py爬虫实战(一)：爬取豆瓣图书Top250导入excel

6月7，假装高考结束啦~~

项目环境

• pycharm编辑器
• python3.x

项目内容

• 解析爬取豆瓣图书Top250
• 并用csv导入excel

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2020/6/5 22:23
# @Author : JohnnyLin
# @FileName: demo.py
# @Software: PyCharm

# 1、导入需要用到的库
import requests
from lxml import etree
import re # 正则表达式
import csv

# 2、获取html代码（源码）
# 伪装成浏览器
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
"Chrome/83.0.4103.61 Safari/537.36"
}


def get_onePage(url):
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)

# 3、数据提取与处理

# 将网页源码转为html对象
html = etree.HTML(response.text)
# 获得每本书的信息
books = html.xpath('//tr[@class="item"] ')

# 书籍引用语 注意第四页只有24条引语 海子的诗那本没有引语
quote = []
# 标签树
#  < td >
# 
[清] 曹雪芹 著 / 人民文学出版社 / 1996-12 / 59.70元
# 
都云作者痴，谁解其中味？
# 
for book in books:
# 标签的第二个p标签
quote_ = book.xpath('td/p[2]/span/text()')
# quote_[0]提取列表里面的元素 除去[]
quote.append(quote_[0] if len(quote_) != 0 else ' ')
# print(quote)
# 书名title在 
 红楼梦 
# 返回列表
books_name = html.xpath('//div[@class="pl2"]/a/@title')

# 评分rating_nums 9.6 text()方法输出该html标签的文本信息
rating_nums = html.xpath('//span[@class="rating_nums"]/text()')

# 评价人数 ( 286597人评价)
comment_persons = html.xpath('//span[@class="pl"]/text()')
# 返回值是列表['(\n 286603人评价\n )', '(\n 485043人评价\n )'……]
# 因此需要进行数据处理
comment_personNums = []
for i in comment_persons:
comment_personNums.append(i.strip('()\n 人评价'))

# 书作者 译者 出版社信息在
[清] 曹雪芹 著 / 人民文学出版社 / 1996-12 / 59.70元

books_info = html.xpath('//p[@class="pl"]/text()')

# 处理书籍信息
info = []
author = []
translator = []
publisher = []
publish_time = []
price = []
for i in books_info:
info = i.split('/')
author.append(info[0])
# 翻译者这一列可能为空 要额外处理
translator.append(info[1] if len(info) == 5 else " ")
publisher.append(info[-3])
publish_time.append(info[-2])
price.append(info[-1])

'''
print(books_name)
print(author)
print(translator)
print(rating_nums)
print(comment_personNums)
print(quote)
print(publisher)
print(publish_time)
'''
# 将每本书的信息按书名 作者 译者 星数 评价人数 引语 出版社 出版时间 价格 封装book_info列表
books_data = []
for i in range(25):
books_data.append([books_name[i], author[i], translator[i],
rating_nums[i], comment_personNums[i], quote[i]
, publisher[i], publish_time[i], price[i]])

return books_data


# 调用函数模块
# 集中在该if分支下调用函数 可以清楚地了解该程序的逻辑关系 是一种良好的编程习惯 程序结果与分散调用一样
if __name__ == "__main__":
# 4、数据持久化
with open('doubanBooks_top250.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
# 通过csv模块获得writer对象 newline=''不加每行会有空行出现
writer = csv.writer(f)
# 整行写入
writer.writerow(['书名', '作者', '译者', '星数', '评价人数', '引语', '出版社', '出版时间', '价格'])
for i in range(10):
link = "https://book.douban.com/top250?start=" + str(i * 25)
print('页数：' + str(i + 1))
for j in get_onePage(link):
writer.writerow(j)

项目效果：

源码已分享至GitHub：douban_Books_top250可直接clone至本地运行。