如何利用Python高效抓取招投标信息？一文解锁自动化采集秘籍

要高效地自动化抓取招投标信息，可以使用Python的requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析网页。以下是一个简单的示例，展示如何抓取一个假设的招投标网站。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
# 获取网页内容的函数
def get_content(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None
 
# 解析网页并提取招投标信息的函数
def parse_content(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设招投标信息在<div class="item">中
    items = soup.find_all('div', class_='item')
    data = []
    for item in items:
        title = item.find('h3', class_='title').text.strip()
        detail_url = item.find('a')['href']
        # 假设详细链接中包含招投标信息
        detail_html = get_content(detail_url)
        detail_soup = BeautifulSoup(detail_html, 'html.parser')
        # 提取具体的招投标信息，例如公司名称、联系方式等
        company_name = detail_soup.find('div', class_='company-name').text.strip()
        contact = detail_soup.find('div', class_='contact').text.strip()
        data.append({
            'title': title,
            'detail_url': detail_url,
            'company_name': company_name,
            'contact': contact
        })
    return data
 
# 示例URL
url = 'http://www.example.com/investment'
html = get_content(url)
investment_data = parse_content(html)
 
# 将数据保存到CSV文件中
df = pd.DataFrame(investment_data)
df.to_csv('investment_info.csv', index=False)

请注意，由于实际招投标网站可能有不同的反爬策略，如JavaScript动态渲染内容、需要登录验证等，因此实际应用中可能需要进行更复杂的处理，比如使用Selenium等工具来处理JavaScript渲染的内容，或者通过分析接口来处理需要登录验证的内容。