一、爬取案例-豆瓣读书TOP250

上一期给大家分享了个python爬虫案例：豆瓣电影TOP250的排行榜数据爬取

【python爬虫案例】利用python爬虫爬取豆瓣电影评分TOP250排行数据！

今天再给大家分享一下：豆瓣读书排行榜TOP250的python爬虫案例！

因为是同一个网站，所以流程和逻辑上都是差不多的。

这次爬取的目标网址是：https://book.douban.com/top250

老规矩！咱们以目标为驱动，以兴趣为导向，先来看下爬虫程序运行后得到的excel文档数据

那代码是如何实现豆瓣读书TOP250数据爬取的了？下面逐一讲解一下python实现。

二、豆瓣读书TOP250网站分析

通过浏览器F12查看所有请求，发现他并没有发送ajax请求，那说明我们要的TOP250的排行榜数据大概率是在html页面内容上。

于是我们 点击右键->查看网页源代码 ，发现我们需要的豆瓣读书评分的排行榜数据都在html页面里

这就简单了，我们直接往下看，上代码。

三、python爬虫代码详解

首先，导入我们需要用到的库

import requests     # 发请求
from lxml import etree  # 解析html
import pandas as pd  # 存取csv

然后，向豆瓣读书TOP250的网页发起请求，获得html页面内容

page_source = requests.get(page_url, headers=headers).text

用lxml库解析html页面

tree = etree.HTML(page_source)

使用xpath来提取我们需要的书籍排行榜数据内容

# 获得数据
tables = tree.xpath('//div[@id="content"]/div/div[1]/div/table')

for table in tables:
    top = table.xpath(".//td[@valign='top']")[-1]

    # 书名
    book_name = extract_first(top.xpath("./div/a/text()")).strip()
    # 豆瓣链接
    url = extract_first(top.xpath("./div/a/@href")).strip()
    # 作者、译者、出版社、出版日期、价格
    info = extract_first(top.xpath("./p[@class='pl']/text()")).strip()
    # 评分
    score = extract_first(top.xpath("./div[@class='star clearfix']/span[@class='rating_nums']/text()")).strip()
    # 评分人数
    star_people = extract_first(top.xpath("./div[@class='star clearfix']/span[@class='pl']/text()")).strip()
    star_people_num = re.search("\d+", star_people).group()
    # 一句话评价
    one_evaluate = extract_first(top.xpath("./p[@class='quote']/span/text()")).strip()

其中，需要特殊说明的是，上面的info变量。

他里面会包含：作者、译者、出版社、出版日期、价格等信息，提取的时候会有多种格式。

为了应对书籍信息中列表的不同长度，所以会有如下应对不同格式的处理代码

infos = info.split("/")
if len(infos) == 5:
    author = infos[0]
    translator = infos[1]
    publish = infos[2]
    publish_date = infos[3]
    price = infos[4]
elif len(infos) == 4:
    author = infos[0]
    publish = infos[1]
    publish_date = infos[2]
    price = infos[3]
elif len(infos) == 6 :  # 有2个价格 第1页：福尔摩斯探案全集
    author = infos[0]
    translator = infos[1]
    publish = infos[2]
    publish_date = infos[3]
    price = str(infos[4]) + "/" + str(infos[5])
elif len(infos) == 3:    # 没有作者，且没有译者 第5页：十万个为什么
    publish = infos[0]
    publish_date = infos[1]
    price = infos[2]
else:
    print(f"未匹配到的格式 书名={book_name}", infos)

最后，我们将爬虫爬取的数据保存到csv文档里

def save_to_csv(csv_name):
    """
    数据保存到csv
    @param csv_name: csv文件名字
    @return:
    """
    df = pd.DataFrame()  # 初始化一个DataFrame对象
    df['书名'] = book_names
    df['豆瓣链接'] = book_urls
    df['作者'] = authors
    df['译者'] = translators
    df['出版社'] = publishers
    df['出版日期'] = publish_dates
    df['价格'] = prices
    df['评分'] = scores
    df['评分人数'] = star_peoples
    df['一句话评价'] = one_evaluates
    df.to_csv(csv_name, encoding='utf8')  # 将数据保存到csv文件

上面的book_names、book_urls等变量都是使用的list来进行存储的，这样才能符合pandas导出数据时的需要，最后调用to_csv()方法即可导出豆瓣读书的排行榜数据到文档里了。

三、python爬虫源代码获取

我是 @王哪跑，持续分享python干货，各类副业软件！
附完整python源码及数据：【python爬虫案例】利用python爬虫爬取豆瓣读书评分TOP250排行数据！