文章目录
- 一、爬虫对象-豆瓣读书TOP250
- 二、python爬虫代码讲解
- 三、讲解视频
- 四、完整源码
一、爬虫对象-豆瓣读书TOP250
您好,我是 @马哥python说 ,一名10年程序猿。
今天我们分享一期python爬虫案例讲解。爬取对象是,豆瓣读书TOP250排行榜数据:
https://book.douban.com/top250
开发好python爬虫代码后,爬取成功后的csv数据,如下:
代码是怎样实现的爬取呢?下面逐一讲解python实现。
二、python爬虫代码讲解
首先,导入需要用到的库:
import requests # 发送请求
from bs4 import BeautifulSoup # 解析网页
import pandas as pd # 存取csv
from time import sleep # 等待时间
然后,向豆瓣读书网页发送请求:
res = requests.get(url, headers=headers)
利用BeautifulSoup库解析响应页面:
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
用BeautifulSoup的select函数,(css解析的方法)编写代码逻辑,部分核心代码:
name = book.select('.pl2 a')[0]['title'] # 书名
book_name.append(name)
bkurl = book.select('.pl2 a')[0]['href'] # 书籍链接
book_url.append(bkurl)
star = book.select('.rating_nums')[0].text # 书籍评分
book_star.append(star)
star_people = book.select('.pl')[1].text # 评分人数
star_people = star_people.strip().replace(' ', '').replace('人评价', '').replace('(\n', '').replace('\n)',
'') # 数据清洗
book_star_people.append(star_people)
最后,将爬取到的数据保存到csv文件中:
def save_to_csv(csv_name):
"""
数据保存到csv
:return: None
"""
df = pd.DataFrame() # 初始化一个DataFrame对象
df['书名'] = book_name
df['豆瓣链接'] = book_url
df['作者'] = book_author
df['译者'] = book_translater
df['出版社'] = book_publisher
df['出版日期'] = book_pub_year
df['价格'] = book_price
df['评分'] = book_star
df['评分人数'] = book_star_people
df['一句话评价'] = book_comment
df.to_csv(csv_name, encoding='utf8') # 将数据保存到csv文件
其中,把各个list赋值为DataFrame的各个列,就把list数据转换为了DataFrame数据,然后直接to_csv保存。
这样,爬取的数据就持久化保存下来了。
三、讲解视频
同步讲解视频:【python爬虫案例】利用python爬虫爬取豆瓣读书TOP250的数据!
四、完整源码
附完整源代码:【python爬虫案例】利用python爬虫爬取豆瓣读书TOP250的数据!
我是 @马哥python说 ,持续分享python源码干货中!