python 爬虫 爬取当当网图书信息

初次系统的学习python,在学习完基本语法后,对爬虫进行学习,现在对当当网进行爬取,爬取了基本图书信息,包括图书名、作者等
import requests
from time import sleep
from lxml import etree
class dangdang_spider():
#定义爬虫类
    def __init__(self):
        self.url="http://category.dangdang.com/pg{}-cp01.00.00.00.00.00.html" #爬虫网址
        self.headers= {#设置headers
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36'}
#爬取基本网页信息
    def parse(self,url):
   
Python爬虫抓取当当网热销图书前25页通常需要使用一些网络请求库,如requests和BeautifulSoup或更高级的Scrapy框架,来访问网页并解析HTML内容。以下是一个简单的步骤概述: 1. **安装必要的库**: 首先,确保已安装`requests`, `beautifulsoup4` 和 `lxml` (如果使用BeautifulSoup)。可以使用pip进行安装: ``` pip install requests beautifulsoup4 lxml ``` 2. **获取网页源码**: 使用requests库发送GET请求到当当网热销图书页面的URL,比如https://book.dangdang.com/bestsellers。然后将响应存储在一个变量中。 ```python url = "https://book.dangdang.com/bestsellers" response = requests.get(url) ``` 3. **解析HTML**: 使用BeautifulSoup解析HTML内容,找到包含书籍信息的部分。这通常涉及到查找特定的CSS选择器或XPath表达式。 ```python soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') book_elements = soup.find_all('div', class_='product-item')[:25] # 获取前25个商品元素 ``` 4. **提取数据**: 对每个书籍元素,提取出标题、作者、销量等关键信息。这可能需要进一步遍历子元素并处理可能的嵌套结构。 ```python books = [] for element in book_elements: title = element.find('a', class_='title').text author = element.find('span', class_='author').text sales = element.find('span', class_='sales-num').text books.append({'title': title, 'author': author, 'sales': sales}) ``` 5. **保存或打印结果**: 将数据存储到文件、数据库或直接打印出来供后续分析。 6. **注意事项**: - 爬虫可能会遇到反机制,例如频率限制、需要登录验证等。确保遵守网站的robots.txt协议,并尽量减少对服务器的压力。 - 如果大量抓取数据,应设置合理的延迟以避免被视为攻击。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值