Python爬虫入门 | 4 爬取豆瓣TOP250图书信息

爬虫练习-爬取豆瓣网图书TOP250的数据 爬取豆瓣网图书TOP250的数据,书名、链接、作者、出版社、出版时间、价格、评分、评语,并将数据存储于CSV文件中 阅读详情

 
先来看看页面长啥样的:https://book.douban.com/top250

 
我们将要爬取哪些信息:书名、链接、评分、一句话评价……

 

1. 爬取单个信息

我们先来尝试爬取书名,利用之前的套路,还是先复制书名的xpath:

 
得到第一本书《追风筝的人》的书名xpath如下:

//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[1]/tbody/tr/td[2]/div[1]/a

 
得到xpath,我们就可以按照之前的方法来尝试一下:

 
返回的竟然是空值,这就很尴尬了。

这里需要注意,浏览器复制的 xpath 信息并不是完全可靠的,浏览器经常会自己在里面增加多余的 tbody 标签,我们需要手动把这些标签删掉。

 
修改 xpath 后再来尝试,结果如下:

切记:浏览器复制 xpath 不是完全可靠,看到 tbody 标签特别要注意。

 
分别复制《追风筝的人》、《小王子》、《围城》、《解忧杂货店》的 xpath 信息进行对比:

//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[1]/tbody/tr/td[2]/div[1]/a
//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[2]/tbody/tr/td[2]/div[1]/a
//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[3]/tbody/tr/td[2]/div[1]/a
//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[4]/tbody/tr/td[2]/div[1]/a

比较可以发现书名的 xpath 信息仅仅 table 后的序号不一样,并且跟书的序号一致,于是去掉序号(去掉 tbody),我们可以得到通用的 xpath 信息:

//*[@id=“content”]/div/div[1]/div/table/tr/td[2]/div[1]/a

 
好了,我们试试把这一页全部书名爬下来:

 

2.爬取多个信息

 
分别复制《追风筝的人》、《小王子》、《围城》、《解忧杂货店》评分的 xpath 信息进行对比:

//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[1]/tbody/tr/td[2]/div[2]/span[2]
//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[2]/tbody/tr/td[2]/div[2]/span[2]
//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[3]/tbody/tr/td[2]/div[2]/span[2]
//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[4]/tbody/tr/td[2]/div[2]/span[2]

相信你已经可以秒写出爬取全部评分的xpath了:

//*[@id=“content”]/div/div[1]/div/table/tr/td[2]/div[2]/span[2]

把评分的xpath放入之前的代码,运行:

 
现在我们再把书名和评分同时爬取下来:

 
这里我们默认书名和评分爬到的都是完全的、正确的信息,这种默认一般情况没问题,但其实是有缺陷的,如果我们某一项少爬或多爬了信息,那么两种数据的量就不一样了,从而匹配错误。比如下面的例子:

书名xpath 后的@title 改为 text(),获取的文本数量与评分数量不一致,出现匹配错位。

 
如果我们以每本书为单位,分别取获取对应的信息,那肯定完全匹配

 
书名的标签肯定在这本书的框架内,于是我们从书名的标签向上找,发现覆盖整本书的标签(左边网页会有代码包含内容的信息),把xpath 信息复制下来:

//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table[1]

 
我们将整本书和书名的xpath进行对比

//*[@id=“content”]/div/div[1]/div/table[1]   #整本书
//*[@id=“content”]/div/div[1]/div/table[1]/tr/td[2]/div[1]/a   #书名
//*[@id=“content”]/div/div[1]/div/table[1]/tr/td[2]/div[2]/span[2]   #评分

 
不难发现,书名和评分 xpath 的前半部分和整本书的 xpath 一致的,
那我们可以通过这样写 xpath 的方式来定位信息:

file=s.xpath(“//*[@id=“content”]/div/div[1]/div/table[1]”)
title =div.xpath(“./tr/td[2]/div[1]/a/@title”)
score=div.xpath(“./tr/td[2]/div[2]/span[2]/text()”)

 
在实际的代码中来看一下:

 
刚刚我们爬了一本书的信息,那如何爬这个页面所有书呢?很简单啊,把 xpath 中

后面定位的序号去掉就ok。

 
终于看到庐山真面目了,不过,等等~

title = div.xpath("./tr/td[2]/div[1]/a/@title")[0]    
score=div.xpath("./tr/td[2]/div[2]/span[2]/text()")[0]

为什么这两行后面多了个 [0] 呢?我们之前爬出来的数据是列表,外面带个方框,看着非常难受,列表只有一个值,对其取第一个值就OK。如果不熟悉列表的知识,可以回去补补。

接下来就是按照这样的方式多爬几个元素啦!

 
有一个点需要注意的是:

num=div.xpath("./tr/td[2]/div[2]/span[3]/text()")[0].strip("(").strip().strip(")")

这行代码用了几个 strip() 方法,()里面表示要删除的内容,strip(“(”) 表示删除括号, strip() 表示删除空白符。

嗯,已经把一个页面搞定了,接下来需要,把所有页面的信息都爬下来。

 

3.翻页,爬取所有页面信息

先来看一下翻页后url是如何变化的:

https://book.douban.com/top250?start=0   #第一页
https://book.douban.com/top250?start=25   #第二页
https://book.douban.com/top250?start=50   #第三页

url 变化的规律很简单,只是 start=() 的数字不一样而已,而且是以每页25为单位,递增25,这不正是每页的书籍的数量吗?于是,我们只需要写一个循环就可以了啊。

for a in range(10):    
  url = 'https://book.douban.com/top250?start={}'.format(a*25)
  #总共10个页面,用 a*25 保证以25为单位递增

 
这里要强调一下 Python range() 函数

基本语法:range(start, stop, step)
start:计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如 range(5) 等价于range(0,5);
end:计数到 end 结束,但不包括 end。例如:range(0,5)是 [0,1,2,3,4] 没有5
step:步长,默认为1。例如:range(0,5) 等价于 range(0,5,1)

>>>range(10)    #从 0 开始到 10 (不包含)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

>>> range(1, 11)    #从 1 开始到 11 (不包含)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 

>>> range(0, 30, 5)    #从0到30(不包含),步长为5 
[0, 5, 10, 15, 20, 25]

 
加上循环之后,完整代码如下:

from lxml import etree
import requests
import time

for a in range(10):
    url = 'https://book.douban.com/top250?start={}'.format(a*25)
    data = requests.get(url).text

    s=etree.HTML(data)
    file=s.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/div/table')
    time.sleep(3)

    for div in file:
        title = div.xpath("./tr/td[2]/div[1]/a/@title")[0]
        href = div.xpath("./tr/td[2]/div[1]/a/@href")[0]
        score=div.xpath("./tr/td[2]/div[2]/span[2]/text()")[0]
        num=div.xpath("./tr/td[2]/div[2]/span[3]/text()")[0].strip("(").strip().strip(")").strip()
        scrible=div.xpath("./tr/td[2]/p[2]/span/text()")

        if len(scrible) > 0:
            print("{},{},{},{},{}\n".format(title,href,score,num,scrible[0]))
        else:
            print("{},{},{},{}\n".format(title,href,score,num))

 
来运行一下:

请务必要自己练习几遍,你觉得自己看懂了,还是会出错,不信我们赌五毛钱。

Python 的基础语法很重要,没事的时候多去看看:字符串、列表、字典、元组、条件语句、循环语句……

编程最重要的是实战,比如你已经能够爬TOP250的图书了,去试试TOP250电影呢。

好了,这节课就到这里!

白白~

如果你想有专业老师授课、有系统性知识、有实时在线答疑的老师的话,可以加入我们的课程《Python爬虫(入门+进阶)》。

下节预告:Python爬虫入门 | 5 爬取小猪短租租房信息

完整7节课程目录:
Python爬虫入门 | 1 Python环境的安装
Python爬虫入门 | 2 爬取豆瓣电影信息
Python爬虫入门 | 3 爬虫必备Python知识
Python爬虫入门 | 4 爬取豆瓣TOP250图书信息
Python爬虫入门 | 5 爬取小猪短租租房信息
Python爬虫入门 | 6 将爬回来的数据存到本地
Python爬虫入门 | 7 分类爬取豆瓣电影,解决动态加载问题

Python爬虫教程——7个爬虫小案例(附源码)_爬虫实例 爬虫的全称为网络爬虫,简称爬虫,别名有网络机器人,网络蜘蛛等等。网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序,为搜索引擎提供了重要的数据支撑。搜索引擎通过网络爬虫技术,将互联网中丰富的网页信息保存到本地,形成镜像备份。我们熟悉的谷歌、百度本质上也可理解为一种爬虫。如果形象地理解,爬虫就如同一只机器蜘蛛,它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站抓取数据或返回数据。 阅读详情

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