python大佬教你用python从2w+异性中找到真爱

前言

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马上又是一年双十一了，不知道从什么时候开始，双十一从“光棍节”变成了“双十一购物狂欢节”，最后一个属于单身狗的节日也成功被攻陷，成为了情侣们送礼物秀恩爱的节日。

翻着安静到死寂的聊天列表，我忽然惊醒，不行，我们不能这样下去，光羡慕别人有什么用，我们要行动起来，去找自己的幸福！！

筛选条件，嗯…性别女，年龄…18到24岁，身高嘛，无所谓啦，就按默认155-170吧，地区…嗯北京好，北京近一点，照片？那肯定要啊，必须的！！！

小姐姐们我来了~
在这里插入图片描述

基本环境配置

环境：python3.6
相关模块：

import requests
import json
import time

爬虫过程

爬虫部分还是我们之前的四步：分析目标网页，获取网页内容，提取关键信息，输出保存

1. 首先分析目标网页

按F12召唤开发者工具页面，切换到Network选项，然后在翻页的时候抓包，成功截获请求URL。

在这里插入图片描述
不过，这个请求是 POST 方法的，和我们之前见到的 GET 方法的请求有点不同。哪里不同呢…它有点短？

没错，它太短了，少了很多信息，比如我们搜索的条件，甚至连页码的信息都没有，光靠它怎么可能正确的找到小姐姐嘛！

别急，往下翻，其实， POST 方法请求的参数是放在 Form Data 的地方（怎么可能没有嘛是吧）
在这里插入图片描述
更多筛选条件及其对应的编号

完整代码：

import requests
import json
import time
 
def fetchURL(url):
    '''
    功能：访问 url 的网页，获取网页内容并返回
    参数：
        url ：目标网页的 url
    返回：目标网页的 html 内容
    '''
    headers = {
        'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
        'Cookie': 'guider_quick_search=on; SESSION_HASH=f09e081981a0b33c26d705c2f3f82e8f495a7b56; PHPSESSID=e29e59d3eacad9c6d809b9536181b5b4; is_searchv2=1; save_jy_login_name=18511431317; _gscu_1380850711=416803627ubhq917; stadate1=183524746; myloc=11%7C1101; myage=23; mysex=m; myuid=183524746; myincome=30; COMMON_HASH=4eb61151a289c408a92ea8f4c6fabea6; sl_jumper=%26cou%3D17%26omsg%3D0%26dia%3D0%26lst%3D2018-11-07; last_login_time=1541680402; upt=4mGnV9e6yqDoj%2AYFb0HCpSHd%2AYI3QGoganAnz59E44s4XkzQZ%2AWDMsf5rroYqRjaqWTemZZim0CfY82DFak-; user_attr=000000; main_search:184524746=%7C%7C%7C00; user_access=1; PROFILE=184524746%3ASmartHe%3Am%3Aimages1.jyimg.com%2Fw4%2Fglobal%2Fi%3A0%3A%3A1%3Azwzp_m.jpg%3A1%3A1%3A50%3A10; pop_avatar=1; RAW_HASH=n%2AazUTWUS0GYo8ZctR5CKRgVKDnhyNymEBbT2OXyl07tRdZ9PAsEOtWx3s8I5YIF5MWb0z30oe-qBeUo6svsjhlzdf-n8coBNKnSzhxLugttBIs.; pop_time=1541680493356'
    }
 
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = 'unicode_escape'
        print(r.url)
        return r.text
    except requests.HTTPError as e:
        print(e)
        print("HTTPError")
    except requests.RequestException as e:
        print(e)
    except:
        print("Unknown Error !")
 
def parserHtml(html):
    '''
    功能：根据参数 html 给定的内存型 HTML 文件，尝试解析其结构，获取所需内容
    参数：
            html：类似文件的内存 HTML 文本对象
    '''
    s = json.loads(html)
    
    usrinfo = []
    
    for key in s['userInfo']:
             
        blist = []
 
        uid = key['uid']
        nickname = key['nickname']
        sex = key['sex']
        age = key['age']
        work_location = key['work_location']
        height = key['height']
        education = key['education']
        
        matchCondition = key['matchCondition']
        marriage = key['marriage']
        income = key['income']
        shortnote = key['shortnote']
        image = key['image']
 
        blist.append(uid)
        blist.append(nickname)
        blist.append(sex)
        blist.append(age)
        blist.append(work_location)
        blist.append(height)
        blist.append(education)
        blist.append(matchCondition)
        blist.append(marriage)
        blist.append(income)
        blist.append(shortnote)
        blist.append(image)
        
        usrinfo.append(blist)
        print(nickname,age,work_location)
 
    writePage(usrinfo)
    print('---' * 20)
 
 
def writePage(urating):
    '''
        Function : To write the content of html into a local file
        html : The response content
        filename : the local filename to be used stored the response
    '''
 
    import pandas as pd
    dataframe = pd.DataFrame(urating)
    dataframe.to_csv('Jiayuan_UserInfo.csv', mode='a', index=False, sep=',', header=False)
 
 
if __name__ == '__main__':
    for page in range(1, 5916):
        url = 'http://search.jiayuan.com/v2/search_v2.php?key=&sex=f&stc=2:18.24,3:155.170,23:1&sn=default&sv=1&p=%s&f=select' % str(page)
        html = fetchURL(url)
        parserHtml(html)
 
        # 为了降低被封ip的风险，每爬100页便歇5秒。
        if page%100==99:
            time.sleep(5)

在这里插入图片描述
由于决策树属于监督学习，需要一个给定的标签，因此需要自己根据用户的外貌、年龄、学历等多个维度的判断给出一个标签，最后生成的决策树在一定程度上就可以反映自己的择偶标准。针对女性的标签很简单粗暴，只有满意和不满意两种，有兴趣的同学可以按照真实的情况设置更多的标签，例如优秀、一般、备胎、不合格等等。因为外貌是选择对象过程中一个必不可少的要素，把相貌量化至关重要，因为没有相关的工具根据头像进行评分，只能个人主观进行量化，采用了当下非常流行的十分制。

为了增加打标签的效率，专门写了一个桌面窗口
在这里插入图片描述

因为线很挤，调了很久只能拿到这个效果了。到这儿已经很清晰明了的阐明了主题，我就是一个外貌党，颜值高的pass，颜值低的忽略，不高不低的考虑的相当纠结。有兴趣的同学可以自己试一试。

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