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这期内容当中小编将会给大家带来有关Python爬取世纪佳缘的数据是否能证明它不靠谱的示例分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
创新互联企业建站,10年网站建设经验，专注于网站建设技术，精于网页设计，有多年建站和网站代运营经验，设计师为客户打造网络企业风格，提供周到的建站售前咨询和贴心的售后服务。对于网站建设、成都网站制作中不同领域进行深入了解和探索，创新互联在网站建设中充分了解客户行业的需求，以灵动的思维在网页中充分展现，通过对客户行业精准市场调研，为客户提供的解决方案。
今天在知乎上看到一个关于【世纪佳缘找对象靠谱吗？】的讨论，其中关注的人有1903，被浏览了1940753次，355个回答中大多数都是不靠谱。用Python爬取世纪佳缘的数据是否能证明它的不靠谱？
翻了几页找到一个search_v2.php的链接，它的返回值是一个不规则的json串，其中包含了昵称，性别，是否婚配，匹配条件等等
通过url +参数的get方式，抓取了10000页的数据总计240116
需要安装的模块有openpyxl，用于过滤特殊的字符
# coding:utf-8
import csv
import json
import requests
from openpyxl.cell.cell import ILLEGAL_CHARACTERS_RE
import re
line_index = 0
def fetchURL(url):
headers = {
'accept': '*/*',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.75 Safari/537.36',
'Cookie': 'guider_quick_search=on; accessID=20201021004216238222; PHPSESSID=11117cc60f4dcafd131b69d542987a46; is_searchv2=1; SESSION_HASH=8f93eeb87a87af01198f418aa59bccad9dbe5c13; user_access=1; Qs_lvt_336351=1603457224; Qs_pv_336351=4391272815204901400%2C3043552944961503700'
}
r = requests.get(url, headers=headers)
r.raise_for_status()
return r.text.encode("gbk", 'ignore').decode("gbk", "ignore")
def parseHtml(html):
html = html.replace('\\', '')
html = ILLEGAL_CHARACTERS_RE.sub(r'', html)
s = json.loads(html,strict=False)
global line_index
userInfo = []
for key in s['userInfo']:
line_index = line_index + 1
a = (key['uid'],key['nickname'],key['age'],key['work_location'],key['height'],key['education'],key['matchCondition'],key['marriage'],key['shortnote'].replace('\n',' '))
userInfo.append(a)
with open('sjjy.csv', 'a', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(userInfo)
if __name__ == '__main__':
for i in range(1, 10000):
url = 'http://search.jiayuan.com/v2/search_v2.php?key=&sex=f&stc=23:1,2:20.30&sn=default&sv=1&p=' + str(i) + '&f=select&listStyle=bigPhoto'
html = fetchURL(url)
print(str(i) + '页' + str(len(html)) + '*********' * 20)
parseHtml(html)在处理数据去掉重复的时候发现有好多重复的，还以为是代码写的有问题呢，查了好久的bug最后才发现网站在100页上只有数据有好多重复的，下面两个图分别是110页数据和111页数据，是不是有很多熟面孔。
110页数据
111页数据
过滤重复后的数据只剩下 1872 了，这个水分还真大
def filterData():
filter = []
csv_reader = csv.reader(open("sjjy.csv", encoding='gbk'))
i = 0
for row in csv_reader:
i = i + 1
print('正在处理：' + str(i) + '行')
if row[0] not in filter:
filter.append(row[0])
print(len(filter))上述就是小编为大家分享的Python爬取世纪佳缘的数据是否能证明它不靠谱的示例分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。