第12关. 吃什么不会胖

吃什么不会胖——这是我前段时间在健身时比较关注的话题。

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相信很多人，哪怕不健身，也会和我一样注重饮食的健康，在乎自己每天摄入的食物热量。

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不过，生活中应该很少有人会专门去统计自己每日摄入的食物热量。显然这样做多少有一些麻烦。可能你得下载一个专门查询热量的APP，填写食物的名字，一个个地去查询。

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但其实利用爬虫，我们可以很简单就爬取到这些食物的热量信息，不用费力就能知道自己摄入了多少食物热量。

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食物的数量有千千万，如果我们要爬取食物热量的话，这个数据量必然很大。

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可能你会想到可以使用多协程来爬取。确实，使用多协程来爬取大量的数据是非常合理且明智的选择。

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关于多协程的用法，我们在上一关已经讲过了，这里照旧简单复习一下。

在这里插入图片描述

说回爬取食物热量的事，如果我们要爬取的话，那就得选定一个有存储食物热量信息的网站才能爬到数据。

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我倒是知道一个这样的网站——薄荷网。它是一个跟健身减肥有关，且可以查询食物数据的网站。

在这里插入图片描述

我们选取这个网站进行食物热量的爬取的话，既能将上一关学到的协程知识实践起来，又能获得一份食物热量表，还是蛮两全其美的。

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那么，我们这一关的项目就可以定为：用多协程爬取薄荷网的食物热量。

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你也知道，我们在做一个项目时，不是上来就写代码的，最先要做的是明确目标。

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现在，请你先用浏览器打开薄荷网的链接：

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http://www.boohee.com/food/

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打开了吗？一定要真的打开了哦！

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简单浏览一下这个网站，你会发现一共有11个常见食物分类——

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点击【谷薯芋、杂豆、主食】这个分类，你会看到在食物分类的右边，有10页食物的记录，包含了这个分类里食物的名字，及其热量信息。点击食物的名字还会跳转到食物的详情页面。

在这里插入图片描述

至此，我们的项目目标可以定为：用多协程爬取薄荷网11个常见食物分类里的食物信息（包含食物名、热量、食物详情页面链接）。

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目标明确好后，我们接着【分析过程】，这一步骤对于项目成功与否起着关键的作用。

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我们可以从爬虫四步（获取数据→解析数据→提取数据→存储数据）入手，开始逐一分析。

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想要获得食物热量的数据，我们得先判断这些数据具体存在哪里。
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第6关的时候，我们讲过判断数据存储在哪里的方法。请你右击打开“检查”工具，并点击Network，然后刷新页面。点击第0个请求1，看Response。

在这里插入图片描述

我们能在Response里找到食物的信息，说明我们想要的数据存在HTML里。

再看第0个请求1的Headers，可以发现薄荷网的网页请求方式是get。

在这里插入图片描述

知道了请求方式是get，我们就知道可以用requests.get()获取数据。

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先关闭“检查”工具。我们接着来观察，每个常见食物分类的网址和每一页食物的网址有何规律。

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点击第一个分类【谷薯芋、杂豆、主食】，网址显示的是：

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http://www.boohee.com/food/group/1

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点击第二个分类【蛋类、肉类及制品】，网址变成：

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http://www.boohee.com/food/group/2

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我们可以做个猜想：网址的group参数代表着常见食物分类，后面的数字代表着这是第几个类。

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只要再多点击几个常见食物分类看看，就能验证我们的猜想。
在这里插入图片描述

果然，常见食物分类的网址构造是有规律的。前10个常见食物分类的网址都是：

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http://www.boohee.com/food/group/+数字

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唯独最后一个常见食物分类【菜肴】的网址与其他不同，是：

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http://www.boohee.com/food/view_menu

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每个常见食物分类网址的规律我们找到了。现在看回【谷薯芋、杂豆、主食】这个分类，点击翻到第2页的食物记录，我们看看网址又会发生怎样的变化。

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网址从http://www.boohee.com/food/group/1变成了：

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http://www.boohee.com/food/group/1?page=2

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网址多了page这个参数。数字2是不是第2页的意思？我们往后再翻两页看看。

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原来?page=数字真的是代表页数的意思。只要改变page后面的数字，就能实现翻页。

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可是为什么第1页的食物记录的网址在最开始是：

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http://www.boohee.com/food/group/1，没有加?page=1呢？

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难道是网站默认不显示的？我们试下给http://www.boohee.com/food/group/1加上?page=1，看看会怎样。

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http://www.boohee.com/food/group/1?page=1

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你会发现，其实加上了?page=1，打开的同样还是第1页的食物记录。

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基于我们上面的观察，可以得出薄荷网每个食物类别的每一页食物记录的网址规律——

在这里插入图片描述

接下来，我们来分析怎么解析数据和提取数据。

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前面我们知道薄荷网的食物热量的数据都存在HTML里，所以等下就可以用BeautifulSoup模块来解析。

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至于怎么提取数据，我们得先弄清楚HTML的结构才行。

在这里插入图片描述

右击打开“检查”工具，看Elements，点击光标，把鼠标移到食物【Easy Fun 紫薯营养粥】这里，会发现在

元素下，藏有食物的信息，包括食物详情的链接、食物名和热量。

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你点击href="/shiwu/fdd9b123"，就会跳转到【Easy Fun 紫薯营养粥】的详情页面。

在这里插入图片描述

你再把鼠标接着移到其他食物上，你就会发现：原来每个食物的信息都被分别藏在了一个

…

标签里。每页食物记录里有10个食物，刚好对应上网页源代码里的10个

…

标签。

在这里插入图片描述

这么看来的话，我们用find_all/find就能提取出

…

标签下的食物详情链接、名称和热量。

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提取完数据，我们从csv和openpyxl模块中任意选择使用其中一个模块，把数据存储起来，项目就可以完工啦。

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总结一下我们刚刚分析得出的思路：

在这里插入图片描述

下面，应该是你做项目时最期待的一步——代码实现。

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基于前面的【分析过程】，此时我们已经有了实现项目的思路。我们只要把这些思路变成代码，就能完成项目——用多协程爬到薄荷网的食物热量数据。

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正式开始写代码~

#导入所需的库和模块：

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
#让程序变成异步模式。
import gevent,requests, bs4, csv
from gevent.queue import Queue

写代码的第一件事，都是先导入我们所需要的库和模块。

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根据项目目标和分析过程得出的思路，我们知道需要用到实现协程功能的gevent库、queue、monkey模块，以及requests、BeautifulSoup、csv模块。

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接下来的代码，需要由你来写。请你按照要求，先试着写出来，等下我再给你看我写的代码。

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代码要求：导入所需模块，并根据前面分析得出的网址规律，用for循环构造出前3个常见食物类别的前3页食物记录的网址和第11个常见食物类别的前3页食物记录的网址，并把这些网址放进队列，打印出来。

在这里插入图片描述

下面，是我写的代码。

#导入所需的库和模块：
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent,requests, bs4, csv
from gevent.queue import Queue

work = Queue()
#创建队列对象，并赋值给work。

#前3个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_1 = 'http://www.boohee.com/food/group/{type}?page={page}'
for x in range(1, 4):
    for y in range(1, 4):
        real_url = url_1.format(type=x, page=y)
        work.put_nowait(real_url)
#通过两个for循环，能设置分类的数字和页数的数字。
#然后，把构造好的网址用put_nowait方法添加进队列里。
      
#第11个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_2 = 'http://www.boohee.com/food/view_menu?page={page}'
for x in range(1,4):
    real_url = url_2.format(page=x)
    work.put_nowait(real_url)
#通过for循环，能设置第11个常见食物分类的食物的页数。
#然后，把构造好的网址用put_nowait方法添加进队列里。

print(work)
#打印队列

用Queue()创建了空的队列。通过两个for循环，构造了前3个常见食物分类的前3页的食物记录的网址。

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由于第11个常见食物分类的网址比较特殊，要分开构造。然后把构造好的网址用put_nowait方法，都放进队列里。

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你可以运行这个代码，把队列打印出来看看。

#导入所需的库和模块：
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent,requests, bs4, csv
from gevent.queue import Queue

work = Queue()
#创建队列对象，并赋值给work。

#前3个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_1 = 'http://www.boohee.com/food/group/{type}?page={page}'
for x in range(1, 4):
    for y in range(1, 4):
        real_url = url_1.format(type=x, page=y)
        work.put_nowait(real_url)
#通过两个for循环，能设置分类的数字和页数的数字。
#然后，把构造好的网址用put_nowait添加进队列里。
      
#第11个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_2 = 'http://www.boohee.com/food/view_menu?page={page}'
for x in range(1,4):
    real_url = url_2.format(page=x)
    work.put_nowait(real_url)
#通过for循环，能设置第11个常见食物分类的食物的页数。
#然后，把构造好的网址用put_nowait添加进队列里。

print(work)
#打印队列

一共打印出了12个网址，分别是【谷薯芋、杂豆、主食】前3页食物记录的网址、【蛋类、肉类及制品】前3页食物记录的网址、【奶类及制品】前3页食物记录的网址和最后一个常见食物分类【菜肴】前3页食物记录的网址。

作为教学演示，我们这里不会真的把薄荷网的11个常见食物分类里的所有页数的食物都爬取下来。因为这样做，会给薄荷网的服务器增添负担，并不是道义的做法，所以我也不推荐你这么去做。

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接着，我们要写的是最核心的爬取代码——使用gevent帮我们爬取数据。

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你还记得用gevent实现多协程的重点是什么吗？
在这里插入图片描述

我们得先定义一个爬取函数。请认真看下面的代码，后面练习环节需要你自己把这些代码都写出来的。

def crawler():
#定义crawler函数
    headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36'
    }
    #添加请求头
    while not work.empty():
    #当队列不是空的时候，就执行下面的程序。
        url = work.get_nowait()
        #用get_nowait()方法从队列里把刚刚放入的网址提取出来。
        res = requests.get(url, headers=headers)
        #用requests.get获取网页源代码。
        bs_res = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        #用BeautifulSoup解析网页源代码。
        foods = bs_res.find_all('li', class_='item clearfix')
        #用find_all提取出<li class="item clearfix">标签的内容。
        for food in foods:
        #遍历foods
            food_name = food.find_all('a')[1]['title']
            #用find_all在<li class="item clearfix">标签下，提取出第2个<a>元素title属性的值，也就是食物名称。
            food_url = 'http://www.boohee.com' + food.find_all('a')[1]['href']
            #用find_all在<li class="item clearfix">元素下，提取出第2个<a>元素href属性的值，跟'http://www.boohee.com'组合在一起，就是食物详情页的链接。
            food_calorie = food.find('p').text
            #用find在<li class="item clearfix">标签下，提取<p>元素，再用text方法留下纯文本，也提取出了食物的热量。              
            print(food_name)
            #打印食物的名称。

上面定义crawler函数的代码，可能你看到提取数据的部分会有疑惑的点。

在这里插入图片描述

不过，对照着看HTML的结构，应该就能解开你的疑惑。我们想要的食物详情链接和名称在

标签的第2个元素里，用find_all就能提取出来。食物热量在

元素里，我们用find提取就可以。

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定义完了crawler函数，整个核心代码就差用gevent.spawn()创建任务和用gevent.joinall()执行任务，启动协程，就能开始爬取我们想要的数据。

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我希望最后的核心能由你来补全。所以，请你在下面代码的基础上，写出crawler函数和启动协程的代码，完成爬取数据的任务。

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent,requests, bs4, csv
from gevent.queue import Queue

work = Queue()

#前3个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_1 = 'http://www.boohee.com/food/group/{type}?page={page}'
for x in range(1, 4):
    for y in range(1, 4):
        real_url = url_1.format(type=x, page=y)
        work.put_nowait(real_url)
      
#第11个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_2 = 'http://www.boohee.com/food/view_menu?page={page}'
for x in range(1,4):
    real_url = url_2.format(page=x)
    work.put_nowait(real_url)

#请写出crawler函数和启动协程的代码：

顺利写出来了吗？如果没有顺利写出来，我希望你在看完下面的完整代码之后，能再回去重写一遍。

#导入所需的库和模块：

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent,requests, bs4, csv
from gevent.queue import Queue

work = Queue()
#创建队列对象，并赋值给work。

#前3个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_1 = 'http://www.boohee.com/food/group/{type}?page={page}'
for x in range(1, 4):
    for y in range(1, 4):
        real_url = url_1.format(type=x, page=y)
        work.put_nowait(real_url)
#通过两个for循环，能设置分类的数字和页数的数字。
#然后，把构造好的网址用put_nowait添加进队列里。
    
#第11个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_2 = 'http://www.boohee.com/food/view_menu?page={page}'
for x in range(1,4):
    real_url = url_2.format(page=x)
    work.put_nowait(real_url)
#通过for循环，能设置第11个常见食物分类的食物的页数。
#然后，把构造好的网址用put_nowait添加进队

def crawler():
#定义crawler函数
    headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36'
    }
    #添加请求头
    while not work.empty():
    #当队列不是空的时候，就执行下面的程序。
        url = work.get_nowait()
        #用get_nowait()方法从队列里把刚刚放入的网址提取出来。
        res = requests.get(url, headers=headers)
        #用requests.get获取网页源代码。
        bs_res = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        #用BeautifulSoup解析网页源代码。
        foods = bs_res.find_all('li', class_='item clearfix')
        #用find_all提取出<li class="item clearfix">标签的内容。
        for food in foods:
        #遍历foods
            food_name = food.find_all('a')[1]['title']
            #用find_all在<li class="item clearfix">标签下，提取出第2个<a>元素title属性的值，也就是食物名称。
            food_url = 'http://www.boohee.com' + food.find_all('a')[1]['href']
            #用find_all在<li class="item clearfix">标签下，提取出第2个<a>元素href属性的值，跟'http://www.boohee.com'组合在一起，就是食物详情页的链接。
            food_calorie = food.find('p').text
            #用find在<li class="item clearfix">标签下，提取<p>元素，再用text方法留下纯文本，就提取出了食物的热量。              
            print(food_name)
            #打印食物的名称。

tasks_list = []
#创建空的任务列表
for x in range(5):
#相当于创建了5个爬虫
    task = gevent.spawn(crawler)
    #用gevent.spawn()函数创建执行crawler()函数的任务。
    tasks_list.append(task)
    #往任务列表添加任务。
gevent.joinall(tasks_list)
#用gevent.joinall方法，启动协程，执行任务列表里的所有任务，让爬虫开始爬取网站。

你可以运行这个代码，看看能不能成功爬取到食物的数据。

#导入所需的库和模块：
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent,requests, bs4, csv
from gevent.queue import Queue

work = Queue()
#创建队列对象，并赋值给work。

#前3个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_1 = 'http://www.boohee.com/food/group/{type}?page={page}'
for x in range(1, 4):
    for y in range(1, 4):
        real_url = url_1.format(type=x, page=y)
        work.put_nowait(real_url)
#通过两个for循环，能设置分类的数字和页数的数字。
#然后，把构造好的网址用put_nowait添加进队列里。
    
#第11个常见食物分类的前3页的食物记录的网址：
url_2 = 'http://www.boohee.com/food/view_menu?page={page}'
for x in range(1,4):
    real_url = url_2.format(page=x)
    work.put_nowait(real_url)
#通过for循环，能设置第11个常见食物分类的食物的页数。
#然后，把构造好的网址用put_nowait添加进队

def crawler():
#定义crawler函数
    headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36'
    }
    #添加请求头
    while not work.empty():
    #当队列不是空的时候，就执行下面的程序。
        url = work.get_nowait()
        #用get_nowait()方法从队列里把刚刚放入的网址提取出来。
        res = requests.get(url, headers=headers)
        #用requests.get获取网页源代码。
        bs_res = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        #用BeautifulSoup解析网页源代码。
        foods = bs_res.find_all('li', class_='item clearfix')
        #用find_all提取出<li class="item clearfix">标签的内容。
        for food in foods:
        #遍历foods
            food_name = food.find_all('a')[1]['title']
            #用find_all在<li class="item clearfix">标签下，提取出第2个<a>元素title属性的值，也就是食物名称。
            food_url = 'http://www.boohee.com' + food.find_all('a')[1]['href']
            #用find_all在<li class="item clearfix">标签下，提取出第2个<a>元素href属性的值，跟'http://www.boohee.com'组合在一起，就是食物详情页的链接。
            food_calorie = food.find('p').text
            #用find在<li class="item clearfix">标签下，提取<p>元素，再用text方法留下纯文本，就提取出了食物的热量。              
            print(food_name)
            #打印食物的名称。

     
tasks_list = []
#创建空的任务列表
for x in range(5):
#相当于创建了5个爬虫
    task = gevent.spawn(crawler)
    #用gevent.spawn()函数创建执行crawler()函数的任务。
    tasks_list.append(task)
    #往任务列表添加任务。
gevent.joinall(tasks_list)
#用gevent.joinall方法，启动协程，执行任务列表里的所有任务，让爬虫开始爬取网站。

至此，项目的核心代码已经完成，只要再加上存储数据的代码，我们就完成了整个项目的【代码实现】步骤。

我选取了csv模块来做存储数据的演示。

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent,requests, bs4, csv
from gevent.queue import Queue

work = Queue()
url_1 = 'http://www.boohee.com/food/group/{type}?page={page}'
for x in range(1, 4):
    for y in range(1, 4):
        real_url = url_1.format(type=x, page=y)
        work.put_nowait(real_url)

url_2 = 'http://www.boohee.com/food/view_menu?page={page}'
for x in range(1,4):
    real_url = url_2.format(page=x)
    work.put_nowait(real_url)

def crawler():
    headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36'
    }
    while not work.empty():
        url = work.get_nowait()
        res = requests.get(url, headers=headers)
        bs_res = bs4.BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        foods = bs_res.find_all('li', class_='item clearfix')
        for food in foods:
            food_name = food.find_all('a')[1]['title']
            food_url = 'http://www.boohee.com' + food.find_all('a')[1]['href']
            food_calorie = food.find('p').text
            writer.writerow([food_name, food_calorie, food_url])
            #借助writerow()函数，把提取到的数据：食物名称、食物热量、食物详情链接，写入csv文件。
            print(food_name)

csv_file= open('boohee.csv', 'w', newline='')
#调用open()函数打开csv文件，传入参数：文件名“boohee.csv”、写入模式“w”、newline=''。
writer = csv.writer(csv_file)
# 用csv.writer()函数创建一个writer对象。
writer.writerow(['食物', '热量', '链接'])
#借助writerow()函数往csv文件里写入文字：食物、热量、链接

tasks_list = []
for x in range(5):
    task = gevent.spawn(crawler)
    tasks_list.append(task)
gevent.joinall(tasks_list)

呼~这一关的项目终于圆满完成！

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不知道你在做这次项目时的感受是怎样的？会不会因为看不懂一行代码而苦恼许久，但在代码运行通过时又欣喜雀跃？

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我到现在都深深地记得，在我最开始接触编程，写出人生中第一个程序的那种感受——妙不可言又一直萦绕心头的开心。

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毫不夸张地说，当我敲下那个程序最后的一行代码，点击运行，看到终端跑出我想要的数据时，我激动地差点跳了起来。

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我始终觉得，是在那一刻，编程用它的魅力改变了我，让我有机会成为今天被你看见的吴枫。

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如果有机会的话，我也很想听你和我分享，你每一次做项目的感受。

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我们下一关见啦~

BR_Chen

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