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  • 今天要做的是一个爬取当当网畅销书排行的爬虫,之后想看排行直接运行程序就可以看到啦,没有多余的信息,是不是很给力! 在前两次的爬虫编写过程中,思想都是把整个HTML文档看做一个很长很长的字符串,通过编写特定...

    今天要做的是一个爬取当当网畅销书排行的爬虫,之后想看排行直接运行程序就可以看到啦,没有多余的信息,是不是很给力!

    在前两次的爬虫编写过程中,思想都是把整个HTML文档看做一个很长很长的字符串,通过编写特定的正则表达式匹配我们需要的内容。这对于一般的内容不多的爬取需求是可以满足,但是一旦我们需要爬取的内容多了起来,正则表达式的模式就会变得相当复杂,可读性也不够好。那么有没有另外一种方法呢?答案是肯定的,这就是BeautifulSoup这个第三方库。

    那么BeautifulSoup是做什么的呢?关于其详细功能,参阅官方文档,点击打开链接,这里只给出其主要思想:

    Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间

    简单来讲,Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,通过对这些对象进行操作,就可以得到需要的内容。

    另外,稍微提一下,该实例获取指定url的html文档使用了requests库,其原理和urllib.request类似:

    user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
    headers = {'User-Agent': user_agent}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    html = r.text

    得到一个html后,就可以使用soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser'),得到解析后的BeautifulSoup对象soup,可以对soup进行操作获取指定内容。

    好了,具体的用法还是参考上面的官方文档,先步入正题,编写今天的爬虫吧:

    1.首先,进入到当当图书畅销榜的网页当当图书近24小时畅销榜,右键查看源代码,找到我们关心的排行榜的位置:

    这里我们关心的有:排名,书名,评论,作者,出版日期,出版社,价格。而这些信息都在特定的标签内,通过soup对象的方法方便将其一一找到。

    2.根据网页源代码,所有的榜单内的图书信息均在<ul class="bang_list clearfix bang_list_mode"></ul>标签内,这是我们关心的内容。在<ul></ul>标签下,每个榜单内的图书都在<li></li>标签下,具体信息对应相应的div标签。以排名信息为例,排名在标签<div class="list_num red">(排名前四的数字是红色的)和<div class="list_num">里,因此使用正则表达式匹配'class'属性,其中list_num$表示属性值以list_num字符串开头。这样就找到了所有的排名的div标签,之后调用标签的get_text()方法即可得到排名的字符串。代码如下:

    def getBookInfo(html, lst):
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        tag_ul = soup.find('ul', attrs={'class': 'bang_list clearfix bang_list_mode'})
        tag_li = tag_ul.find_all('li')
        for book in tag_li:
    	book_info = {}
            book_rank = book.find('div', attrs={'class': re.compile('list_num$')})
    	.....
    	book_info.update({'排名': book_rank.get_text()[:-1]})
    	.....
    	lst.append(book_info)
         return lst
    获取其它图书信 息的代码类似,这里就不再一一说明,详见后面的完整代码。^_^

    这里定义一个获取图书信息的函数,传入一个html和一个列表,每个图书的信息将使用字典类型存储,方便读取。调用字典的update({key:value})方法即可将键值对保存在字典中。利用for循环,每一个图书信息都保存完毕后,把代表这个图书的字典保存在lst中并返回,最后的得到的就是[{book1},{book2},....]。

    3.保存文件

    由于爬取的每本书包含的键都是相同的,因此将得到的列表保存在csv表格文件中比较清晰,也便于以后进行进一步的分析。python自带的csv库就可以解决这个问题,把数据写入csv文件的一般方法为:

    user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
    headers = {'User-Agent': user_agent}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    html = r.text
    这里需要解释的有:

    (1)使用with open()方法,在读写完成后会自动关闭文件;

    (2)参数path指的是文件的路径,'w'指的是操作文件的方法这里是写文件。而后面两个参数我开始是没有加的,最后出现了两个问题:encoding='utf-8'不加的话会出现'gbk'编码问题,具体产生原因百度就好;newline=""不加的话最后写入的表格中会有多余的空行。

    (3)由于爬取过程中需要写入多行数据,最后爬取的内容是列表元素为字典的列表,恰好csv.DictWriter(file, fieldnames)就是写入字典类型的数据,因此选择这个方法写文件。dictWriter.writeheader()就是写表头的,这里就是['排名', '书名', '作者', '评论数', '出版日期', '出版社', '售价'],下面的数据一一对应。dictWriter.writerows(lst)接收以字典为元素的list,每个字典是一行。

    4.爬取完整榜单

    上述过程爬取了给定的url,即排行榜首页的url。观察地址栏,榜单有25页,url为'http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-(1-25)',  

    user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
    headers = {'User-Agent': user_agent}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    html = r.text
    这样就得到了所有的url信息,在这个循环下每次爬取一页,就可以爬取完整榜单。这里用print记录爬取的进度,出问题时也能及时发现。
    def main():
        book_list = []
        fieldnames = ['排名', '书名', '作者', '评论数', '出版日期', '出版社', '售价']
        path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/dangdangBookRank.csv'
        url = 'http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-'
    
        for page in range(1, 26):
            des_url = url + str(page)
            html = getHTMLText(des_url)
            book_list = getBookInfo(html, book_list)
            print('正在爬取第' + str(page) + '页......')
    
        saveCsvFile(path, book_list, fieldnames)
    在main()函数里,定义一个全局变量book_list,每次循环结果都保存在这个list里面,最后就得到了所有图书信息。再调用saveCsvFile()方法,就可以把数据保存在csv文件里。
    以下是完整代码:
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import re
    import csv
    
    user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
    headers = {'User-Agent': user_agent}
    
    # 获取指定网页的HTML内容
    def getHTMLText(url):
        try:
            r = requests.get(url, headers=headers)
            r.raise_for_status()
            r.encoding = r.apparent_encoding
            return r.text
        except Exception as e:
            print(e)
    
    # 获取图书信息
    def getBookInfo(html, lst):
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        tag_ul = soup.find('ul', attrs={'class': 'bang_list clearfix bang_list_mode'})
        tag_li = tag_ul.find_all('li')
        for book in tag_li:
            book_info = {}
    
            book_rank = book.find('div', attrs={'class': re.compile('list_num$')})
    
            book_name = book.find('div', attrs={'class': 'name'}).a
    
            book_comments = book.find('div', attrs={'class': 'star'}).a
    
            book_author = book.find_all('div', attrs={'class': 'publisher_info'})[0].a
            # 24页第5本书的作者是直接在<div></div>标签内的,因此做一个辅助变量,在出现异常时顶替
            book_author_sup = book.find_all('div', attrs={'class': 'publisher_info'})[0]
    
            book_publish_date = book.find_all('div', attrs={'class': 'publisher_info'})[1].span
    
            book_publish_company = book.find_all('div', attrs={'class': 'publisher_info'})[1].a
    
            book_price = book.find('div', attrs={'class': 'price'}).span
    
            book_info.update({'排名': book_rank.get_text()[:-1]})
            book_info.update({'书名': book_name.get_text()})
            book_info.update({'评论数': book_comments.get_text()[:-3]})
            try:
                book_info.update({'作者': book_author.get_text()})
            except:
                book_info.update({'作者': book_author_sup.get_text()})
            book_info.update({'出版日期': book_publish_date.get_text()})
            book_info.update({'出版社': book_publish_company.get_text()})
            book_info.update({'售价': book_price.get_text()[-5:]})
    
            lst.append(book_info)
    
        return lst
    
    # 保存csv文件的函数
    def saveCsvFile(path, lst, fieldnames):
    
        # open函数注意两个问题:
        # 1.'gbk'乱码问题:指定编码,加上encoding='utf-8'
        # 2.写入的csv多空行问题:加上 newline=""
        with open(path, 'w', encoding='utf-8', newline="") as file:
            dictWriter = csv.DictWriter(file, fieldnames)
            dictWriter.writeheader()
            dictWriter.writerows(lst)
    
    def main():
        book_list = []
        fieldnames = ['排名', '书名', '作者', '评论数', '出版日期', '出版社', '售价']
        path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/dangdangBookRank.csv'
        url = 'http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-'
    
        for page in range(1, 26):
            des_url = url + str(page)
            html = getHTMLText(des_url)
            book_list = getBookInfo(html, book_list)
            print('正在爬取第' + str(page) + '页......')
    
        saveCsvFile(path, book_list, fieldnames)
    
    main()
    当然还有最后的文件截图:


    至此该爬虫完结,当然程序还有优化的地方,但功能实现了是首先的。这里用到的技术有:

    1.requests+BeautifulSoup根据节点爬取网页内容

    2.列表和字典的使用

    3.csv文件的写入操作
    看着自己的爬虫爬取了期望的数据当然是最开心的啦,继续加油~


    展开全文
  • ** 小福利,教大家用python爬取当当网畅销书榜单 ** import requests from bs4 import BeautifulSoup import schedule import smtplib import time from email.mime.text import MIMEText from email.utils import ...

    ** 小福利,教大家用python爬取当当网畅销书榜单 **

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import schedule
    import smtplib
    import time
    from email.mime.text import MIMEText
    from email.utils import formataddr
    
    headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:75.0) Gecko/20100101 Firefox/75.0',
             'Cookie':'ddscreen=2; dest_area=country_id%3D9000%26province_id%3D111%26city_id%20%3D0%26district_id%3D0%26town_id%3D0; __permanent_id=20200504164418279554810514077662078; __visit_id=20200504164418280158636886854317737; __out_refer=; __trace_id=20200504170019176192158175862280961; __rpm=...1588581943719%7C...1588582819184'
            }
    
    list_all=[]
    def getdata():
        for i in range(1,4):
            res=requests.get(headers=headers,url='http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-year-2018-0-1-{}'.format(str(i)))
            #print(res.status_code)
            soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
            items = soup.find('ul',class_='bang_list_mode')
            list = items.find_all('li')
            for shudan in list:
                shuming=shudan.find('div',class_='name').find('a')
                title=shuming['title']
                zuozhe = shudan.find('div',class_='publisher_info').find('a')
                author=zuozhe['title']
                jiage = shudan.find('div', class_='price').find('span',class_='price_n').text
                list100=title+'-----' + author +'-----'+ jiage+'-----'
                list_all.append(list100)
                mess100=str(list_all)
        return mess100
    
    def mail(mess100):
        ret = True
        try:
            msg = MIMEText(mess100,'plain', 'utf-8')
            msg['From'] = formataddr(["大哥", my_sender])  # 括号里的对应发件人邮箱昵称、发件人邮箱账号
            msg['To'] = formataddr(["小弟", my_user1])  # 括号里的对应收件人邮箱昵称、收件人邮箱账号
            msg['Subject'] = "每天问候"  # 邮件的主题,也可以说是标题
    
            server = smtplib.SMTP_SSL("smtp.qq.com", 465)  # 发件人邮箱中的SMTP服务器,端口是25
            server.login(my_sender, my_pass)  # 括号中对应的是发件人邮箱账号、邮箱密码
            server.sendmail(my_sender, [my_user1,], msg.as_string())  # 括号中对应的是发件人邮箱账号、收件人邮箱账号、发送邮件
            server.quit()  # 关闭连接
        except Exception:  # 如果 try 中的语句没有执行,则会执行下面的 ret=False
            ret = False
        return ret
    
        ret = mail()
        if ret:
            print("邮件发送成功")
        else:
            print("邮件发送失败")
    my_sender = input('输入你的邮箱')
    my_pass = input('输入你的邮箱密码')
    my_user1 = input('输入收件人的邮箱')
    
    mess100 = getdata()
    mail(mess100)
    
    
    
    
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  • 本实例还有另外的离线爬虫实现,有兴趣可点击离线爬虫爬取当当网2018年10月畅销Top500的图书信息 爬虫说明 1.使用requests和Lxml库爬取,(用BS4也很简单,这里是为了练习Xpath的语法) 2.爬虫分类为两种,一种是...

    本实例还有另外的离线爬虫实现,有兴趣可点击离线爬取当当网畅销书Top500的图书信息

    爬虫说明

    1.使用requests和Lxml库爬取,(用BS4也很简单,这里是为了练习Xpath的语法)
    2.爬虫分类为两种,一种是离线爬虫,即先将所爬取的网页保存到本地,再从本地网页中爬取信息;第二种是本实例使用的在线爬虫,即在网站中一边打开网页一边进行爬取.
    3.在线爬虫的优点是:步骤少,不用保存文件和其他麻烦步骤;爬取速度快,代码短
    4.离线爬虫的缺点是:在代码编写过程中,需要进行反复的修改,每次运行都要重新爬取在线网页,浪费资源,爬取速度受网络响应影响大,过快的爬取有可能收受到网站的限制等.

    爬虫介绍

    本次爬虫爬取的网页为:
    图书畅销榜-10月畅销书排行榜-当当畅销图书排行榜
    爬取的信息包括图书的排名,书名,作者,好评率,购买页面以及ISBN
    如图:
    在这里插入图片描述
    其中,ISBN需要在购买页面链接中继续爬取,找到ISBN
    在这里插入图片描述
    爬取之后的结果整理好存放到csv文件中.
    最终成果如图:
    在这里插入图片描述

    爬虫代码

    观察需要爬取的第一页和最后一页:
    http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-month-2018-10-1-1
    http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-month-2018-10-1-25
    发现只有最后一个数字改了,且每页显示20本图书,所以25*20=500,搞定.
    这里自己了一个spider.py,里面写了一个小函数get_encoding()一个用于获取网站的编码格式

    import requests
    import re
    
    def get_encoding(url, headers=None):  # 一般每个网站自己的网页编码都是一致的,所以只需要搜索一次主页确定
        'To get website\'s encoding from tag<meta content=\'charset=\'UTF-8\'>'#从<meta>标签中获取
        res = requests.get(url, headers=headers)
        charset = re.search("charset=(.*?)>", res.text)
        if charset is not None:
            blocked = ['\'', ' ', '\"', '/']
            filter = [c for c in charset.group(1) if c not in blocked]
            return ''.join(filter)  # 修改res编码格式为源网页的格式,防止出现乱码
        else:
            return res.encoding  # 没有找到编码格式,返回res的默认编码
    

    dangdang_best_selling_online.py中,代码如下:

    import spider
    import csv
    import requests
    import time
    from lxml import etree
    
    # 2018-10 前500的畅销书的书名 ,使用在线爬虫,思路和离线做了些修改
    # 爬取25页书单页面,对每个书单页面保存详细页的页面(一一对应)
    # 最后同时写入书单页的信息,每个列表保存一个信息和详细页的信息
    
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.79 Safari/537.36'
    }  # 设置headers
    encoding = spider.get_encoding('http://www.dangdang.com', headers)  # 获取主站编码
    
    urls = ['http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-month-2018-10-1-{}'.format(i) for i in
            range(1, 26)]
    
    # 在线爬虫的准备
    detail_url = []
    rank = []
    site = []
    name = []
    star = []
    author = []
    ISBN = []
    if __name__ == '__main__':
        for i in range(24):  # 0~24 ->1~25
            res = requests.get(urls[i], headers)
            res.encoding = encoding
            selector = etree.HTML(res.text)
            booklist = selector.xpath('//ul[@class="bang_list clearfix bang_list_mode"]/li')
            book = [book for book in booklist]
            for i in range(len(book)):
                rank.append(book[i].xpath('div[1]/text()')[0])  # 排名
                site.append(book[i].xpath('div[2]/a/@href')[0])  # 购买/详细页面
                name.append(book[i].xpath('div[3]/a/text()')[0])  # 名字
                star.append(book[i].xpath('div[4]/span/span/@style'))  # 以星星宽度决定好评
                author.append(book[i].xpath('div[5]/a/text()'))  # 作者名
            time.sleep(0.5)
        for url in site:
            res = requests.get(url, headers)
            res.encoding = encoding
            pattern = '//ul[@class="bang_list clearfix bang_list_mode"]/li/div[2]/a/@href'
            ISBN.append(etree.HTML(res.text).xpath('//ul[@class="key clearfix"]/li[5]/text()')[0])  # 获取每一本书的详细页面
            time.sleep(0.5)
    

    执行的流程是:按循环顺序依次获取页面中的排名,名字,详细页面等,存放到列表中
    爬取完25个页面后,在详细页面的列表中取出地址,继续进行爬取ISBN.
    格式化输出和保存:
    将分别保存有各个维度信息的列表进行格式化处理(清洗),最后按相同的次序写入到csv中

    tmp = []
    for s in star:
        tmp.append(''.join([c for c in str(s) if c.isdigit() or c == '.']))
    star = tmp
    rank = [r.replace('.', '') for r in rank]
    author = [' '.join(a) for a in author]
    ISBN = [i.replace('国际标准书号ISBN:', '') + '\t' for i in ISBN]
    output = open('d:/dangdang/result.csv', 'w', encoding=encoding, newline='')  # 将信息导出到csv,设置newline=""去除写一行空一行的影响
    writer = csv.writer(output)  # csv writer
    writer.writerow(('排名', '书名', '作者', '好评率', '购买页面', 'ISBN'))
    for i in range(len(rank)):
        writer.writerow((rank[i], name[i], author[i], star[i], site[i], ISBN[i]))  # 保存到csv
    
    

    不多赘述,有兴趣可以copy下来慢慢玩,最好就是打开畅销书的网页,然后对照审查元素慢慢研究lxml. 另外要注意的细节都以注释形式保存了.

    展开全文
  • Python.Scrapy爬取当当网畅销图书保存csv格式详细教程

    千次阅读 多人点赞 2020-12-03 18:09:45
    前言: 需要安装一下第三方库 在win下 pip install scrapy pip install bs4 在mac下把pip改成pip3即可 文章目录一、创建scrapy项目-——1.二、代码实现——编辑爬虫-——1.-——2. 修改两个文件三、运行爬虫 ....

    初步了解scrapy框架爬虫的使用。
    在这里插入图片描述

    前言

    需要安装一下第三方库
    在win下
    pip install scrapy
    pip install bs4
    在mac下把pip改成pip3即可
    


    一、创建scrapy项目

    在cmd运行里输入(随便找个盘)

    scrapy startproject dangdang

    在这里插入图片描述

    如上图创建成功,接下来在编译器中打开文件

    在这里插入图片描述

    这些文件都是自动生成的 来解释说明一下部分文件

    在这里插入图片描述

    二、代码实现——编辑爬虫

    ——1.

    接下来创建爬虫项目book.py(注意在spiders文件夹下创建)
    在这里插入图片描述

    在book.py里填写爬虫代码

    import scrapy
    import bs4
    from ..items import DangdangItem
    # 需要引用DangdangItem,它在items里面。因为是items在book.py的上一级目录,..items这是一个固定用法。
    class DangdangSpider(scrapy.Spider): #定义一个爬虫类DoubanSpider。
        name = 'dangdang'
        allowed_domains = ['http://bang.dangdang.com']
        start_urls = []
        for x in range(1, 4):
            url = 'http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-year-2019-0-1-1' + str(x)
            start_urls.append(url)
    
        def parse(self, response): #parse是默认处理response的方法。
            soup = bs4.BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            elements = soup.find('ul', class_="bang_list clearfix bang_list_mode").find_all('li')
            for element in elements:
                item = DangdangItem()
                item['name'] = element.find('div', class_="name").find('a')['title']
                item['author'] = element.find('div', class_="publisher_info").text
                item['price'] = element.find('div', class_="price").find('span', class_="price_n").text
                yield item#   #yield item是把获得的item传递给引擎。
    

    ——2. 修改两个文件

    接下来打开setting.py文件修改请求头爬虫协议
    在这里插入图片描述

    改成这样:(也就是取消遵守爬虫协议)

    在这里插入图片描述

    代码如下

    Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
    USER_AGENT = '~~Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'~~ (请求头改成自己的)
    Obey robots.txt rules
    ROBOTSTXT_OBEY = False
    

    最后一步

    打开item.py文件修改

    在这里插入图片描述

    添加以下参数:

    	name = scrapy.Field()
        author = scrapy.Field()
        price = scrapy.Field()
    

    如图:
    在这里插入图片描述

    三、运行爬虫

    创建main.py(通过这个运行整个爬虫程序)

    在这里插入图片描述

    我们需要知道在Scrapy中有一个可以控制终端命令的模块cmdline,能操控终端
    但是此方法需要传入列表的参数。

    填入

    from scrapy import cmdline
    cmdline.execute(['scrapy','crawl','dangdang'])
    

    运行这个main.py就成功了!

    在这里插入图片描述

    四、保存为csv文件

    要是想把爬取内容以表格形式保存

    三行代码就可以解决,这也是scrapy的方便之处。

    打开settings.py文件,在末尾添加代码:

    FEED_URI='./%(name)s.csv'
    FEED_FORMAT='csv'
    FEED_EXPORT_ENCODING='ansi'
    

    在这里插入图片描述看起来美观很多。

    运行过程中可能会有各种报错,也是正常的,不要紧,一步步debug就会成功的。

    谢谢支持~

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