简单爬虫 -- 以爬取NASA AOD数据(TIFF文件)为例

目录:

  • 网站分析
  • 爬取下载链接
  • 爬取TIFF图片

1、网站分析

主页面:https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=MYDAL2_M_AER_OD

需求:下载不同年份、不同月份、AAOT和TAOT数据;

点击AAOT和TAOT和年份可知,链接:

AAOT:https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=MYDAL2_M_AER_OD&year=2018

TAOT:https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=MODAL2_M_AER_OD&year=2018

AAOT和TAOT的区分:改变MYD和MOD;

年份区分:改变“year=”后面的数字;

月份如何区分?

点击下载处,链接为:

https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/servlet/RenderData?si=1744422&cs=rgb&format=FLOAT.TIFF&width=360&height=180

https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/servlet/RenderData?si=1618332&cs=rgb&format=FLOAT.TIFF&width=360&height=180

可知在下载链接里面“si=”后面的数字是不知道的,查看源代码,检查上图中月份处,发现这个数字就在这里:这个就是月份区分

分析完毕,爬取思路:

  • 根据月份检查元素获取图片下载链接中的“si”,构建所有的下载链接;
  • 下载已爬取的下载链接中的TIFF图片

2、爬取下载链接

由以上的分析,代码如下,这里爬取的是2008-2011的AAOT和TAOT数据链接:

 1 import requests
 2 from bs4 import BeautifulSoup as bsp
 3 
 4 def url_collect():
 5     // 两个主链接
 6     taot_main_url = 'https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=MODAL2_M_AER_OD&year='
 7     aaot_main_url = 'https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=MYDAL2_M_AER_OD&year='
 8 
 9     // 需要下载的年份
10     years = ['2011', '2010', '2009', '2008']
11 
12     // 构造确定AOT类别和年份页面链接 
13     aot_url_list = []
14     for year in years:
15         aot_url_list.append(taot_main_url + year)
16         aot_url_list.append(aaot_main_url + year)
17 
18     for aot_url in aot_url_list:
19         // 请求获取网页
20         try:
21             response = requests.get(aot_url)
22             response.raise_for_status()
23             print('aot_url connect succeed !')
24         except:
25             print('aot_url connect failed !')
26         
27         // 分析网页,获取代表月份的“si=”后面的数字
28         response_text = response.text
29         soup = bsp(response_text, 'html.parser')
30         divs = soup.find_all('div',{"class":"slider-elem month"})
31 
32         // 创建保存链接和命名形式的文件
33         url_txt = open('D:/home/research/lung_cancer/code/aot_url_all.txt', 'a')
34         url_name_txt = open('D:/home/research/lung_cancer/code/url_name.txt', 'a')
35 
36         // 构造下载链接和命名形式,并保存到文件中
37         for div in divs:
38             print(div)
39             aot_url_txt = 'https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/servlet/RenderData?si=' + div.a['onclick'][13:20] + '&cs=rgb&format=FLOAT.TIFF&width=360&height=180'
40             name = aot_url.split('?')[1][10:] + div.a['onclick'][27:-3] + '.TIFF'
41             url_txt.write(aot_url_txt + '\n')
42             url_name_txt.write(name + '\n')

以下是爬取的结果:

Q:为什么要把命名形式也写入文件?

A:因为下载文件时,发现命名形式并不固定,有时候包含了年、月和AOT类别,有时候就是个简单的RenderData.TIFF,这样文件下载下来了也不知道是什么数据,所以命名很重要。

3、爬取TIFF图片

根据上一步爬取下来的链接,就可开始爬取图片了:

 1 # code : utf-8
 2 
 3 """
 4 下载指定链接(在文本文件中)下的tiff图像
 5 """
 6 
 7 import requests
 8 
 9 def download():
10     local_path = 'D:/home/research/lung_cancer/code/'
11     
12     // 读取文本文件中已经下载好的链接
13     url_list = []
14     with open(local_path + 'aot_url_all.txt', 'r') as f:
15         for url in f.readlines():
16             url_list.append(url.strip())
17 
18     // 读取命名形式
19     name_list = []
20     with open(local_path + 'url_name.txt', 'r') as f:
21         for name in f.readlines():
22             name_list.append(name.strip())
23     
24     // 获取以上链接中的TIFF文件
25     for i in range(len(url_list)):
26         url = url_list[i]
27         name = name_list[i]
28 
29         try:
30             response = requests.get(url)
31             response.raise_for_status()
32             print('main_url connect succeed !')
33         except:
34             print('main_url connect failed !')
35 
36         // 将文件写入本地硬盘
37         with open('D:/home/research/lung_cancer/data/AOD_process/' + name, 'wb') as f:
38             f.write(response.content)
39             print(name + "write succeed!")

爬取结果:

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