爬虫案例之爬取当当网书籍信息(最新独特版) - 教程

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温馨提示: 本案例仅供学习交流使用

**本案例所使用的库**
requests(发送HTTP请求)	lxml(用于解析数据模块)
pandas(数据保存模块)	urllib(请求解码)
os(操作系统交互库)

首先明确爬取的数据

书籍名称
作者
书籍的价格
出版时间
出版社
书评

步骤:

简单分析界面对前端的html结构有个了解
构建请求模拟浏览器向服务器发送请求
解析数据提取我们所需要的数据
保存数据对数据进行持久化保存如csv excel mysql

一.发送请求

查看源代码查看是否为静态数据 Ctrl+U 快速打开页面源代码界面

Ctrl+f 搜索我们想爬取的数据发现存在此为静态数据

接着我们开始分析数据所在的结构

打开页面 F12 or 右击检查打开开发者工具
点击左上角的这个像鼠标的然后去页面中去选要爬取的数据查看分析节点

通过分析可得每个书籍的所有信息都在id属性为 search_nature_rg ul标签下面的li标签中
OK 简单地分析了结构之后我们开始写代码
首先复制浏览器中的地址接着构建请求体 UserAgent(包含浏览器的基本信息载荷浏览器类型等) Referen(防盗链简单来说就是你目前这个页面是从哪里跳转过来的) Cookie(包含了用户的一些登陆基本信息 ) 在浏览器复制就可以了

点击网络接着按快捷键Ctrl+R 刷新加载数据包手动刷新也行点击标头下滑复制即可
headers 通过键值对的形式构建字典类型的

本网站复制个UA就够了

二. 解析数据提取数据

用开发者工具面板中的左上角箭头去选择爬取的数据点击即可看到 html结构

书名：直接找 class属性为pic 的a标签提取里面的title属性
价格：找class属性为price的p标签下面的第一个span标签提取里面的文本
评论：在class属性为detail的p标签提取里面的文字
作者：找到对应的class属性下面第一个span标签中的第一个a标签中的文本
时间：对应class属性第二个span 标签里头的文本
出版社：对应class属性下的第三个span标签下面的第一个a标签中的文本

到此这个数据所在的结构以及分析完了还是很简单的就是有点费眼睛

现在可以开始写代码了

温馨提示：

在取price价格的时候之前我们定位的classs属性找不到为空
个别会在 search_now_price 这个属性中需要写个判断

# 今天我们写个函数 来爬取数据
# 参数传入url  其它照写不误
def get_data(url):
    headers = {
        'user-agent':
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/141.0.0.0 Safari/537.36 Edg/141.0.0.0',
    }
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    html = etree.HTML(resp.text)
    # 拿到包含所有书籍信息的li标签
    lis = html.xpath('//div[@id="search_nature_rg"]/ul[@class="bigimg"]//li')
    data = []
    # 循环 提取当中的数据
    for li in lis:
        # 提取出来的数据 转换成str格式 使用对应的strip方法去除其中的空格
        name = ''.join(li.xpath('./a[@class="pic"]/@title')).strip()
        price = ''.join(li.xpath('.//p[@class="price"]/span[1]/text()'))
        # 有的字段 会出现没有的情况 这时候我们需要做个判断 如果得到的数据为空 则执行另外一个逻辑
        if not price:
            price = ''.join(li.xpath('.//span[@class="search_now_price"]/text()'))
        comment = ''.join(li.xpath('.//p[@class="detail"]/text()'))
        # 没有评论则赋值 暂无评论 以下类似
        if not comment:
            comment = '暂无评论'
        author = ''.join(li.xpath('.//p[@class="search_book_author"]/span[1]/a[1]/text()'))
        if not author:
            author = '暂无作者'
        # 时间取出来 会发现前面都有个/ 我们可以通过字符串的替换方法将其替换为空
        time = ''.join(li.xpath('.//p[@class="search_book_author"]/span[2]/text()')).replace('/', '')
        if not time:
            time = '暂无出版时间'
        publisher = ''.join(li.xpath('.//p[@class="search_book_author"]/span[3]/a[1]/text()'))
        if not publisher:
            publisher = '暂无出版社'
        #  最后我们打印出 字段名 确认返回的数据准确无误
        # 保存数据  将数据存储到字典中  键值对的方式
        dit = {
            "name": name,
            "author": author,
            "price": price,
            "time": time,
            "publisher": publisher,
            "comment": comment
        }
        # 在循环之前  定义一个列表 将字典存到列表中
        data.append(dit)
    # 最后将保存的数据返回出去
    return data

到此获取数据存储数据的代码就写完了

三.保存数据到本地

需求是通过作者名字和页码来保存为excel文件余华为一个文件夹里面存储的是每一页的书籍数据
例如: 余华 --> 余华_1 余华_2

然后用户可以在终端输入书籍的作者即可爬取相对应的数据信息
例如: 输入莫言就爬取莫言相关的书籍信息

写一个main函数

def main():
    # python中创建文件夹的模块 需要导入re模块
    # 如果不存在该作者的文件夹 就创建
    if not os.path.exists(f'{author}'):
        os.makedirs(f'{author}')
    author_in = quote(author, encoding='gbk')
    # 采集前十页的数据 当然 你们也可以定制 想采集多少输入即可
    for i in range(1, 11):
        # 调用之前的函数  将Url地址中的参数用字符串模板替换一下
        result = get_data(f'https://search.dangdang.com/?key={author_in}&act=input&page_index={i}')
        # 保存数据 将之前函数返回的列表数据 通过Pandas 保存为excel文件
        # 将result列表 转换成 DataFrme 二维数据 保存到当前目录中author文件夹中 不使用额外的索引
        pd.DataFrame(result).to_excel(f'./{author}/{author}_{i}.xlsx', index=False)
        # 来个交互信息展示 可以看得更加清楚些
        print(f'第{i}页数据爬取完毕')

Explain:

可以注意到浏览器地址栏中的作者格式是这种编码我们需要将将中文转换成%形式

URL编码(百分号编码) 常用于Url参数传递会将非ASCII字符转换为%xx 形式 (xx是字符在指定编码下的十六进制值)

from urllib.parse import quote
chinese_str = '余华'
# 指定为gbk编码
encode_str = quote(chinese_str,encoding='gbk')
#常见编码：GBK、GB2312、UTF-8
# 使用不同的编码会返回不同的结果自己可以查看当前网页采用的是什么编码
# 在标头信息中或者都试一下看哪个和请求的url相匹配

最后写个程序的入口即可

if __name__ == '__main__':
    main()

这个案例就结束啦案例源码附下供大家学习交流使用

import requests
from lxml import etree
import pandas as pd
import os
from urllib.parse import quote
def get_data(url):
    headers = {
        'user-agent':
            'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/141.0.0.0 Safari/537.36 Edg/141.0.0.0',
    }
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    html = etree.HTML(resp.text)
    lis = html.xpath('//div[@id="search_nature_rg"]/ul[@class="bigimg"]//li')
    data = []
    for li in lis:
        name = ''.join(li.xpath('./a[@class="pic"]/@title')).strip()
        price = ''.join(li.xpath('.//p[@class="price"]/span[1]/text()'))
        if not price:
            price = ''.join(li.xpath('.//span[@class="search_now_price"]/text()'))
        comment = ''.join(li.xpath('.//p[@class="detail"]/text()'))
        if not comment:
            comment = '暂无评论'
        author = ''.join(li.xpath('.//p[@class="search_book_author"]/span[1]/a[1]/text()'))
        if not author:
            author = '暂无作者'
        time = ''.join(li.xpath('.//p[@class="search_book_author"]/span[2]/text()')).replace('/', '')
        if not time:
            time = '暂无出版时间'
        publisher = ''.join(li.xpath('.//p[@class="search_book_author"]/span[3]/a[1]/text()'))
        if not publisher:
            publisher = '暂无出版社'
        dit = {
            "name": name,
            "author": author,
            "price": price,
            "time": time,
            "publisher": publisher,
            "comment": comment
        }
        data.append(dit)
    return data
def main():
    author = input('请输入你想要爬取书籍的作者:')
    # 如果不存在该作者的文件夹 就创建
    if not os.path.exists(f'{author}'):
        os.makedirs(f'{author}')
    author_in = quote(author, encoding='gbk')
    for i in range(1, 11):
        result = get_data(f'https://search.dangdang.com/?key={author_in}&act=input&page_index={i}')
        pd.DataFrame(result).to_excel(f'./{author}/{author}_{i}.xlsx', index=False)
        print(f'第{i}页数据爬取完毕')
if __name__ == '__main__':
    main()

爬取的内容如下 (部分)

本次的案例分析就到此结束啦谢谢大家的观看你的点赞和关注是我更新的最大动力
如果感兴趣的话可以看看我之前的博客
主包也会不断学习进步给大家带来更加优质的文章详细的教程

posted @ 2025-12-09 12:41 clnchanpin 阅读(1) 评论(0) 收藏举报

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首先 明确爬取的数据

步骤:

一.发送请求

二. 解析数据 提取数据

三.保存数据到本地

首先明确爬取的数据

二. 解析数据提取数据