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需求

爬取星巴克产品以及图片，星巴克菜单

• 网页分析： 首先，需要分析星巴克官方网站的结构，了解菜单栏的位置、布局以及菜单项的标签或类名等信息。
• 发送 HTTP 请求： 使用 Python 的 requests 模块发送 HTTP GET 请求，获取星巴克网页的 HTML 内容。
• 解析 HTML： 使用一个 HTML 解析库（如 BeautifulSoup）解析网页的 HTML 内容，以便从中提取出菜单栏的数据。
• 定位菜单栏元素： 使用解析库的选择器功能（如 CSS 选择器或 XPath）定位菜单栏所在的 HTML 元素。
• 提取菜单数据： 从菜单栏元素中提取菜单项的信息，可能包括菜单项名称、图片等。
• 数据存储： 将提取的菜单数据存储到适合的数据结构中。

python爬虫

• 获取网页源码，这里没有反爬手段，不需要添加其他参数

import urllib
from bs4 import BeautifulSoup
import requestsbase_url = "https://www.starbucks.com.cn/menu/"
response = urllib.request.urlopen(base_url)
content = response.read().decode('utf-8')soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')

• 方法一：soup的select方法

# 方法一：select方法
import os# 文件保存路径
save_path = "./practice_071_星巴克/"
if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)name_list = soup.select('ul[class="grid padded-3 product"]')
# name_list[0].select('li div')[0]["style"]
for name in name_list:submenu_pic  = name.select('li div')submenu_name = name.select('li strong')for pic_url,name in zip(submenu_pic, submenu_name):suffix = pic_url["style"].split('("')[-1].split('")')[0]# 文件地址 和 名称picture_url = 'https://www.starbucks.com.cn' + suffixpicture_name = name.get_text() + ".jpg"# 文件不支持名称中含有字符 '/',' 'picture_name = picture_name.strip().replace("/", 'or')# 方法1：urlretrieve# urllib.request.urlretrieve(url=picture_url, filename=os.path.join(save_path,picture_name))# 方法2：写入文件形式src_response = urllib.request.urlopen(picture_url)pic_content = src_response.read()with open(os.path.join(save_path,picture_name), 'wb') as fp:fp.write(pic_content)print("{}  完成，地址为  {}".format(picture_name, picture_url))

• 方法二：soup的find\find_all方法

# 方法二：find/find_all方法
menu_list = soup.find('div', class_="wrapper fluid margin page-menu-list").find_all('li')for name in menu_list:suffix = name.find('div')["style"].split('("')[-1].split('")')[0]# 文件地址 和 名称picture_url = 'https://www.starbucks.com.cn' + suffixpicture_name = name.find("strong").get_text() + ".jpg"# 文件不支持名称中含有字符 '/',' 'picture_name = picture_name.strip().replace("/", 'or')urllib.request.urlretrieve(url=picture_url, filename=os.path.join(save_path,picture_name))print("{}  完成，地址为  {}".format(picture_name, picture_url))

爬取结果