想看好书?想知道哪些书比较多人推荐,最好的方式就是看数据,接下来用 Python 爬取当当网五星图书榜 TOP500 的书籍,或许能给咱们参考参考!html
- 爬取当当网前500本受欢迎的书籍
- 解析书籍名称,做者,排名,推荐程度和五星评分次数数据。
- 将数据存写入到本地文件
在当当网五星图书榜这个网址中,咱们能够看到这里列出来了五星图书榜:python
经过源码能够看到,咱们想要的信息被包裹在<li>
标签中:正则表达式
能够看到咱们要的这些数据都在这:json
当咱们点击下一页的时候,url 地址会发生改变(最后的数字会加1): 第一页的 url 是:http://bang.dangdang.com/books/fivestars/01.00.00.00.00.00-recent30-0-0-1-1 第二页的 url 是:http://bang.dangdang.com/books/fivestars/01.00.00.00.00.00-recent30-0-0-1-2 ... 咱们等会能够经过这个变量来实现多页加载数据。ide
咱们使用 requests 来请求当当网的地址,定义一个get_one_page
,将会返回 HTML 源代码。学习
def get_one_page(url): try: response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: return None
打印出来就是这样,部分截图以下:ui
源代码那么多数据,可是对咱们来讲只须要籍名称,做者,排名,推荐程度和五星评分次数数据,因此咱们要用正则表达式来过滤一下,使用 re 模块,定义匹配规则:url
<li>.*?list_num.*?>(.*?)</div>.*?pic.*?src="(.*?)".*?/></a>.*?name"><a.*?title="(.*?)">.*?tuijian">(.*?)</span>.*?publisher_info.*?title="(.*?)".*?biaosheng.*?<span>(.*?)</span>.*?</li>
定义 parse_one_page
,返回每次匹配到的数据,解析成字典形式:spa
def parse_one_page(html): pattern = re.compile('<li>.*?list_num.*?>(.*?)</div>.*?pic.*?src="(.*?)".*?/></a>.*?name"><a.*?title="(.*?)">.*?tuijian">(.*?)</span>.*?publisher_info.*?title="(.*?)".*?biaosheng.*?<span>(.*?)</span>.*?</li>',re.S) items = re.findall(pattern,html) for item in items: yield { 'index':item[0], 'iamge':item[1], 'title':item[2], 'tuijian':item[3], 'author':item[4], 'times':item[5], }
咱们已经拿到了每次请求的数据,而且解析匹配好了,那么将每次获得的数据写入book.txt
文件中去:code
def write_content_to_file(content): with open('book.txt','a',encoding='UTF-8') as f: f.write(json.dumps(content,ensure_ascii=False) + '\n') f.close()
咱们要获取 TOP500 ,当当网每页给出 20 条数据,咱们须要 25 页的数据,一开始咱们在分析网页的时候知道 URL 会选择页数改变最后的参数,因此咱们能够用循环来请求全部的数据:
def main(page): url = "http://bang.dangdang.com/books/fivestars/01.00.00.00.00.00-recent30-0-0-1-" + str(page) html = get_one_page(url) parse_one_page(html) for item in parse_one_page(html): print(item) write_content_to_file(item) if __name__ == "__main__": for i in range(1,26): main(i)
能够看到咱们将五百条数据抓取下来了,而且在项目中多了一个book.txt
文件,打开看看有没将数据写入:
ok,以上咱们就把当当网最受欢迎的 500 本书爬取下来了!