Python爬虫爬取豆瓣读书

一，准备工作。

工具：win10+Python3.6

爬取目标：爬取图中红色方框的内容。

原则：能在源码中看到的信息都能爬取出来。

信息表现方式：CSV转Excel。

二，具体步骤。

先给出具体代码吧：

 import requests
 import re
 from bs4 import BeautifulSoup
 import pandas as pd

 def gethtml(url):
     try:
         r = requests.get(url,timeout = 30)
         r.raise_for_status()
         r.encoding = r.apparent_encoding
         return r.text
     except:
         return "It is failed to get html!"

 def getcontent(url):
     html = gethtml(url)
     soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
     # print(soup.prettify())
     div = soup.find("div",class_="indent")
     tables = div.find_all("table")

     price = []
     date = []
     nationality = []
     nation = []  #standard
     bookname=[]
     link = []
     score = []
     comment = []
     people = []
     peo = []  #standard
     author = []
     for table in tables:
         bookname.append(table.find_all("a")[1]['title'])   #bookname
         link.append(table.find_all("a")[1]['href'])    #link
         score.append(table.find("span",class_="rating_nums").string)   #score
         comment.append(table.find_all("span")[-1].string)   #comment in a word

         people_info = table.find_all("span")[-2].text
         people.append(re.findall(r'\d+', people_info))  #How many people comment on this book? Note:But there are sublist in the list.

         navistr = (table.find("p").string)   #nationality,author,translator,press,date,price
         infos = str(navistr.split("/"))   #Note this info:The string has been interrupted.
         infostr = str(navistr)            #Note this info:The string has not been interrupted.
         s = infostr.split("/")
         if re.findall(r'\[', s[0]):  # If the first character is "[",match the author.
             w = re.findall(r'\s\D+', s[0])
             author.append(w[0])
         else:
             author.append(s[0])

         #Find all infomations from infos.Just like price,nationality,author,translator,press,date
         price_info = re.findall(r'\d+\.\d+', infos)
         price.append((price_info[0]))   #We can get price.
         date.append(s[-2])  #We can get date.
         nationality_info = re.findall(r'[[](\D)[]]', infos)
         nationality.append(nationality_info)   #We can get nationality.Note:But there are sublist in the list.
     for i in nationality:
         if len(i) == 1:
             nation.append(i[0])
         else:
             nation.append("中")

     for i in people:
         if len(i) == 1:
             peo.append(i[0])

     print(bookname)
     print(author)
     print(nation)
     print(score)
     print(peo)
     print(date)
     print(price)
     print(link)

     # 字典中的key值即为csv中列名
     dataframe = pd.DataFrame({'书名': bookname, '作者': author,'国籍': nation,'评分': score,'评分人数': peo,'出版时间': date,'价格': price,'链接': link,})

     # 将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名，default=True
     dataframe.to_csv("C:/Users/zhengyong/Desktop/test.csv", index=False, encoding='utf-8-sig',sep=',')

 if __name__ == '__main__':
     url = "https://book.douban.com/top250?start=0"   #If you want to add next pages,you have to alter the code.
     getcontent(url)

1，爬取大致信息。

选用如下轮子：

 import requests
 import re
 from bs4 import BeautifulSoup

 def gethtml(url):
     try:
         r = requests.get(url,timeout = 30)
         r.raise_for_status()
         r.encoding = r.apparent_encoding
         return r.text
     except:
         return "It is failed to get html!"

 def getcontent(url):
     html = gethtml(url)
     bsObj = BeautifulSoup(html,"html.parser")

 if __name__ == '__main__':
     url = "https://book.douban.com/top250?icn=index-book250-all"
     getcontent(url)

这样就能从bsObj获取我们想要的信息。

2，信息具体提取。

所有信息都在一个div中，这个div下有25个table，其中每个table都是独立的信息单元，我们只用造出提取一个table的轮子（前提是确保这个轮子的兼容性）。我们发现：一个div父节点下有25个table子节点，用如下方式提取：

    div = soup.find("div",class_="indent")
    tables = div.find_all("table")

书名可以直接在节点中的title中提取（原始代码确实这么丑，但不影响）：

<a href="https://book.douban.com/subject/1770782/" onclick="&quot;moreurl(this,{i:'0'})&quot;" title="追风筝的人">
                追风筝的人

              </a>

据如下代码提取：

bookname.append(table.find_all("a")[1]['title'])   #bookname

相似的不赘述。

评价人数打算用正则表达式提取：

people.append(re.findall(r'\d+', people_info))  #How many people comment on this book? Note:But there are sublist in the list.

people_info = 13456人评价。
在看其余信息：

<p class="pl">[美] 卡勒德·胡赛尼 / 李继宏 / 上海人民出版社 / 2006-5 / 29.00元</p>

其中国籍有个“【】”符号，如何去掉？第一行给出回答。

nationality_info = re.findall(r'[[](\D)[]]', infos)
        nationality.append(nationality_info)   #We can get nationality.Note:But there are sublist in the list.
    for i in nationality:
        if len(i) == 1:
            nation.append(i[0])
        else:
            nation.append("中")

其中有国籍的都写出了，但是没写出的我们发现都是中国，所以我们把国籍为空白的改写为“中”：

    for i in nationality:
        if len(i) == 1:
            nation.append(i[0])
        else:
            nation.append("中")

还有list中存在list的问题也很好解决：

    for i in people:
        if len(i) == 1:
            peo.append(i[0])

长度为1证明不是空序列，就加上序号填写处具体值，使变为一个没有子序列的序列。

打印结果如下图：

基本是我们想要的了。

然后写入csv：

    dataframe = pd.DataFrame({'书名': bookname, '作者': author,'国籍': nation,'评分': score,'评分人数': peo,'出版时间': date,'价格': price,'链接': link,})

    # 将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名，default=True
    dataframe.to_csv("C:/Users/zhengyong/Desktop/test.csv", index=False, encoding='utf-8-sig',sep=',')

注意：如果没有加上encoding='utf-8-sig'会存在乱码问题，所以这里必须得加，当然你用其他方法也可。

最后一个翻页的问题，这里由于我没做好兼容性问题，所以后面的页码中提取信息老是出问题，但是这里还是写一下方法：

    for i in range(10):
        url = "https://book.douban.com/top250?start=" + str(i*25)
        getcontent(url)

注意要加上str。

效果图：

其实这里的效果图与我写入csv的传人顺序不一致，后期我会看看原因。

三，总结。

大胆细心，这里一定要细心，很多细节不好好深究后面会有很多东西修改。