【Python数据分析】Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例

本文利用Python3爬虫抓取豆瓣图书Top250，并利用xlwt模块将其存储至excel文件，图片下载到相应目录。旨在进行更多的爬虫实践练习以及模块学习。

工具

1.Python 3.5

2.BeautifulSoup、xlwt模块

开始动手

首先查看目标网页的url： https://book.douban.com/top250?start=0，然后我尝试了在代码里直接通过字符串连接仅改变”start=“后面的数字的方法来遍历所有的250/25 = 10页内容，但是后来发现不行，那样的话出来的永远是第一页，于是通过浏览器的F12开发者工具检查，发现start是要post上去的，如下图：

（图1）

所以建立一个postData的dict：

postData = {"start": i}    #i为0,25,...225

每次将其post上去即可解决返回都是第一页的问题。

分析网页可知，一本书的罗列信息以及要爬取的点如下图：

（图2）

从上到下需要爬取的信息有：

1.图书链接地址

2.封面图片链接我到时候会将此链接打开，下载图片到本地（download_img函数）

3.书名要注意的是这里书名取title的内容而不去a标签中的string信息，因为string信息可能包含诸如空格、换行符之类的字符，给处理造成麻烦，直接取title格式正确且无需额外处理。

4.别名这里主要是副标题或者是外文名，有的书没有这项，那么我们就写入一个“无”，千万不可以写入一个空串，否则的话会出现故障，我下面会提到。

5.出版信息如作者、译者、出版社、出版年份、价格，这也是重要信息之一，否则有多本书名字一致可能会无法分辨

6.评分

7.评价人数

除此之外，我还爬取一个“标签”信息，它在图书链接打开之后的网页中，找到它的位置如下：

（图3）

爬到标签以后将它们用逗号连接起来作为标签值。

好了，既然明确了要爬的指标，以及了解了网页结构以及指标所在的html中的位置，那么就可以写出如下代码：

    geturl = url + "/start=" + str(i)                     #要获取的页面地址

    print("Now to get " + geturl)

    postData = {"start":i}                                #post数据

    res = s.post(url,data = postData,headers = header)    #post

    soup = BeautifulSoup(res.content,"html.parser")       #BeautifulSoup解析

    table = soup.findAll('table',{"width":"100%"})        #找到所有图书信息的table

    sz = len(table)                                       #sz = 25,每页列出25篇文章

    for j in range(1,sz+1):                               #j = 1~25

        sp = BeautifulSoup(str(table[j-1]),"html.parser") #解析每本图书的信息

        #print(sp.div)

        imageurl = sp.img['src']                          #找图片链接

        bookurl = sp.a['href']                            #找图书链接

        bookName = sp.div.a['title']

        nickname = sp.div.span                            #找别名

        if(nickname):                                     #如果有别名则存储别名否则存’无‘

            nickname = nickname.string.strip()

        else:

            nickname = "None"

        #print(type(imageurl),imageurl)

        #print(type(bookurl),bookurl)

        #print(type(bookName),bookName)

        #print(type(nickname),nickname)

        notion = str(sp.find('p',{"class":"pl"}).string)   #抓取出版信息,注意里面的.string还不是真的str类型

        #print(type(notion),notion)

        rating = str(sp.find('span',{"class":"rating_nums"}).string)    #抓取平分数据

        nums = sp.find('span',{"class":"pl"}).string                    #抓取评分人数

        nums = nums.replace('(','').replace(')','').replace('\n','').strip()

        nums = re.findall('(\d+)人评价',nums)[0]

        #print(type(rating),rating)

        #print(type(nums),nums)

        download_img(imageurl,bookName)                     #下载图片

        book = requests.get(bookurl)                        #打开该图书的网页

        sp3 = BeautifulSoup(book.content,"html.parser")     #解析

        taglist = sp3.find_all('a',{"class":"  tag"})       #找标签信息

        tag = ""

        lis = []

        for tagurl in taglist:

            sp4 = BeautifulSoup(str(tagurl),"html.parser")  #解析每个标签

            lis.append(str(sp4.a.string))

        tag = ','.join(lis)        #加逗号

        if tag == "":              #如果标签为空，置"无"

            tag = "None"

通过xlwt模块存入xls文件及其问题

爬取下来了以后当然要考虑存储，这时我想试试把它存到Excel文件(.xls)中，于是搜得python操作excel可以使用xlwt,xlrd模块，虽然他们暂时只支持到excel2003,但是足够了。xlwt为Python生成.xls文件的模块，而xlrd为读取的。由于我想的是直接生成xls文件，不需用到xlrd，所以先安装xlwt。

直接进入Python目录使用如下命令即可安装xlwt：

pip3 install xlwt

安装完后写出操作代码，这里同时也写入txt文件，方便比较：

#建立Excel

workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')

sheet = workbook.add_sheet('book_top250',cell_overwrite_ok=True)

item = ['书名','别称','评分','评价人数','封面','图书链接','出版信息','标签']

for i in range(1,9):

    sheet.write(0,i,item[i-1])

...

    for j in range(1,sz+1):

        ...

        writelist = [i+j,bookName,nickname,float(rating),int(nums),"I:\\douban\\image\\"+bookName+".jpg",bookurl,notion,tag]

        for k in range(0,9):

            sheet.write(i+j,k,writelist[k])

            txtfile.write(str(writelist[k]))

            txtfile.write('\t')

        txtfile.write(u'\r\n')

    workbook.save("I:\\douban\\booktop250.xls")
...

满以为这样就可以了，但是还是出现了一些错误。

比如曾经出现了写着写着就写不下去了的情况（以下并非以上代码产生的结果）：

（图4）

这时我把不是str的都改成str了，不该str的尽量用数字(int,float)，然后又遇到了下面的情况：

（图5）

写到第64项又写不下去了，但是那些int,float都写完了，‘无’也是断断续续显示几个，我想，既然找不到问题，那么慢慢套吧。首先极大可能是中文编码的问题，因为我把一些可以不为str类型的都赋成非str类型以后都正确地显示了，而且上图中的显示在图片路径名那里断了，所以我让那一列都不显示，居然，成功了！

（图6）

如图，除了不显示的那一列，其它完全正常，可以断定就是下面这里出现的错误：

writelist=[i+j,bookName,nickname,float(rating),int(nums),"I:\\douban\\image\\"+bookName+".jpg",bookurl,notion,tag]

我的图片路径那里是直接字符串拼接而成的，所以可能会有编码的错误。那么稍微改一下试试：

imgpath = str("I:\\douban\\image\\"+bookName+".jpg");

writelist=[i+j,bookName,nickname,float(rating),int(nums),imgpath,bookurl,notion,tag]

好吧，还是不行，还是出现图5的问题，但是打印在Python IDLE里面又都是正确的。

既然如此，把图片链接全部改成一样的英文试一下：

imgpath = str("I:\\douban\\image\\"+"a"+".jpg")

writelist=[i+j,bookName,nickname,float(rating),int(nums),imgpath,bookurl,notion,tag]

又是正确的：（'无'已改为'None'）

（图7）

所以说，还是图片路径的问题，那我们索性将图片路径那列换成图片链接，采取消极应对方法，反正这项是图片链接还是图片路径无关紧要，反正图片路径里面有图片就可以了。此外我还加了一个计时的代码，计算总爬取时间，因为我觉得这样干爬太慢了，没有个将近10分钟完不成，考虑利用多线程去爬，这里先记录一下时间以观后效。然后发现还是不行！现在成了只要imageurl固定（中文也行），就能够顺利输出到xls中，否则就不行。很诡异。于是我又尝试了缩短imageurl，实验得知，当取imageurl[:-6]时是可以的，但imageurl[:-5]就不行了。后面又干脆不写入imageurl这一列，可以，不写入别名或者不写入图书链接都是正常的，但是不写入标号就不行。至今仍不得解。初步猜测莫非是写入的字符数受限制了？还得靠更多的实验才能确定。而且也说不定就是Windows下的编码问题，这又得靠在Linux下进行实验判断。所以要做的事情还很多，这里先把正确的绝大部分工作做了再说。

于是干脆不要图书地址一列，最后得出如下最终代码：

# -*- coding:utf-8 -*-

import requests

import re

import xlwt

from bs4 import BeautifulSoup

from datetime import datetime

import codecs

now = datetime.now()             #开始计时

print(now)

txtfile = codecs.open("top250.txt",'w','utf-8')

url = "http://book.douban.com/top250?"

header = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.13 Safari/537.36",

           "Referer": "http://book.douban.com/"

           }

image_dir = "I:\\douban\\image\\"

#下载图片

def download_img(imageurl,imageName = "xxx.jpg"):

    rsp = requests.get(imageurl, stream=True)

    image = rsp.content

    path = image_dir + imageName +'.jpg'

    #print(path)

    with open(path,'wb') as file:

        file.write(image)

#建立Excel

workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')

sheet = workbook.add_sheet('book_top250',cell_overwrite_ok=True)

item = ['书名','别称','评分','评价人数','封面','图书链接','出版信息','标签']

for i in range(1,9):

    sheet.write(0,i,item[i-1])

s = requests.Session()      #建立会话

s.get(url,headers=header)

for i in range(0,250,25):

    geturl = url + "/start=" + str(i)                     #要获取的页面地址

    print("Now to get " + geturl)

    postData = {"start":i}                                #post数据

    res = s.post(url,data = postData,headers = header)    #post

    soup = BeautifulSoup(res.content.decode(),"html.parser")       #BeautifulSoup解析

    table = soup.findAll('table',{"width":"100%"})        #找到所有图书信息的table

    sz = len(table)                                       #sz = 25,每页列出25篇文章

    for j in range(1,sz+1):                               #j = 1~25

        sp = BeautifulSoup(str(table[j-1]),"html.parser") #解析每本图书的信息

        #print(sp.div)

        imageurl = sp.img['src']                          #找图片链接

        bookurl = sp.a['href']                            #找图书链接

        bookName = sp.div.a['title']

        nickname = sp.div.span                            #找别名

        if(nickname):                                     #如果有别名则存储别名否则存’无‘

            nickname = nickname.string.strip()

        else:

            nickname = "None"

        #print(type(imageurl),imageurl)

        #print(type(bookurl),bookurl)

        #print(type(bookName),bookName)

        #print(type(nickname),nickname)

        notion = str(sp.find('p',{"class":"pl"}).string)   #抓取出版信息,注意里面的.string还不是真的str类型

        #print(type(notion),notion)

        rating = str(sp.find('span',{"class":"rating_nums"}).string)    #抓取平分数据

        nums = sp.find('span',{"class":"pl"}).string                    #抓取评分人数

        nums = nums.replace('(','').replace(')','').replace('\n','').strip()

        nums = re.findall('(\d+)人评价',nums)[0]

        #print(type(rating),rating)

        #print(type(nums),nums)

        download_img(imageurl,bookName)                     #下载图片

        book = requests.get(bookurl)                        #打开该图书的网页

        sp3 = BeautifulSoup(book.content,"html.parser")     #解析

        taglist = sp3.find_all('a',{"class":"  tag"})       #找标签信息

        tag = ""

        lis = []

        for tagurl in taglist:

            sp4 = BeautifulSoup(str(tagurl),"html.parser")  #解析每个标签

            lis.append(str(sp4.a.string))

        tag = ','.join(lis)        #加逗号

        if tag == "":              #如果标签为空，置"无"

            tag = "None"

        writelist=[i+j,bookName,nickname,float(rating),int(nums),imageurl,bookurl,notion,tag]

        for k in range(0,9):

            if(k == 5):

                continue

            sheet.write(i+j,k,writelist[k])

            txtfile.write(str(writelist[k]))

            txtfile.write('\t')

        txtfile.write(u'\r\n')

    workbook.save("I:\\douban\\booktop250.xls")

end = datetime.now()    #结束计时

print(end)

print("程序耗时： " + str(end-now))

txtfile.close()

运行（7分多钟）：

（图8）

还是断了，那就真不知道怎么办才好了。再改变方法，先写到TXT文本文件再导入到xls中，就先不管本文标题了。

运行：

2016-03-27 21:47:17.914149

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=0

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=25

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=50

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=75

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=100

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=125

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=150

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=175

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=200

Now to get http://book.douban.com/top250?/start=225

2016-03-27 21:56:16.046792

程序耗时： 0:08:58.132643

在.txt中是正确的：

（图9）

然后在xls文件中选择数据->导入数据即可得到最终结果：

（图10）

封面图片：

（图11）

问题先解决到这，后面的问题有待深入研究。

后期可改进

1.采用多进程/多线程加快爬取速度

2.可考虑采用xlutis模块分多步写入到excel中

3.可考虑改换excel处理模块

3.考虑在Linux环境下进行试验

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听人说数据分析绝大部分时间都花在数据采集与清洗，以前不怎么觉得，现在终于有一点感受了，任重道远啊..

如果您对我的方法有什么看法，欢迎留下您的评论:-)