当当网Python图书数据分析_python分析图书大数据图书编号对应图书简表

1.检视网页 爬虫 要看是否允许爬取 

• 进入页面，输入python进行搜索，查看源码

  

  • xpth查看，//ul[@class="bigimg"]/li，里面包含的是全部的信息，我们需要将标题'链接,价格,作者,出版时间,评论数,简介全部分类爬取

    

    • 标题 尝试2页

      

      

      

      
      def parse_page(response):
      tree = etree.HTML(response.text)
      li_list = tree.xpath('//ul[@class="bigimg"]/li')
      # print(len(li_list)) # 测试
      for li in li_list:
      data = []
      time.sleep(.5)
      # 获取书的标题,并添加到列表中
      title = li.xpath('./p[@class="name"]/a/@title')[0].strip()
      data.append(title)
      print(title)
    • 同理，爬取价格,作者,出版时间,评论数
      for li in li_list:
      data = []
      # 获取书的标题,并添加到列表中 title = li.xpath('./p[@class="name"]/a/@title')[0].strip()
      data.append(title)
      # 获取商品链接,并添加到列表中 commodity_url = li.xpath('./p[@class="name"]/a/@href')[0]
      data.append(commodity_url)
      # 获取价格,并添加到列表中 price = li.xpath('./p[@class="price"]/span[1]/text()')[0]
      data.append(price)
      # 获取作者,并添加到列表中 author = ''.join(li.xpath('./p[@class="search_book_author"]/span[1]//text()')).strip()
      data.append(author)
      # 获取出版时间,并添加到列表中 time = li.xpath('./p[@class="search_book_author"]/span[2]/text()')[0]
      pub_time = re.sub('/','',time).strip()
      data.append(pub_time)
      # 获取评论数,并添加到列表中 comment_count = li.xpath('./p[@class="search_star_line"]/a/text()')[0]
      # 获取书本的简介,并添加到列表中.由于有些书本没有简介，所以要用try commodity_detail = '' commodity_detail = li.xpath('./p[@class="detail"]/text()')[0]
      data.append(commodity_detail)
  • 查看csv文件

  • 

• 全部爬取

  

  • 最终简化代码
    import requests
    from lxml import etree
    import csv
    import re
    def get_page(key):
    for page in range(1,101):
    url = '%s-当当网 % (key,page)
    headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36' }
    response = requests.get(url = url,headers = headers)
    parse_page(response)
    print('page %s over!!!' % page)
    def parse_page(response):
    tree = etree.HTML(response.text)
    li_list = tree.xpath('//ul[@class="bigimg"]/li')
    # print(len(li_list)) # 测试 for li in li_list:
    data = []
    try:
    # 获取书的标题,并添加到列表中 title = li.xpath('./p[@class="name"]/a/@title')[0].strip()
    data.append(title)
    # 获取商品链接,并添加到列表中 commodity_url = li.xpath('./p[@class="name"]/a/@href')[0]
    data.append(commodity_url)