = get_response(choice)if "抱歉" in response.text and "暂无相关数据" in response.text:print(Fore.RED + "该系列车暂无配置信息")# 字典格式的配置信息resp_dict=json.loads(response.text)# 获取多列配置数据all_info = get_car_config(resp_dict)df = pd.DataFrame(all_info)# 根据要求，提取出车系的上市年份，构建文件名excel_name = f"{band}_{series_name}.xlsx"# 保存到excel文件中save_to_excel(all_info, folder=band, filename=excel_name)breakelse:print("输入的车型id不存在，请重新输入。")continueinput("请按任意键关闭程序...")

– 步骤4

将JSON数据格式调整为列表，方面后面转换为dataframe（颜色不重要懒得处理了先）

# 清洗数据
def get_car_config(config_dic):# 获取配置项列表allconfig = []# 初始化itemname列表configname_list = []# 遍历titlelist数组for title in config_dic['result']['titlelist']:# 遍历items数组for item in title['items']:# 提取itemname并添加到列表中configname_list.append(item['itemname'])allconfig.append(configname_list)#获取配置数据for data in config_dic['result']['datalist']:configvalue_list = []# 注意多个数据调整格式，颜色数据另外处理for valueitem in data['paramconflist']:value_list = []if valueitem.get('itemname') != '':configvalue_list.append(valueitem['itemname'])elif not valueitem.get('sublist'):configvalue_list.append('-')else:stri=[]for multivalue in valueitem['sublist']:stri.append(multivalue['value'] + multivalue['name'])#连成一个文本串，不要列表形式防止多余'[]'stro='\n'.join(stri)configvalue_list.append(stro)allconfig.append(configvalue_list)# 颜色之后处理一下再return allconfig

– 步骤5

保存数据，修改格式。

def save_to_excel(data, folder, filename):if not os.path.exists(folder):os.mkdir(folder)df = pd.DataFrame(data)# df.T是将表格的行和列进行倒置的操作excel_path = f"{folder}/{filename}"df.T.to_excel(excel_path, index=False, header=False)# 使用openpyxl打开Excel文件，修改单元格对齐方式以启用换行workbook = load_workbook(excel_path)sheet = workbook.active# 遍历所有单元格，启用换行和垂直居中for row in sheet.iter_rows():for cell in row:cell.alignment = Alignment(wrap_text=True, vertical='center')# 设置列宽num_columns = df.shape[0]for col in range(1, num_columns + 1):sheet.column_dimensions[chr(64 + col)].width = 20# 保存对工作簿的更改workbook.save(excel_path)print(Fore.GREEN + "配置下载完成，保存到文件------> ", f"{folder}/{filename}")

【总结】

也算是好的开始，虽然懂的还是不多，但是依葫芦画瓢还是画出来了，其他的东西之后再优化，之后应该还要打包成软件给同事用，再研究研究发一篇。

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