本文实例讲述了Python爬虫实现全国失信被执行人名单查询功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
一、需求说明
利用百度的接口,实现一个全国失信被执行人名单查询功能。输入姓名,查询是否在全国失信被执行人名单中。
二、python实现
版本1:
# -*- coding:utf-8*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time import requests time1=time.time() import pandas as pd import json iname=[] icard=[] def person_executed(name): for i in range(0,30): try: url="https://sp0.baidu.com/8aQDcjqpAAV3otqbppnN2DJv/api.php" "&query=%E5%A4%B1%E4%BF%A1%E8%A2%AB%E6%89%A7%E8%A1%8C%E4%BA%BA%E5%90%8D%E5%8D%95" "&cardNum=&" "iname="+str(name)+ "&areaName=" "&pn="+str(i*10)+ "&rn=10" "&ie=utf-8&oe=utf-8&format=json" html=requests.get(url).content html_json=json.loads(html) html_data=html_json['data'] for each in html_data: k=each['result'] for each in k: print each['iname'],each['cardNum'] iname.append(each['iname']) icard.append(each['cardNum']) except: pass if __name__ == '__main__': name="郭**" person_executed(name) print len(iname) #####################将数据组织成数据框########################### data=pd.DataFrame({"name":iname,"IDCard":icard}) #################数据框去重#################################### data1=data.drop_duplicates() print data1 print len(data1) #########################写出数据到excel######################################### pd.DataFrame.to_excel(data1,"F:\\iname_icard_query.xlsx",header=True,encoding='gbk',index=False) time2=time.time() print u'ok,爬虫结束!' print u'总共耗时:'+str(time2-time1)+'s'
三、效果展示
"D:\Program Files\Python27\python.exe" D:/PycharmProjects/learn2017/全国失信被执行人查询.py
郭** 34122319790****5119
郭** 32032119881****2419
郭** 32032119881****2419
3
IDCard name
0 34122319790****5119 郭**
1 32032119881****2419 郭**
2
ok,爬虫结束!
总共耗时:7.72000002861s
Process finished with exit code 0
版本2:
# -*- coding:utf-8*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time import requests time1=time.time() import pandas as pd import json iname=[] icard=[] courtName=[] areaName=[] caseCode=[] duty=[] performance=[] disruptTypeName=[] publishDate=[] def person_executed(name): for i in range(0,30): try: url="https://sp0.baidu.com/8aQDcjqpAAV3otqbppnN2DJv/api.php" "&query=%E5%A4%B1%E4%BF%A1%E8%A2%AB%E6%89%A7%E8%A1%8C%E4%BA%BA%E5%90%8D%E5%8D%95" "&cardNum=&" "iname="+str(name)+ "&areaName=" "&pn="+str(i*10)+ "&rn=10" "&ie=utf-8&oe=utf-8&format=json" html=requests.get(url).content html_json=json.loads(html) html_data=html_json['data'] for each in html_data: k=each['result'] for each in k: print each['iname'],each['cardNum'],each['courtName'],each['areaName'],each['caseCode'],each['duty'],each['performance'],each['disruptTypeName'],each['publishDate'] iname.append(each['iname']) icard.append(each['cardNum']) courtName.append(each['courtName']) areaName.append(each['areaName']) caseCode.append(each['caseCode']) duty.append(each['duty']) performance.append(each['performance']) disruptTypeName.append(each['disruptTypeName']) publishDate.append(each['publishDate']) except: pass if __name__ == '__main__': name="郭**" person_executed(name) print len(iname) #####################将数据组织成数据框########################### # data=pd.DataFrame({"name":iname,"IDCard":icard}) detail_data=pd.DataFrame({"name":iname,"IDCard":icard,"courtName":courtName,"areaName":areaName,"caseCode":caseCode,"duty":duty,"performance":performance, "disruptTypeName":disruptTypeName,"publishDate":publishDate}) #################数据框去重#################################### # data1=data.drop_duplicates() # print data1 # print len(data1) detail_data1=detail_data.drop_duplicates() # print detail_data1 # print len(detail_data1) #########################写出数据到excel######################################### pd.DataFrame.to_excel(detail_data1,"F:\\iname_icard_query.xlsx",header=True,encoding='gbk',index=False) time2=time.time() print u'ok,爬虫结束!' print u'总共耗时:'+str(time2-time1)+'s'
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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