爬虫初探:把豆瓣读书主页上书的URL、书名、作者、出版时间、出版社全部爬下来

爬取豆瓣新书信息,保存到本地 疫情宅家无所事事,刷剧/微博好无聊,拿起枕边两本小说,突然发现都看了三遍,苦于书荒,于是爬取豆瓣网新书,看有没有自己感兴趣的书籍。该项目主要功能是获取豆瓣网新书信息,包括链接,书名,作者,出版社,出版日期等信息,以文本形式保存到本地。 首先打开网页https://book.douban.com/latest?icn=index-latestbook-all,分析页面内容,发现所有新书都在li标签下... 阅读详情
import requests
import re
#进入豆瓣读书主页,把网页源代码打出来
content = requests.get('https://book.douban.com/').text
#定义一个正则表达式对象
pattern = re.compile('<li.*?cover.*?href="(.*?)".*?title="(.*?)".*?more-meta.*?author">(.*?)</span>.*?year">(.*?)</span>.*?publisher">(.*?)</span>.*?</li>', re.S)
results = re.findall(pattern, content)
for result in results:
    url,name,author,date,publish = result
#删除多余的空格和换行符
    author = re.sub('\s','',author)
    date = re.sub('\s','',date)
    publish = re.sub('\s','',publish)
    print(url,name,author,date,publish)

得到的结果如下:


第一次完整的写一个小爬虫程序,个人感觉很爽,正则表达式匹配是关键,后面的格式整理让输出结果好看也很重要
Python爬虫实战:抓取豆瓣图书Top250并导出Excel表格 网络爬虫是数据采集的基础技术,其本质是通过HTTP请求获取网页内容并解析提取结构化信息。在Python生态中,requests库负责发送请求,BeautifulSoup用于解析HTML文档,pandas则能高效清洗数据并导出Excel文件。这一技术组合广泛应用于市场分析、学术研究、个人书单管理等场景。本文以豆瓣图书Top250为示例,展示如何从URL翻页规律出发,设置合规的请求头与频率控制,利用规则解析精准提取书名、评分、出版社等字段,并通过openpyxl调整表格格式,解决xlsx文件常见的列宽、文本格式 阅读详情

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