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使用python爬去国家民政最新的省份代码的程序，requests,beautifulsoup,lxml
使用的python3.6
民政网站，不同年份数据可能页面结构不一致，这点踩了很多坑，这也是代码越写越长的原因。
如果以后此段代码不可用，希望再仔细学习下 页面结构是否发生了变更。
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Jul 10 14:40:41 2019
4
5 @author: Administrator
6 """
7
8 import pandas as pd
9 import requests
10 from bs4 import BeautifulSoup
11 import time
12
13 url1 = '//1980/'
14 headers = {'content-type': 'application/json',
15 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:22.0) Gecko/20100101 Firefox/22.0'}
16
17 # 1. 获取所有链接========================================================================
18 def f1(url1):
19 '2018-1980年中华人民共和国行政区划代码 的所有链接'
20 #requests发出请求，设置url，header参数
21 response = requests.get(url1, headers=headers, timeout=200, verify=False)
22 soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml') #将网页源码返回为BeautifulSoup类型
23 _tmp1 = soup.select('td.arlisttd')
24 end_1 = []
25 for i in _tmp1:
26 _a = i.select('a')[0].get('href')
27 _b = i.select('a')[0].get('title')[:4]
28 end_1.append([''+_a,_b])
29 return end_1
30
31 end_2=[]
32 for i in ['','?2','?3']:
33 end_2 = end_2+f1(url1+i)
34
35
36 def f2(url1='/'):
37 '2019年中华人民共和国行政区划代码'
38 response = requests.get(url1, headers=headers, timeout=200, verify=False)
39 soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
40 _tmp1 = soup.select('td.arlisttd')
41 end_1 = []
42 for i in _tmp1:
43 _a = i.select('a')[0].get('href')
44 _b = i.select('a')[0].get('title')[:7]
45 end_1.append([''+_a,_b])
46 return end_1
47
48 end_2 = end_2+f2()
49
50 # 2. 获取数据========================================================================
51 def f3(url1='.shtml'):
52 #url1='.shtml'
53 #url1='.shtml'
54 #
55 response = requests.get(url1, headers=headers, timeout=200, verify=False)
56 soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
57 _txt = soup.select('script')[4].get_text().strip().replace('window.location.href="','').strip('";')
58 if _txt[-4:]=='html':
59 print('script!')
60 url2 = _txt
61 else:
62 _tmp1 = soup.select('div.artext > div > p > a')
63 if len(_tmp1)==0:
64 _tmp1 = soup.select('div#zoom > a')
65 url2 = _tmp1[0].get('href')
66 print(url2)
67 #return url2
68 #url2='.html'
69 time.sleep(0.5)
70 response = requests.get(url2, headers=headers, timeout=200, verify=False)
71 #将网页源码返回为BeautifulSoup类型
72 soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
73 _tmp1 = soup.select('table > tr[height="19"]')
74 end_1 = []
75 if len(_tmp1)>5:
76 for i in _tmp1:
77 _a = i.select('td')[1].get_text().strip()
78 if len(_a)>15: #部分数据页面，最后一行是备注。
79 continue
80 else:
81 _b = i.select('td')[2].get_text().strip()
82 end_1.append([_a,_b])
83 else:
84 _tmp1 = soup.select('table > tr[height="20"]')
85 for i in _tmp1:
86 _a = i.select('td')[0].get_text().strip()
87 if len(_a)>15 or _a=='行政区划代码': #部分数据页面，最后一行是备注。
88 continue
89 else:
90 _b = i.select('td')[1].get_text().strip()
91 end_1.append([_a,_b])
92
93 return end_1
94
95 #循环对每个链接 获取数据
96 end_3=[];#end_4=[]
97 for j in range(len(end_2)):
98 item = end_2[j]
99 if '19' in item[1] or '20' in item[1]:
100 print(j,item[0],item[1])
101 tmp2 = f3(item[0])
102 print('.')
103 end_3.extend([[item[1]]+i for i in tmp2])
104 #end_4.append(tmp2)
105 time.sleep(0.1)
106
107 df_result = pd.DataFrame(end_3)
108 #pd.DataFrame(end_4).to_excel('所有连接.xlsx',index=False)
109 df_result.to_excel('地区编码.xlsx',index=False)
110
111
112 '''
113 #\3 2019年5月份县以上行政区划代码_3852 > table > tbody > tr:nth-child(4)
114 #list_content > div.list_right > div > ul > table > tbody > tr:nth-child(1) > td.arlisttd > a
115 '''
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