爬虫学习记录之Python 爬虫实战:某评分网站的Top250的书单详情

【简介】这里我们利用之前所学习的相关模块,爬取网站上top250的书单详情,最终我们将爬取出来的数据持久化存储为表格文件,使用sqlalchemy将持久化数据输入到postgresql数据库中

文章目录

  • 1.爬取页面信息
    • 1.1导入所需模块
    • 1.2定义变量
    • 1.3.爬取数据
    • 1.4 完整代码如下
  • 2.爬取网页图片
  • 3.这里我们再将数据信息存储到postgres数据库当中
    • 3.1创建Flask应用
    • 3.2创建数据库表
    • 3.3将数据存储到数据库中

1.爬取页面信息

1.1导入所需模块

在这份代码中,主要利用Python爬虫爬取豆瓣阅读书籍排行榜的前250名,并把每本书的详细信息、封面、网址和书名存储到一个CSV文件中。下面我们来逐步讲解一下代码。

导入需要的库
在代码开头导入了以下库,具体作用如下:

import csv
import os
import random
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

from main import user_agent_list, mkdir

csv:用于将数据存储到CSV文件中。
os:用于操作文件和目录。
random:用于随机选择用户代理。
re:用于正则表达式。
requests:用于获取网页内容。
BeautifulSoup:用于解析网页。
user_agent_list, mkdir:这里是我自己写的两个函数,第一个是UA伪装池,第二个是创建文件夹的函数。

1.2定义变量

在代码中,定义了一些必要的变量:

book_detail_list = []
book_img_list = []
book_name_list = []
book_url_list = []
book_all_list = []

book_auther_name = []
book_press_name = []
book_publication_time = []
book_price = []

book_detail_list:用于存储每种书籍的详细信息。
book_img_list:用于存储每种书籍的封面图片地址。
book_name_list:用于存储每种书籍的书名。
book_url_list:用于存储每种书籍的网址。
book_all_list:用于存储所有书籍的详细信息,这个变量将被写入CSV文件中。
book_auther_name:用于存储每种书籍的作者姓名。
book_press_name:用于存储每种书籍的出版社名称。
book_publication_time:用于存储每种书籍的出版时间。
book_price:用于存储每种书籍的价格。

1.3.爬取数据

这里写了一个函数用于处理,外文书籍,有翻译作者的情况,可能导致最后数据持久化存储时,格式不统一的情况。
将所有数据统一成一个格式,如下
爬虫学习记录之Python 爬虫实战:某评分网站的Top250的书单详情_第1张图片

"""以下代码:数据长度小于或等于4说无翻译作者
我们将索引为1的插入一个空白
"""
def pre_book_deatil(data):
    # 无翻译作者
    if len(data) <= 4:
        data.insert(1, ' ')
        return data
    # 有翻译作者
    else:
        return data

构造URL,每次爬取25本书籍。
随机选择一个用户代理。
发送请求获取HTML文本。
BeautifulSoup解析HTML文本。
具体实现细节见代码。

if __name__ == '__main__':

    file = 'D:/Li Guochun/spider_book/douban_top250/'
    mkdir(file)
    for i in range(250):
        if i % 25 == 0:
            url = f'https://book.douban.com/top250?start={i}'

            # 添加注释要注意  别添加到字典里面
            headers = {
                'User-Agent': random.choice(user_agent_list),
            }

            # text(字符串) content(二进制) json(对象)

            html = requests.get(url, headers=headers)
            html = html.text
            soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

            # 爬出书本的详细信息
            book_all_detail = soup.find_all('p', {'class': 'pl'})
            for book_datail in book_all_detail:
                temp = book_datail.text
                temp = temp.split('/')
                temp = pre_book_deatil(temp)
                book_detail_list.append(temp)

            # 爬出每本书的封面
            book_all_img = soup.find_all('img', {"src": re.compile("subject")})
            for book_img in book_all_img:
                temp_img = book_img['src']
                book_img_list.append(temp_img)

            # 爬取每本书的网址和书名
            book_all_name_url = soup.find_all('a', href=re.compile('subject'))
            for book_name_url in book_all_name_url[1::2]:
                temp_name = book_name_url['title']
                temp_url = book_name_url['href']
                book_name_list.append(temp_name)
                book_url_list.append(temp_url)

            # 书本信息 按顺序存入列表中
    for i in range(len(book_name_list)):
        temp = []
        temp.append(book_name_list[i])
        temp.append(book_url_list[i])
        temp.append(book_img_list[i])
        for x in book_detail_list[i]:
            temp.append(x)

        book_all_list.append(temp)

存储数据
我们将所有数据存储为一个CSV文件,创建一个名为douban_top250.csv的文件。使用csv.writer将数据写入文件。将book_all_list中每个元素的内容存储为CSV文件的一行。

    # 讲文本存入表格
    # newline='' :结束行约定
    with open(f"{file}douban_top250.csv", 'w', newline='', encoding='utf-8') as fp:
        writer = csv.writer(fp)
        for row in book_all_list:
            writer.writerow(row)

1.4 完整代码如下

import csv
import os
import random
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

from main import user_agent_list, mkdir

book_detail_list = []
book_img_list = []
book_name_list = []
book_url_list = []
book_all_list = []

book_auther_name = []
book_press_name = []
book_publication_time = []
book_price = []


def pre_book_deatil(data):
    # 无翻译作者
    if len(data) <= 4:
        data.insert(1, ' ')
        return data
    # 有翻译作者
    else:
        return data

if __name__ == '__main__':

    file = 'D:/Li Guochun/spider_book/douban_top250/'
    mkdir(file)
    for i in range(250):
        if i % 25 == 0:
            url = f'https://book.douban.com/top250?start={i}'

            # 添加注释要注意  别添加到字典里面
            headers = {
                'User-Agent': random.choice(user_agent_list),
            }

            # text(字符串) content(二进制) json(对象)

            html = requests.get(url, headers=headers)
            html = html.text
            soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

            # 爬出书本的详细信息
            book_all_detail = soup.find_all('p', {'class': 'pl'})
            for book_datail in book_all_detail:
                temp = book_datail.text
                temp = temp.split('/')
                temp = pre_book_deatil(temp)
                book_detail_list.append(temp)

            # 爬出每本书的封面
            book_all_img = soup.find_all('img', {"src": re.compile("subject")})
            for book_img in book_all_img:
                temp_img = book_img['src']
                book_img_list.append(temp_img)

            # 爬取每本书的网址和书名
            book_all_name_url = soup.find_all('a', href=re.compile('subject'))
            for book_name_url in book_all_name_url[1::2]:
                temp_name = book_name_url['title']
                temp_url = book_name_url['href']
                book_name_list.append(temp_name)
                book_url_list.append(temp_url)

            # 书本信息 按顺序存入列表中
    for i in range(len(book_name_list)):
        temp = []
        temp.append(book_name_list[i])
        temp.append(book_url_list[i])
        temp.append(book_img_list[i])
        for x in book_detail_list[i]:
            temp.append(x)

        book_all_list.append(temp)

    # 讲文本存入表格
    # newline='' :结束行约定
    with open(f"{file}douban_top250.csv", 'w', newline='', encoding='utf-8') as fp:
        writer = csv.writer(fp)
        for row in book_all_list:
            writer.writerow(row)

2.爬取网页图片

这里爬取每本书的封面就比较简单了,上面我们将每本书的图片地址都持久化存储到了csv中,这里我们将表格中的数据读出来,将每个地址遍历一遍。再持久化存储到一个位置中就可以了,图片的本质就是二进制数据,所以我们做数据解析时要使用content 然后再保存,文件后缀为.jpg,即可完成图片的存储。

import random

import requests

from main import user_agent_list, mkdir, _read_book_data

# UA池



book_all_img=[]

if __name__ == '__main__':

    file = 'D:/Li Guochun/spider_book/douban_top250/book_img/'
    mkdir(file)

    book_all_list=_read_book_data()
    for book_list in book_all_list:
        url = book_list[2]
        # 添加注释要注意  别添加到字典里面
        headers = {
            'User-Agent': random.choice(user_agent_list),
        }


        html = requests.get(url, headers=headers)
        html = html.content

        image_name = url.split('/')[-1]
        with open(f'{file}{image_name}','wb') as f:
            f.write(html)

3.这里我们再将数据信息存储到postgres数据库当中

3.1创建Flask应用

我们首先需要创建一个Flask应用,并且使用SQLAlchemy作为ORM将数据存储到PostgreSQL数据库中。在这里我们需要定义一个Douban_top250类来映射与数据库中的表。具体代码如下:

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from main import _read_book_data

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/douban_top250'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

db = SQLAlchemy(app)

class Base(db.Model):
    __abstract__ = True
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

class Douban_top250(Base):
    __tablename__='douban_top250'
    book_name=db.Column(db.String(1024))
    book_url=db.Column(db.String(1024))
    book_img_url = db.Column(db.String(1024))
    book_auther = db.Column(db.String(1024))
    book_translation_auther = db.Column(db.String(1024))
    book_press = db.Column(db.String(1024))
    book_publication_time = db.Column(db.String(1024))
    book_price = db.Column(db.String(1024))

3.2创建数据库表

我们在上面的代码中定义了Douban_top250类,来映射与数据库中的表。接着我们需要使用db.create_all()方法来创建这个表。由于我们使用PostgreSQL数据库,所以在创建数据库之前,请将数据库连接地址修改为对应的数据库连接地址。经过修改后执行这两行命令用于创建表:

db.drop_all()
db.create_all()

3.3将数据存储到数据库中

有了数据库表以后,我们就可以将我们获取到的数据存储到数据库中了。我们使用一个for循环遍历获取到的所有书籍信息,将其存储到Douban_top250的实例中,然后将这些实例添加到数据库中。具体的Python代码如下:

if __name__ == '__main__':
    with app.app_context():
        db.drop_all()
        db.create_all()
    book_all_list = _read_book_data()
    for book_list in book_all_list:
        try:
            with app.app_context():
                book = Douban_top250(book_name=book_list[0],
                                     book_url=book_list[1],
                                     book_img_url=book_list[2],
                                     book_auther=book_list[3],
                                     book_translation_auther=book_list[4],
                                     book_press=book_list[5],
                                     book_publication_time=book_list[6],
                                     book_price=book_list[7])
                db.session.add(book)
                db.session.commit()
        except IndexError:
            print(f'{book_list[0]} list index out of range')

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